随着信息技术和网络技术的高速发展,对人真实身份的有效鉴别显示出前所未有的重要性.生物特征识别技术应运而生,被发现是解决此类问题最有效的方法.掌纹识别技术是近年来才发展起来的一种新兴的生物特征识别技术,因所含信息丰富、不易伪造、用户接受度高、受噪声干扰小、识别精度高等特点受到国内外研究人员的广泛关注.但由于起步较晚,其理论和应用研究尚待进一步完善,因此对其深入研究是非常迫切的.本文研究了大量国内外关于掌纹识别技术的学术文献,主要针对掌纹识别技术中基于子空间的特征提取方法进行了深入研究.一系列实验结果表明,本文提出的特征提取算法是有效可行的.本文主要工作概括如下：第一,介绍常见的经典子空间方法,对已有的基于子空间算法的掌纹识别方法的性能进行对比,并将经典子空间算法进行对比分析.第二,在分析研究Fourier和LDA的基础上,提出一种结合Fourier能量谱中心带宽和LDA的有效掌纹识别算法.对于Fourier,我们仅仅使用了Fourier能量谱的中心带宽.在香港理工大学PolyU掌纹数据库上进行测试,实验结果说明此算法有效,并且对光照变异有很强的鲁棒性.第三,分析研究MFRAT和ICA的基础上,提出了结合MFRAT和ICA的掌纹识别算法MFRAT能够从复杂的掌纹图像中准确提取掌纹主线,可以提高对光照的鲁棒性,再用ICA算法进行特征提取.实验结果显示MFRAT+ICA掌纹识别方法相较于ICA性能上有很大提高.