随着整个社会自动化和信息化的发展，人们对安全可靠的个人身份认证技术有了更高的要求。传统的个人身份认证技术的局限性及弊端日渐明显，而生物识别技术以其独有的优势成为了新的身份认证技术的发展方向，其中的自动指纹识别技术是目前的研究热点之一。论文主要对应用于“一对一匹配”的指纹认证系统的设计及其关键算法的实现进行了研究。论文的研究目标是提出一种指纹认证算法，该算法能在保证准确度的基础上缩短指纹识别的时间，以满足实时处理的要求，算法以系统的形式出现。论文研究了国内外指纹识别算法的研究现状，总结出两种占主流地位的指纹识别方法：基于细节点的和基于滤波器组的方法，并具体研究了实现这两种方法的系统的设计要点，在此基础上确定了论文的系统设计方案：结合小波变换和Gabor滤波进行指纹识别。由于指纹图像是方向纹理图，其结构特征表现为整体上各向异性，在局部区域沿脊线方向具有低通特性，沿垂直于脊线方向具有带通特性，而Gabor滤波器具有良好的频率和方向选择性，具有空间域和频率域局部化的最佳结合，可以通过合理的参数选择，构造出适应指纹结构特征的滤波器组，有关研究表明，用这组滤波器对指纹图像进行滤波，能有效地增强指纹图像，在此基础上组成指纹的特征表达，可以简化指纹的特征匹配算法，提高识别速度。因此，论文通过理论分析和实验，选用8个方向不同、中心频率相同的二维Gabor滤波器组成了适合指纹上述特征的带通滤波器组，实验结果表明，用它们对指纹图像进行滤波，明显地增强了指纹图像。根据实验结果，论文分析了决定Gabor滤波器空间掩模的参数和的取值对滤波结果的影响。有关文献表明，直接对指纹图像进行Gabor滤波，滤波时间将占去整个指纹识别算法所用时间的99％，因此减少这一环节的运算量成为提高系统识别速度的关键，基于此，论文提出在滤波前加入二维小波变换，来实现对指纹图像数据的压缩，从而减少滤波的运算量。由于小波变换的本质也是对信号进行滤波，因此小波变换的层数、小波函数的选择都会对所在的指纹识别系统的准确度和速度造成影响。论文根据指纹图像的结构特征进行指纹识别，因此要求压缩后的图像数据不能失去这一特征，论文从理论上分析出，对图像进行一层二维正交小波变换，选变换得到的近似分量来代替原指纹图像能满足这一要求，对其进行Gabor滤波，能减少消耗时间，再用实验研究出小波函数选择db9较之选择其它正交小波能使所设计的系统在识别准确度上更优，而速度差不多。 <WP=5>论文还研究了指纹识别中的一个关键环节：方向图的估计。在论文设计的系统中选择改进的基于梯度的方法进行方向图估计，在MATLAB6.1上分别用基于梯度的方法和改进了的该方法进行了指纹方向图估计的实验，实验结果表明，所选择的方法对指纹图像的方向能准确地估计。论文在MATLAB6.1上实现了直接用Gabor 滤波识别指纹的算法，也实现了用小波变换加Gabor 滤波识别指纹的算法，并分别用这两种方法对FVC2000指纹库中的DB1和DB2里的指纹进行了实验，实验结果表明，论文提出的小波变换加Gabor滤波的方法明显地提高了识别的速度，同时还提高了识别的准确度，实现了研究目标。另外，论文的特征提取和匹配是针对指纹的中心区域进行的，因此在文中还给出了中心点和中心区域的定义，中心点检测算法，实现了中心区域的分割。