自动指纹识别可以大致分为以下三个步骤:图象预处理,细节提取,细节区配.在图象预处理部分,研究人员采用了全局和局部阈值相结合的图象分割算法,图象增强使用了频域的非线性滤波增强算法.研究人员将二值化模板,方向检测模板合二为一.在二值化后处理之后,利用了安全点细化算法进行细化,并进行了去除毛刺和斑点的细化后处理.在细节提取之后,研究人员结合细节点的位置、结构等信息以及指纹图象的核心点特征较好地删除了密集分布类型、具有结构特征类型和图象边缘上这三种类型的虚假细节点.在细节匹配部分,研究人员结合Anil.Jain等提出的细节匹配思想,改进了利用脊线匹配的细节匹配算法.研究人员的算法跟踪和细节点相连接的标志脊线后,得到一系列脊线上的点.再结合细节点的信息来求取细节点集之间的变换参数(包括旋转因子、平移因子),从而确定模板和输入之间对应的细节点.另外,研究人员还在匹配过程中,对指纹图象的非线性变形进行了补偿.