指纹识别是生物特征识别技术之一,同时也是最理想的一种。为了提高指纹识别的性能和加速指纹识别技术的普及,本文针对低质量指纹图像的增强、小面积指纹的识别和形变指纹的匹配开展了深入的研究。主要工作如下:(1)深入分析了低质量指纹图像的增强,提出了基于Log Gabor滤波的指纹增强方法。Gabor滤波是指纹增强中普遍使用的方法,但是仍存在一定的局限性。本文提出采用Log Gabor滤波器来实现指纹增强,该方法先以纹线方向和纹线频率为参数构造合适的Log Gabor滤波器,然后采用加窗傅里叶变换提取指纹图像的频谱信息,最后在频域进行滤波。实验结果表明所提出的算法能有效改善指纹图像的质量和提高指纹识别的准确性。(2)针对小面积指纹的识别,提出了基于Log Gabor滤波的纹理匹配方法。基于Gabor滤波的纹理匹配方法一定程度上解决了小面积指纹的匹配问题。然而与Gabor滤波相比,Log Gabor滤波器具有更好的纹理分析特性。本文提出了基于Log Gabor滤波的指纹纹理匹配算法,该方法首先采用了一种快速有效的参考点定位方法,在确定特征提取区并进行归一化后,将指纹图像转化到频域,再在频域进行Log Gabor滤波,最后在滤波图像中提取特征并进行匹配。实验表明:该算法比基于Gabor滤波的纹理匹配算法更准确地识别小面积指纹。(3)针对形变指纹的匹配问题,提出了基于曲线坐标系的节点关系表示法及节点匹配方法。对于指纹中的每个节点,建立曲线坐标系,计算每两个节点之间的坐标关系,在此基础上进行节点配对。结果表明,该方法能较好地处理形变指纹的匹配问题。