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本文针对指纹识别提取细节点的算法普遍存在算法的效率低和细节点提取的准确率低这两方面的问题，提出快速可分解Gabor滤波算法，以及基于全方向场的指纹灰度图像特征提取算法。
通过将[-π/2,π/2)上的连续方向离散成八个不等分的方向，简化了坐标旋转过程中插值计算的复杂度；在此基础上实现的快速可分解Gabor滤波算法，大大降低了Gabor滤波的计算复杂度。提出了基于全方向场(FDF)的指纹灰度图像特征提取算法：对指纹图像的梯度场重构得到规则的，能更准确的反映原指纹图像谷，脊交替变化的新向量场混合梯度向量流(MGVF)，然后结合MGVF的方向和大小的信息得到[-π，π)上的全方向场(FDF)，通过分析全方向场的局部结构提取指纹细节特征。实验证明，这是一种很有潜力的指纹细节特征提取方法。