随着当前社会的信息化、数字化、网络化急速发展,传统的口令、密码已经无法满足人们对安全认证的需求。应需而生的生物特征识别技术已经成为身份认证的发展趋势。掌纹识别技术由于其本身诸多优点,而成为现在学术研究的一个热点,并且该技术在信息安全以及犯罪证据调查方面都有广泛的应用和良好的前景。掌纹识别研究的重要内容之一是提取有较好区分性的信息。分析现有主要的掌纹特征提取算法,本文提出在掌纹识别中采用颜色信息,包括单颜色通道和多颜色通道特征级融合的掌纹识别算法的两个部分。并在低分辨率的彩色掌纹图像库上取得了较好的结果,本文主要工作如下:(1)本文提出了改进的基于DCT的掌纹识别算法Improved-DCT,在灰度空间上与PCA/wo3算法及2D-DCT算法进行比较,实验证明Improved-DCT算法能够有效地降低特征向量维数,提高识别率,降低识别时间。(2)总结并分析现有的主要的掌纹特征特征提取算法,采用在掌纹识别中被忽视的颜色信息。实验表明,采用颜色通道,如R通道(RGB颜色模型),I通道(YIQ颜色模型)以及S通道(HSI颜色模型),会取得比灰度空间更好的识别效果。(3)本文提出在低分辨率彩色掌纹图像的识别中,采用基于多颜色通道的特征级融合方法。实验表明,多颜色通道的特征级融合方法的识别率和EER值要好于单颜色通道的结果。