指纹匹配算法是自动指纹识别系统的核心部分，对整个指纹识别系统的性能有着重要影响。常用的指纹识别算法主要有基于特征的和基于图像的两类：基于图像的匹配算法拒识率和误识率都比较高，使用并不广泛；基于特征的指纹匹配方法对质量好的指纹图像计算准确度高，使用较为普遍。传统的指纹匹配方法在进行特征匹配时会遇到这样一个问题：具有最佳可靠相关性的特征很容易得到，但随着需要匹配的特征逐渐增多，匹配结果的准确性就会迅速降低。另外，当待匹配的两幅指纹来源于不同的采集仪时，由于采集原理的差异，两幅指纹之间会出现较大的相对形变，从而影响到算法的匹配性能。针对上述问题，本文将可靠相关性传播算法（RCP）应用于指纹识别，获得了较好的效果。算法主要由两个步骤构成：（1）确定特征的初始匹配关系；（2）将初始匹配关系在空域及特征域进行传播。首先，本文对可靠相关性传播算法进行了详细的理论介绍，并给出了最优闭型解。其次，将该算法与Tico描述子结合并在数据库FVC2004DB1上进行了匹配实验。实验结果表明，RCP算法的识别性能高于一次对准的匹配算法但低于多次对准的匹配算法；在对算法进行改进并获得了更为准确的初始匹配关系后，算法获得了与多次对准相当的匹配性能。最后，本文将RCP算法应用于指纹的交叉匹配，并在指纹数据库间进行了交叉匹配试验。实验结果表明，RCP算法在用于不同数据库间的交叉匹配时也可以获得理想的效果；并且，相对于传统的指纹匹配算法，RCP算法可以很好地解决形变指纹的匹配问题。