由于指纹的唯一性和不变性，以及指纹识别技术的可行性和实用性，指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。尽管在此技术上已有多种成型产品，但自动指纹识别技术并未完善，开发理想的指纹自动识别系统依然是一个很困难的研究任务。随着社会的发展对系统的性能提出越来越高的要求，从事该领域的研究，仍具有重要的理论意义和实用价值。 本文在总结、归纳和吸取了国内外学者关于指纹自动识别领域中的研究成果的基础上，提出了一整套指纹自动识别的方法，该算法主要包括指纹预处理以及指纹识别两大部分。 指纹预处理由指纹图像分割、方向图的计算和平滑、指纹脊线频率计算、图像规格化、图像滤波、二值化、细化等几个部分组成。文中指纹图像规格化的目的是将源图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上，为后续处理提供一个统一的基础。指纹脊线方向和指纹脊线频率是指纹图像的两大显著特性，为了充分利用这两种特性，本文采用Gabor滤波器实现了对指纹图像的增强，从而大大改善了指纹图像的质量，增强了系统抗干扰的能力。在二值化图像的细化处理中，本文提出了一种简单、有效的细化算法，严格地保证了细化线位于纹线的中心，且细化彻底，没有毛刺和纹线扭曲的现象。 传统的基于细节特征点的识别算法只利用了指纹图像中的一小部分信息，即细节点的位置和方向，作为特征进行匹配，而丢失了蕴涵在图像中的其他丰富的结构信息，很难全面适应指纹的变化，因此算法对噪声的鲁捧性也受到置疑。本文在前人研究的基础上，提出了一种新的基于脊线对准的指纹识别算法，此算法直接将经预处理并细化为一个像素宽度的输入指纹与细化后并展宽为一定像素宽度的登记指纹进行脊线对准，利用脊线点进行比对，而不局限于脊线端点和分岔点，从而无须提取指纹的细节特征，更无须进行复杂的指纹后处理，同时也提高了指纹比对的可靠性。算法由块方向图粗定位、模板内脊线对准细定位及多窗口脊线定位三个步骤以及两轮判决来实现。 实验证明，本文提出的指纹识别算法能够克服一定范围内的指纹旋转及平移因素的影响，对于残缺或模糊的指纹图像也有较好的识别效果。