從技術原理來看，掌紋識別的核心邏輯和人臉識別以及指紋識別一樣，都是利用人體某方面的唯一性。人的面容無論看起來多么相似，但總會在結構上有細微差別。掌紋也是一樣，人的掌紋是由萬千紋線隨機排列組合而成，這構成了掌紋的獨特性與唯一性。

掌紋識別技術先利用圖像傳感器對手掌紋路進行采集，再根據算法進行圖像的預處理，提取掌紋的特征，然后建立掌紋數據庫。當用戶在刷掌紋的時候，會將當下的掌紋與數據庫的掌紋進行數據比對，從而實現精準識別。騰訊為了保證掌紋支付的足夠安全，還添加了掌靜脈識別，以達到安全性的雙重保障。

從具體技術細節來看，構成掌紋識別產品的核心是AI算法和感知芯片。目前這兩項技術在國內均已成熟。

從感知芯片來看，無論是掌紋識別，還是指紋識別或者人臉識別，其所需的最核心傳感器是CIS芯片，目前國內已經有多家企業在該領域布局多年。

所謂CIS全稱為CMOS圖像傳感器，是一種將光學影像轉換為電子信號的設備，簡單理解為這款芯片通過拍照將圖像信號轉化為數字信號。在人體生物特征識別中，CIS芯片的核心作用就是給指紋、人臉或者掌紋進行“畫像”，只不過針對不同的識別方式，畫像的方式也略有不同。

先說指紋識別，它的畫像方式是2D的。以智能手機的光學指紋識別為例，用戶指紋按壓屏幕之后，會變成平面圖形，然后用一顆卷簾式快門的CIS對圖像進行拍照，再將圖像轉化為數字信息進行處理識別。目前智能手機的光學指紋識別分辨率在5~8萬左右，使用的過程中需要OLED屏幕光做補光以達到更好的識別效果。

人臉識別和掌紋識別則與指紋識別略有不同，由于這兩者屬于非接觸式識別，為了保障識別的準確性，需要一些“黑科技”來達到最理想的識別效果。從芯片數量上來說，人臉和掌紋識別需要至少1~2顆CIS芯片，來獲取人臉或手掌的3D信息，而從芯片的類別來看，卷簾式快門CIS很難滿足高速、準確的識別要求，需要用到全局快門的CIS芯片。目前支付級別的人臉識別（支付寶、微信的刷臉）主要采用單顆130萬像素全局快門圖像傳感器+結構光的方案來使用的，可以獲取高精度的人臉3D信息。

關于卷簾式快門與全局快門的區別需要進行簡單介紹一下。這兩者在工作原理上略有區別，卷簾式快門的工作原理是將畫面分割成尺寸大小相同的條狀，然后逐條曝光，逐條轉為數字信號，這一類快門的很適合指紋識別這種2D應用場景。缺點是卷簾快門由于是逐條曝光所以容易產生畸變（業內也稱之為“果凍效應”）。這一點在全局快門中則不存在。

全局快門的工作原理是將整個畫面同時曝光，然后整個畫面可以同時轉換為數字信號，這種工作方式的好處是曝光時間快，不需要人臉或者手掌短時間固定不動，所以很適合用在非接觸式識別場景中。