随着社会信息化网络化的发展，信息安全变的越来越重要。传统的身份认证方式已经难以满足信息社会的需要，因此人们将目光投向了生物特征识别这个广阔的领域。掌纹识别作为一种可靠的生物特征识别技术，具有重要的理论研究价值和应用前景，吸引着国内外众多的研究人员。经过多年的研究，自动掌纹识别领域已经获得大量的研究成果。　　 然而与科研方面的如火如荼不同，自动掌纹识别在现实社会生活中并没有得到有效的应用。相对于已经被广泛使用的指纹识别等方式，掌纹识别仍然有许多问题有待解决。本文立足于掌纹识别在多模式识别方面的应用，在掌纹分类方面做出一一些研究，希望使掌纹识别这个古老的身份认证技术在新的时代背景下能够获得广泛应用。　　 本文对以下三个方面做了研究：　　 一、通过对掌纹采集过程和掌纹图像特点的分析，本文提出了使用自商图像算法的掌纹图像预处理方法，该方法可以将图像中的掌纹信息映射到一个平面上，它是本文分类方法的基础。　　 二、本文提出一种基于快速匹配思想的掌纹分类方法，该方法从掌纹图像中提取纹线统计信息，并使用神经网络对它们进行快速匹配。本文使用香港理工大学(PolyU)掌纹数据库对该方法进行实验，实验结果表明这种分类方法可以在一定程度上减少匹配工作量。　　 三、提出一种基于全局特征的掌纹分类方法，该方法使用共生矩阵计算图像的纹理特征作为分类指数，同样在PolyU掌纹数据库上进行实验，实验结果表明该分类方法有一定的分类效果。