在当今信息社会，信息安全己成为世界各国广泛关注的重要问题之一。随着通信技术和互联网技术的飞速发展，人类物理和虚拟活动空间不断扩大，社会对于人类自身身份认证的准确性、安全性和实用性提出更高要求。由于目前广为使用的身份证件和IC卡、密码等传统的身份认证方法存在失密和易受攻击的缺陷，造成重大的安全隐患和经济损失。人们开始把目光转向生物特征识别技术(Biometrics)，希望籍此来构筑更加安全可靠的信息安全系统。生物特征识别技术是指通过计算机，利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定的一门技术。常用的生物特征包括脸像、虹膜、指纹、掌纹、声音、笔迹、步态等。这些特征具有唯一性、稳定性以及与生俱来、随身携带和终生不变的特点。 本文提出了婴幼儿脚纹识别技术，在生物特征识别领域是一个崭新的研究方向，国内外还鲜有报道。肤纹具有明显的遗传性，婴儿的脚纹与指纹、掌纹一样，带有人的遗传信息。脚纹在人的一生中不会有变化，是每个人所特有的。目前，还未发现有相同脚纹的婴儿。新生儿的手掌往往比较小而且是攥紧的，而脚纹的采集比较方便，也是妇产科医院经常使用的标记婴儿的方法。与指纹相比，脚纹的有效面积更大，包含的信息量更多，即使低分辨率与低质量的脚纹图像上仍可以提取出供身份鉴别的有效特征。 与指纹、掌纹及其他生物特征识别方法相比，婴儿脚纹识别是一个全新的方向，国内外对脚纹识别的研究尚未开始，因此对婴儿脚纹图像的获取，脚纹识别的算法、应用系统的研究具有重要的意义。本文主要致力于婴儿脚纹识别系统的构建，各阶段核心算法的研究和实现，包括脚纹图象的采集、定位分割技术、特征提取与匹配等。特别地，本文拟结合我们生物特征识别课题组设计的脚纹采集硬件设备，开发一套实用的脚纹识别系统。全文的主要工作包括以下几个方面： 1)实现了脚纹图象的定位分割算法。首先准确定位原始脚纹图象中重心点和脚后跟点，在此基础上建立脚纹坐标系，即以两个定位点的连线作为脚纹坐标系的y轴，经过重心的两定位点连线的垂线作为脚纹坐标系的x轴。基于脚纹坐标系，我们提取脚纹图象中心140*140的子图象。后续的特征提取与匹配工作都将基于140*140的脚纹子图象进行。 2)实现了基于距离差分的主线特征提取方法。 3)实现了二维Gabor滤波提取脚纹主线特征的算法和Hamming距离匹配算法，在Gabor频域特征空间上实现了基于奇异值分解(SVD)的全局特征提取与匹配。 4)提出了基于典型相关分析(CCA)的鉴别特征融合方法，并采用张量CCA的方法进一步降低了特征维数。