随着指纹识别系统的广泛应用,人们对指纹识别系统的安全性以及个人隐私保护等问题日益关注。虽然目前指纹活体检测技术可以做到识别假指纹,但高可靠的指纹传感器及算法价格都很高,模块体积大,使应用领域有限。目前市场上主流的指纹传感器还不能真正具有活体指纹检测能力。本文首先分析一般指纹识别系统的不足,接着进行假指纹攻击实验的研究,然后提出了一些改进方法,最后通过实验对比分析说明其效果。主要完成了如下工作：1.指纹识别系统的分析与研究。分析一般指纹识别系统的不足,同时提出了一些基于系统级的改进方法,如添加图像质量评测技术和活体检测技术,以提高系统安全性。2.假指纹攻击研究。分析常见的指纹扫描仪的工作原理,搜集指纹膜材料和指纹模版材料。为了使指纹膜更接近真指纹,利用以水和胶原蛋白为主的液体对指纹膜胶进行稀释,根据不同浓度制作出指纹膜。实验共分为三类,实验类别1使用真指纹注册,模拟困难手指进行认证和识别；实验类别2使用假指纹尝试注册,假指纹认证和识别；实验类别3使用真指纹注册,假指纹攻击。3.指纹图像分割和质量评测方法研究。根据指纹图像特点,在研究一些分割算法基础上,提出了一种结合遗传算法和局部阈值法的自适应阈值分割法。指纹图像质量评测阶段分别用一种评测因子对图像进行评测,然后根据误分率的高低找到最佳评测因子组合,最后利用这种组合对假指纹攻击实验采集的图像进行质量评测。低质量的指纹图像被排除,高质量的指纹图像进入下一步活体检测判断真假指纹。4.活体检测方法研究。针对真假指纹图像噪声信息和纹理结构信息的不同,提出了基于小波分析和多纹理相结合的活体检测方法。首先提取指纹图像小波分解系数特征和重构图像的灰度共生矩阵、局部二值模式等纹理特征,其次融合特征并用SFFS进行特征选择,融合SVM和KNN分类器对真假指纹进行判别。本文在不添加任何硬件的基础上,提出指纹图像质量评测和活体检测技术的分层式判别方法,既能提高活体检测的成功率,又能保证指纹识别系统良好的性能。