自动指纹识别技术是生物特征识别领域中一个研究热点，针对各种技术难题，有很多国内外学者对指纹识别技术作了深入研究，并提出不少算法或改进算法，取得了丰硕的成果。然而，指纹识别存在的一些技术难点仍未得到完全解决。自动指纹识别的处理速度和识别性能提高对于可靠的、高鲁棒的指纹匹配算法提出迫切的要求。另外，指纹采集仪的多样化发展也对自动指纹识别技术提出了更高的要求，多种不同类型指纹采集仪的设备无关性对自动指纹识别技术的广泛应用具有重大意义。因此，本文针对指纹识别的关键技术——指纹匹配进行了深入研究。 针对基于方向场的指纹匹配，本文利用OBMD(orientation-based minutiae descriptor)实现了两种不同的匹配算法，即在根据OBMD进行的指纹图像校准之后，分别通过全局匹配和重叠匹配两种方式进行指纹特征模式匹配，并计算匹配得分，最后分析了两种匹配在公开指纹数据库上的不同实验结果。OBMD是一种新的细节点表示方法，它不仅包含一般的细节点坐标、方向信息，还综合了细节点周围区域内的非细节点方向信息。另外，各OBMD之间是独立、毫无依赖的，作为该特征的一个重要属性，这使得匹配过程中周围其他细节点对其的影响降到最低。基于OBMD的指纹匹配属于基于点模式的匹配，并综合了细节点信息和指纹方向场信息，属于目前非常热门的混合特征匹配的研究范畴。 以不同以上方法的思路，我们考虑了一种利用局部区域内细节点之间依赖性的匹配算法，即针对现有的基于点模式指纹匹配存在的不足，分析图像旋转、平移对匹配结果的影响，在此基础提出了一种基于DT(Delaunay Triangulation)网格的指纹匹配算法。该匹配仍然属于基于点模式的指纹匹配，但是DT网的引入使一个指纹模式中所有细节点构成一个稳定的网状结构。微观的看，局部的若干细节点构成一个局部网结构，如三角形，四边形。局部结构中相邻细节点之间的距离，连线方向以及相邻连线的夹角等信息丰富了单点的信息，且一般不受结构以外细节点的影响，即局部结构之间是弱依赖性的。在公开数据库上的实验结果表明，DT网格在匹配中的应用提高了参考点获取的准确度，从而进一步提高了匹配结果的准确度，并为下一步的研究工作打好了基础。