近年，手相占いアプリが数多く登場しているが，多くのアプリは掌紋の撮影環境によって認識精度が低下する課題を抱えている．本研究では，掌紋撮影時の負担軽減と詳細な占い結果の提供を目的とし，手の位置や環境光の影響を受けず，撮影した画像から対象掌紋の濃さや長短などの掌紋情報を抽出する手法を提案する．提案手法では，HRNetを基盤に構築したPalmHRNetを用いて掌紋を抽出し，得られたPalmHRNetの出力と既存の掌紋認識モデルの出力を統合することで，認識精度の向上を図る．本論文では，対人実験による評価結果に加え，提案手法のモデルと既存モデルの掌紋認識精度を比較した結果を報告する．