指纹识别技术是现阶段应用最广泛的身份认证技术之一,人们对其准确性和便捷性提出了更高的要求。现有低质量指纹图像匹配技术一般通过构建指纹局部相似量来判断两者的相似度,但是存在相似局部结构的低质量指纹图像匹配准确率较低。基于低质量指纹全局特性的匹配技术可得到指纹整体结构的相似度,但是易受形变干扰。因此,建立合理的低质量指纹匹配策略,突出不同特性的优势,对提高低质量指纹图像匹配准确率具有重要意义。本文针对上述问题,给出了一种从局部和全局两方面特性考虑的低质量指纹图像匹配算法。低质量指纹图像局部建立中心细节点邻域局部特性辅助系统以获取可靠细节点,利用全局最优校准得到两幅低质量指纹图像匹配的细节点对数量并计算指纹图像匹配分数,解决低质量指纹图像在指纹细节点的坐标和方向相差较大、不同指纹存在相似的局部结构等情况时指纹图像匹配准确率低的问题。首先,计算两幅低质量指纹图像的校准量,对细节点对及其邻域细节点的位置信息进行累加操作,找到校准量最大值后调整输入低质量指纹图像的角度信息,将两枚指纹进行粗糙对齐;其次,将低质量指纹图像中细节点对的局部特性与其邻域辅助细节点的位置信息结合,建立中心细节点邻域局部特性辅助系统以获取可靠细节点;最后,利用全局最优校准原理设置细节点位置信息容忍误差范围,得出误差范围内匹配细节点数量并计算两幅低质量指纹图像的匹配分数。实验结果表明,本文算法利用中心细节点邻域局部特性辅助系统和全局最优校准原理,有效解决低质量指纹图像单一匹配策略存在的问题,提高低质量指纹图像匹配的准确率,降低计算复杂度。