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指纹识别是目前最为普及的一种基于生物特征的身份认证方式。自动指纹识别技术已经取得了许多研究成果,并获得了广泛应用,但其识别率仍然远低于人工指纹识别,制约了指纹识别技术在应用领域进一步推广。近年来,许多研究机构都致力于提高指纹识别系统的性能,以加快自动指纹识别技术的普及。传统的指纹识别都是利用单幅指纹图像或者独立采集的多幅指纹图像进行识别,本文提出利用指纹视频进行指纹识别的新思路,充分挖掘指纹视频中包含的更为丰富的信息以提高指纹识别系统的识别率。利用视频进行指纹识别有三个优势：(1)相比单幅指纹图像,指纹视频中包含更丰富的信息；(2)采集指纹视频与采集单幅指纹图像的用户体验完全相同；(3)指纹视频中包含的动态信息除正常采集之外难以被获取。基于实验室自行建设的指纹视频数据库,本文提出了两种基于视频的指纹识别方法,从不同的角度探索和利用指纹视频中的丰富信息,以提高传统指纹识别方法的识别性能。这两种方法分别为：(1)基于“内外相似性”的指纹视频识别。定义了度量两个指纹视频之间相似性的“外部相似性”以及一个指纹视频中各幅图像之间的“内部相似性”,并利用这两种相似性求出两个指纹视频最终的匹配得分。这种方法不仅利用了指纹视频中多幅图像提供的静态信息,同时利用了图像之间的关联,即指纹视频的动态信息。实验结果表明,相对于基于单幅图像的指纹识别方法,该方法能够使识别性能提高60%；更重要的是,即使在时间复杂度相同的情况下,该方法也能提高识别性能。(2)基于“包含率”和“旋转平移参数一致性”的指纹视频识别。本方法侧重于利用指纹视频的动态信息。对一对待匹配指纹视频进行预处理和对齐之后,获取每一对待匹配指纹图像匹配成功的细节点集合和旋转平移参数。计算这些细节点集合的包含关系,即“包含率”,并计算所有旋转平移参数的一致性,最后分别利用“包含率”和“旋转平移参数一致性”来度量这一对指纹视频的匹配得分。实验结果表明,该方法能够有效提高指纹识别的识别率,而且与基于单幅指纹图像的匹配方法融合之后,会获得更好的识别性能。本文提出了使用视频进行指纹识别的新思路,充分利用一次采集获得的指纹视频所包含的丰富信息,为进一步提高指纹识别的性能提供了一个新的途径。初步研究表明,相对于传统的利用单幅指纹图像的识别方法,指纹视频识别方法可以在一定程度上提高指纹识别系统的性能。鉴于指纹视频识别技术研究的开展刚刚起步,本文尚有许多工作需要进一步完善与提高,下一步工作拟从充分挖掘指纹视频相对于单幅指纹图像体现出的不同特征入手,一方面着眼于进一步提高指纹识别性能,另一方面希望可以利用指纹视频提高指纹识别系统的安全性。