指纹识别技术是一种安全可靠,可行性高的生物识别技术,它借助人体的生理特征来提高身份识别的可靠性和便利性。由于指纹的唯一性、可靠性和稳定性,指纹已成为身份识别和鉴定的一个重要标志,几乎成为生物识别的代名词。虽然有很多自动指纹识别系统的商业产品和研究成果问世,因为指纹图像的噪声、皮肤弹性的非线性等因素,理想的自动指纹识别系统依然是一个很困难的研究任务。对于某些特定的应用,其系统性能还需进一步的提高,指纹识别算法的准确率仍有提高的空间。所以本文在收集和分析近年来国内外指纹识别技术各方面资料的基础上,对指纹识别系统几个关键算法做了深入研究。主要研究工作如下:1.在指纹图像分割方面,本文利用标准差投影直方图实现了快速而有效的分割方法,使后续图像处理和特征提取等步骤只在有效图像区域内进行,提高了整个算法效率,为达到较好的识别效果奠定了良好的基础。2.在指纹分类部分,利用块方向图,对奇异点的确定不用精确到像素级,利用Poincare方法快速有效的寻找到奇异块,利用奇异块相对位置和其他先验知识达到了很好的分类效果。3.在指纹匹配部分,在基于脊线校正的算法基础上利用了一种新的组合特征——线段向量来进行参考点的确定和匹配分数的计算,使算法的准确率得到明显提高。4.为了整个算法成功移植到嵌入式系统,并到达预期效果,本文又在指纹图像滤波,指纹图像细化后处理,特征提取等方面做了一定程度具有针对性的改进。使算法效率得到了进一步的提高。最后在PC机上用Visual C++实现了论文中提到的所有算法,并在fvc2004和本项目系统采集的指纹库上进行实验,实验结果表明,本论文提出的新算法在很大程度上提高了识别准确率和运行速度。