指纹识别技术作为一种身份识别技术,广泛应用于信息安全领域。然而低质量的指纹图像不利于指纹识别,因此需对低质量指纹图像进行预处理。指纹方向场的计算是预处理的一个环节,因此改进指纹方向场算法是有意义的。　　 基于指纹特征的模糊金库算法是一种可用于保护指纹特征模板与密钥或秘密信息的生物特征加密技术。它将指纹特征与密钥相结合,由此使得两者都不易受到攻击。在Juels和Sudan提出的模糊金库算法的基础上,本文提出了两种改进的基于指纹特征的模糊金库算法,其能更好地抵抗位置攻击、暴力攻击、相关攻击。　　 本文主要创新工作有以下三个部分:　　 1.研究并实现了基于最小二乘法的指纹识别算法,重点是提出了一种基于勒让德多项式和最小二乘法的自适应指纹方向场估计算法。利用FVC2002-DB1指纹数据库,对提出的算法进行了实验仿真,实验结果表明,该算法比Ram等人的算法更好地反映了指纹图像的纹理结构。同时,利用Gabor滤波器指纹图像增强和指纹细节点匹配实验对该算法进行了验证,验证结果表明,该算法要比Ram等人的算法更有效。　　 2.提出了一种基于口令和中国剩余定理的模糊金库算法。在模糊金库算法的基础上,首先用口令加密随机密钥,然后将加密后的密钥映射为多项式的系数。再将提取出的细节点投影到该多项式中,并且利用Orencik等人的噪声点选择方案杜绝细节点与噪声点存在规律的可能性,由此使得攻击者必须同时具有正确的口令和足够多的真实点才能恢复出密钥并获得指纹特征信息。密钥恢复阶段采用拉格朗日插值法和中国剩余定理。相比于Nandakumar等人的模糊金库算法,该算法在一定程度上提高了抵抗位置攻击、暴力攻击、相关攻击的能力。Matlab实验仿真表明,该算法的GAR(正确接受率)与FAR(错误接受率)未受到损耗。　　 3.提出了一种基于指纹特征与长方体网格的模糊金库算法。该算法将以细节点为圆心的圆内所有细节点投影到长方体网格中,网格内有细节点则该网格填1,否则填0;然后按照计算机访问顺序排列所有网格构成一定长度的比特串,最后存储比特串来代替存储细节点参数,由此使得即使攻击者获得金库中的真实点,也很难获取指纹特征信息。相比于基于口令和中国剩余定理的模糊金库算法,该算法在一定程度上提高了抵抗位置攻击、暴力攻击、相关攻击的能力。Matlab实验仿真表明,该算法在一定程度上提高了GAR及降低了FAR。