随着研究的日益加深，指纹图像识别技术的发展日趋完善，各项核心算法都有了深入的研究，取得了许多成果。但在指纹识别技术中，仍旧有很多问题值得探讨解决。随着指纹数据库中数据的日益膨胀，大容量指纹的快速匹配是一个迫切的需求，速度问题直接影响着指纹识别系统的性能。如何提高指纹匹配速度是指纹识别研究的一个关键部分。　　 同时，随着显卡的发展，最近几年GPU(图形处理器)越来越强大，它为处理图像做了优化，在计算上已经超越了通用的CPU。基于GPU的通用计算已经成为了一个新的研究领域。作为最新的通用计算GPU编程模型，CUDA(统一计算架构)已经在科研界越来越受到关注，该架构通过利用GPU的处理能力，能够大幅提升计算性能，提高运算速度。　　 本文通过对大容量指纹快速匹配的思考和研究，结合GPU在图形处理方面的优势，提出了基于图形处理器的大容量指纹快速匹配的方法，该方法对现场指纹进行不同角度的旋转变换，然后对旋转后现场指纹进行不同大小的平移，使得它与捺印指纹匹配程度最高。并且采用去除重复匹配细节点对的方法得到两幅指纹细节点对的匹配。该方法能够充分利用GPU并行计算的优势，以及GPU的硬件设备限制，实现线程级和块级的两级并行，在匹配速度上有明显提高。　　 本文算法在公安系统的数据库上的实验结果均表明在匹配效率上相对CPU有较大提高，并且具有较好的匹配效果。