生物特征识别技术是利用人独特的生理或行为特征进行自动身份鉴别的技术,是21世纪解决社会信息化、数字化、网络化发展中安全问题的首选方案。多模态生物特征识别利用多种生物特征,可以提高系统的准确率、抗噪性、普适性、抗假冒攻击性能,减小大库性能衰减程度和实现更为鲁棒的系统,因此近年来受到广泛的重视,新算法与新应用不断涌现。多模态生物特征识别技术作为生物特征识别领域一个新兴的研究方向,尚存在大量亟待研究和解决的问题。所有的多模态生物特征识别技术都必须面对来自工程应用和基础理论研究方面的两大问题:从工程应用的角度,如何选取满足实际需求的多模态生物特征组合?从理论研究的角度,选择怎样的融合策略来实现多种模态的融合?论文全篇围绕如何解决这两个关键问题而展开。本论文得到重庆市教委相关项目(KJ070620)的资助。论文将具有丰富生物特征的人体手部作为多模态生物特征识别技术的具体研究对象,首先对人体手部生物特征及其相关的识别技术进行了基础性的研究和科学的总结;在此基础之上,运用最优化技术中的“多目标规划”与“0-1线性整数规划”方法建立了一套简洁、实用的最优化数学模型,并使用MATLAB软件进行了仿真求解。实验表明,本文提出的最优化模型能够在给定一系列约束条件的情况下,快速、有效地给出满足用户要求的最优化多模态生物特征组合方案。论文利用该最优化数学模型,根据实际情况选出了一组符合实验条件的多模态生物特征组合(“手指静脉+指腹折痕”组合),然后针对该多模态生物特征组合分别在信息融合的三个层次(数据层、特征层和决策层)上对多模态手部生物特征识别的融合策略展开了专门的研究,给出了基于不同融合层次的多模态融合方案与实验方法。理论研究和实验结果表明,多模态生物特征识别技术在数据层的融合效果不理想,而在特征层和决策层上具有更好的融合效果和研究价值。