指纹识别技术作为生物特征识别的主流技术,是国内外研究和应用的热点。目前已有的指纹识别系统大部分只利用了第一级别和第二级别的指纹特征(方向场和细节点),极少使用像汗孔这样的第三级别的指纹特征,尽管已证明汗孔可用于身份识别。这主要是因为原来的采集设备精度不高,无法采集到第三级别的指纹特征。细节点的提取效果受图像质量的影响很大,而且指纹识别设备的采集面积越来越小,这样一幅指纹图像中含有的特征就会减少,严重影响了自动指纹识别系统的性能。如今,在图像采集技术水平大有提高和人们对个人信息安全的要求也不断提高的前提下引入新的特征集来提高自动指纹识别系统的性能是一种十分可行的办法。本文研究和实现了一种基于细节点和汗孔的高精度指纹识别系统。本文对一些关键问题即:特征提取和特征匹配进行了深入的研究。主要工作可以概括如下:在特征提取阶段,利用Gabor滤波器良好的带通性,对指纹图像进行了滤波增强;使用交叉数方法提取细节点;提出了一种参数分块适应的汗孔提取方法。在特征匹配阶段,实现了点模式的细节点匹配方法;提出了一种独立于细节点的汗孔直接匹配方法;提出了分层的融合算法将细节点匹配和汗孔匹配进行融合。最后,本文针对提出的方法在1200dpi的指纹库上作了实验。实验结果和与现有方法的对比说明了本文提出的汗孔提取方法能够更有效的提取汗孔特征;本文提出的基于细节点和汗孔的高精度指纹识别系统优于仅以细节点为特征的指纹识别系统。