随着计算机技术和通信技术的不断发展和成熟,人类社会正在进入一个新的信息化、电子化与数字化的时代,人们对于安全性的重视程度也是越来越高。近年来,越来越多的研究者们将目光转向了自动指纹识别技术,相对于其他身份识别技术,自动指纹识别是一种更为理想的身份确认技术,这主要是因为指纹的唯一性和终生不变性以及指纹识别技术的可行性和实用性。　　 本文就自动指纹识别中的奇异点检测和指纹图像校准两个问题进行了研究。奇异点的检测会影响到指纹图像的分类,而指纹图像校准又直接影响指纹匹配的结果。由此可见,奇异点检测和指纹校准是两个关键性问题,直接影响整个指纹识别系统性能的好坏。　　 针对现有奇异点检测的不足之处,本文提出基于向量正交性的奇异点检测方法,该方法采用模板匹配的方式,针对指纹图像中心点在方向场和三角点在二倍方向场呈现出的螺旋状的模式,设计用于检测奇异点的模板。与以往模板匹配所不同的是,本文采用的是同一个模板,即可检测出中心点与三角点。　　 对于指纹图像的校准问题,提出了改进的基于纹线相似度的校准方法,该方法采用脊线拟合的方法,首先采样每一个端点所在的脊线,然后利用最小二乘法计算输入指纹与模板指纹中每一对脊线之间的相似度和它们之间的变换参数,最后对这些值进行统计,分析出最佳的变换参数。