生物特征识别技术利用人体本身所拥有的生理特征或行为特征进行自动身份识别，具有很高的安全性。现在生物特征识别系统通常直接在模板数据库或Smartcard中保存原始生物特征，这种模板保存方式存在很严重的安全缺陷。比如，一个用户基于同一种生物特征注册了不同的应用，只要攻击者攻破了其中任何一个应用的模板数据库，其它应用将不攻而破。而且生物特征数据作为用户的隐私，如果丢失，会导致很严重的安全问题。所以，生物特征模板保护技术将成为生物特征识别技术广泛应用的关键。　　本文对掌纹模板保护技术进行了深入的研究，分析了这一研究领域的主要困难和主要解决方案，主要做出如下研究工作：　　对掌纹模板保护技术进行了深入的分析与全面的总结。探讨掌纹模板保护技术与掌纹识别技术的关系。通过分析生物特征模板保护常用算法框架，进而得到了掌纹模板保护技术需要解决的问题、模板保护方法的选择及如何衡量算法的性能。　　提出了一种基于Reed-Solomon的掌纹模板保护算法。该算法通过Reed-Solomon纠错编解码来消除掌纹模板的模糊性。然后通过单向哈希函数将该模板哈希成一个固定长度的比特串，利用该比特串加密一个随机信息。因此模板数据库中只保存纠错码与加密信息。实验结果表明攻击者即使得到模板库，也很难恢复出原始的掌纹特征。　　对基于不可逆变换和加解密融合的掌纹模板保护算法进行了深入的研究。该算法包括三个模块：可撤销变换、可分性增强变换和加解密。对已有的只能处理认证模式的研究方案进行了分析。提出一种识别模式下的可分性增强变换算法，和一种可以加密整形向量的加解密算法作为替代方案，形成了一种在识别模式下的不可逆变换与加解密融合的掌纹模板保护算法。该算法使用随机映射和可分性增强变换实现不可逆变换，利用加解密模块保证算法的安全性。实验结果证明了我们算法的有效性与安全性。