掌纹识别是19世纪晚期提出的一种基于手掌表面纹线、皱纹等生物特征的身份认证技术，具有非接触式采集、用户接受度高的特点。掌纹是指手指末端到手腕部分的手掌图像，其包含主线、皱纹、细小的纹理、脊末梢、分叉点等生物特征。该技术利用图像传感器获取掌纹信息，通过AI算法进行特征提取与数据库比对，核心组件包括全局快门CIS芯片（如思特威SC132GS）和结构光3D成像技术。技术发展上，多光谱成像可同时采集皮下静脉脉络与表皮纹路，结合中科院等机构研究成果，识别精度达99.9%。2023年5月，微信支付在北京试点刷掌乘车功能，成为国内首个移动支付应用案例；亚马逊公司则于2022年8月在美国加利福尼亚州65家超市率先推广。2025年，腾讯云机器人行业解决方案荣获LS30奖项，其刷掌识别技术误识率低至百万分之一，活体攻击拦截率达99.9% 。相较于指纹识别，掌纹具有更丰富的生物特征且适合非接触场景；相比人脸识别，其隐私性更强且不易被非授权采集。当前主要算法包括腾讯优图实验室的几何模型预训练方法和支付宝团队的支付算法，应用场景涵盖交通、零售等领域。根据个人信息保护法要求，相关技术需遵循敏感信息处理规范，确保数据安全。
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