图像通过基于 W rapp ing 的快速离散曲波变换进行分解, 从而获得不同尺度, 不同角度的曲波变换系数; 掌纹重要特征信息包含在曲波变换分解系数中的低频系数中, 因此将分解系数变换形成特征向量后作为特征参数送入支持向量机中进行学习训练; 最后将训练好的支持向量机用于掌纹分类. 基于香港理工大学 Palmprint 掌纹数据库进行了大量实验, 实验结果证实所提方法的识别正确率相对优于小波变换方法和其它几种经典方法.