传统的指纹识别算法只利用了指纹图像的一小部分信息，即细节点的位置和方向，作为特征进行匹配，丢失了大量的脊线信息，很难全面适应指纹的变化。而且对于两幅尺寸不同、采集角度和位置不同的指纹图像进行比对时，大多数算法是将两幅指纹图像进行尺寸、角度和位置的归一化，再进行匹配。这在很大程度上增加了匹配算法的复杂度，降低了识别的准确性。 为了克服基于细节点的指纹匹配算法的缺陷，本文在前人研究的基础上，从指纹的最直观特征--指纹脊线出发，根据曲线曲率不变性原理提出了一套完整的基于脊线的指纹识别算法，并实现了该算法的自动识别系统。该系统包括指纹图像预处理、图像矢量化和脊线匹配三个环节。首先，采用经典数字图像处理算法，包括均衡化、图像滤波、方向滤波、二值化、细化结合细化后处理，对指纹图像进行了预处理操作；其次，为了准确地描述指纹脊线，将矢量化技术应用到指纹图像中，采用道格拉斯-普克法对指纹脊线进行了矢量化操作，形成了以提取到的矢量化特征点的坐标为存储内容的矢量文件，并在矢量文件的基础上实现了图像的重构与放大；最后，利用平面曲线在特定点的曲率不变性原理提出了基于脊线的指纹匹配算法，并有针对性地通过来自不同手指的指纹相互之间的比对试验、来自同一手指的不同指纹图像之间的比对试验和来自不同手指不同图像间的比对实验分析了算法的可靠性。 试验结果表明，本文采用的预处理算法最大可能地降低了噪声干扰，提高了图像质量；对指纹图像进行矢量化操作不仅可以准确地描述指纹脊线，而且能够大大降低图像的存储空间，实现图像的放大不失真；最终的匹配结果表明，该算法在不同指纹图像之间有很好的识别效果，对指纹图像的旋转和平移也有很好的鲁棒性。