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指纹由于其所具有的唯一性和不变性,为自动身份确认系统提供了一种理想的手段。指纹识别也成为最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。尽管当前指纹识别已有多种成型产品,但因为指纹图的噪声、皮肤弹性等非线性因素,理想的指纹自动识别系统研究仍然是一个很困难的任务。本文工作流程分为:对采集的指纹图像进行预处理、特征提取、特征匹配。本文重点研究了以下内容。1.在图像预处理阶段,研究了指纹图像分割算法。根据块梯度一致性生成指纹图像分割模板,并根据该模板对指纹图像进行分割。研究了指纹图像增强算法,针对指纹图像方向信息的提取问题,对方向图的去噪。并利用方向一致性因子对八方向加博滤波方法进行了改进,以提高指纹增强的速度。2.指纹图像的特征提取主要是提取指纹的细节特征点并保存真实特征点的属性。奇异点的提取方面,对指纹方向图进行分析,根据奇异点模板提取奇异点邻域,并对邻域进行分析。本文使用8邻域特征点提取算法将指纹细化图中的细节特征点全部找到,再根据各种伪特征点特性去除伪特征点,以保存真实特征点的属性以便在匹配过程中使用。3.研究了指纹匹配算法。本文在对传统点模式方法进行研究的基础上,引入了一种基于Delaunay三角剖分的的指纹匹配算法,用三角剖分定位参考点,并使用径向基函数对局部变形进行仿射,根据两次匹配的特征点对来判断两幅图像是否来自于同一手指。指纹识别系统在matlab7.0中编程实现,使用FVC2000和FVC2004数据库进行试验,实验结果说明该套算法可有效。