指纹识别技术是生物识别技术的一种,它通过指纹传感器采集指纹,在计算机上实现指纹的比对,达到身份鉴别的目的。因其有方便易用、高准确率和低价格等诸多优势,在身份鉴别领域中得了到广泛应用。针对指纹识别技术在身份鉴定方面的广阔应用前景,本文研究并实现了Gabor滤波器提取指纹纹理特征和匹配的结构识别算法。该算法把指纹图像看成有方向和频率的纹理信号,利用Gabor滤波器有频率和方向选择的特性,把指纹纹理信号的局部方向和局部频率作为Gabor滤波函数的参数,对指纹纹理图像进行Gabor卷积滤波,得到指纹图像的局部纹理特征图; 然后在纹理特征图上建立圆形网格,进行指纹特征编码,使指纹匹配简化为计算特征编码间的距离。该方法中每个网格的特征子分量能较好的表达局部特征,而它们的有序排列又反映了指纹分量间的总体关系,充分的利用了指纹图的局部特征和总体特征,克服了传统细节点特征匹配算法存在:预处理环节较多; 特征向量长度不固定; 细节特征不稳定等的不足。实验证明,本文的算法充分利用了蕴含在指纹灰度图像中的丰富纹理信息,又反映了指纹的局部信息,弥补了传统方法对小面积指纹图像识别上的不足。且本方法还有对图像质量的依赖性较小、提取的特征向量长度固定、易于特征编码的存储和检索、一定范围内能克服指纹旋转及平移因素的影响等优点。该算法具有较高的实用价值。