手掌诊病是传统中医诊断方法中的一种重要诊断方法.基于Biometrics的自动手掌诊病是生物特征识别技术在医学诊断方面的一个重要的应用,它的研究是一项开创性的工作.在对手掌及手掌诊病理论分析的基础上,该文主要针对自动掌纹诊病系统中的奇异纹识别进行了较深入的研究.该文研究的主要内容与创新在于以下几点:■确定了各类奇异纹纹理的定义,并根据奇异纹纹理各自的特点,将奇异纹纹理分为封闭型纹理与非封闭型纹理.■从顶点的度数出发,给出了三类非封闭型纹理的识别方法.■运用多边形逼近与深度优先搜索法,给出了一种从掌纹纹理二值图图像中分离出所有封闭型纹理的算法.■根据模糊数学中"隶属度"的概念,给出了三类较简单封闭型纹理的识别方法.■把运筹学中的层次分析法(AHP)运用于模式识别,选取了三角纹与方形纹的全局性几何特征,构造出基于层次分析方法识别这两类纹理的递阶层次结构,并最终构造出三角纹与方形纹的隶属度函数, 给出了这两类复杂封闭型纹理的识别方法.