提出一种基于改进Contourlet变换的3D掌纹图像识别方法；该方法通过形状指数将3D掌纹图像映射成灰度图像，以克服常用的均值或高斯曲率映射难于精确描述3D掌纹特征的缺点；基于此，将7/5滤波器引入Contourlet变换，并在变换域提取形状指数映射图各方向子带的均值与方差作为掌纹图像的特征信息，从而有效利用了Contourlet变换优越的方向特征表达能力，又可有效消除传统Contourlet变换各子图像存在的相关性；最后采用欧氏距离最近邻分类法，实现了测试图像的分类识别。实验结果表明，针对香港理工大学所提供的三维掌纹数据库，该方法总体识别率较PCA方法提高了2.9%，具有明显的优势。
