本发明公开了一种基于加权元度量学习的开放集掌纹识别系统及方法，通过将边缘计算应用到掌纹识别社区门禁系统中，满足了掌纹识别应用的实时性要求，该社区门禁系统包括边缘服务器和若干个分布在社区入口处的掌纹识别门禁终端；目前掌纹识别方法主要集中在封闭场景中，本发明还提出了一种新颖的基于权重的元度量学习方法用于非接触式开放集掌纹识别，在训练过程中仅采用已知的类别进行一次性地训练网络模型，使得模型具有良好的泛化能力，可以直接应用于识别训练集没出现过的类别，无需重新更新和训练识别模型，提高识别系统的鲁棒性和便利性；本发明的掌纹识别过程均为非接触式操作，避免了使用过程中的卫生安全问题。