掌纹识别技术是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术。掌纹是指手指末端到手腕部分的手掌图像。其中很多特征可以用来进行身份识别：如主线、皱纹、细小的纹理、脊末梢、分叉点等。掌纹识别技术也是一种非侵犯性的识别方法，用户比较容易接受，对采集设备要求不高。
一、掌纹识别技术原理
首先对采集的掌纹训练样本进行预处理，然后进行特征提取，把提取的掌纹特征存入特征数据库中留待与被分类样本进行匹配。测试样本分类阶段是对获取的测试样本经过与训练样本相同的预处理、特征提取步骤后，送入分类器进行分类。
这两部分都包括以下三步：掌纹图像采集、预处理以及特征提取。
1、掌纹图像采集
掌纹图像采集的目的就是利用某种数字设备实现把掌纹转换成可以用计算机处理的矩阵数据。一般采集的都是二维灰度图像。
2、预处理
预处理的目的是使所采集的掌纹图像能方便对图像后续处理，如去除噪声使图像更清晰，对输入测量引起或其他因素所造成的退化现象进行复原，并对图像进行归一化处理。
3、特征提取
经过预处理的信息数据往往十分庞大，因此需要对信息数据进行特征提取和选择，即用某种方法把数据从模式空间转换到特征子空间。使得在特征空间中，数据具有很好的区分能力。
二、掌纹识别技术的优缺点
其主要优点为掌形识别系统具有污物和伤疤不影响测量，手很容易放入扫描器的正确位置等，使用者很容易接受。
1．拒识率低
2．使用方便
其主要缺点是由于手的相似性不是太容易区分，掌型识别技术不能像指纹、虹膜扫描技术那样容易获得内容丰富的数据，其可靠性稍差，另外掌型识别系统的使用者必须与识别设备直接接触，可能会带来卫生方面的问题。
1．可靠性稍差
2．手掌与设备接触，不卫生
三、应用领域
经研究发现，掌纹识别可以应用到身份验证与身份识别等领域，如考勤系统、人员出入管理方面的应用、公共安全方面的应用(如门禁系统)、银行及信用卡方面的应用、电子商务中的个人身份鉴别、户籍、身份证管理方面的应用、对机密信息的存取控制(包括计算机网络中的信息访问控制)等。
四、识别问题
相关研究人员表示“掌纹识别”技术错误识别率仅为0.00008%。据悉，每个人的掌纹信息都是唯一的，跟指纹扫描技术一样，掌纹扫描也可以依靠每个人的手掌纹理“唯一性”来进行身份认证和设备解锁。这项生物识别技术错误识别率仅为0.00008%，错误拒绝率仅为0.01%。
除了掌纹识别，生物识别技术还有很多，比如步态识别、静脉识别、视网膜识别等，被广泛应用在教育、金融、文娱、医疗、家电等多个领域，人工智能技术正逐渐渗透在人们的日常生活之中。为了加强输出更专业的AI内容，增加行业认知，共同推进AI的普及，引力互联推出一站式AI算法交易及产品化平台钛灵AI算法市场，致力于帮助广大AI需求方与AI服务商高效完成产业对接，提升合作效率。钛灵AI算法市场作为全国的AI上下游产品和服务的聚集地之一，加速了人工智能技术在各个领域落地应用，推动了AI普及与产业发展。
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