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生物特征识别技术是指通过人体所特有的生理特征或行为特征来进行个人身份验证的一项技术。相对于其它的生物识别技术，指纹识别技术在广泛性、持久性、独特性、存储安全性和易采集性等多方面都具有较强的优势，所以是目前国际公认的应用最广泛，价格最低廉，实用性最高的生物认证技术。
目前大多数指纹识别是基于指纹细节点特征进行的，其优点在于特征描述简单，在指纹注册时记录的是指纹细节点模板，占用的存储空间小，并且无法恢复出指纹图像，从而能有效的保护个人隐私。但是这类方法也有它的缺点：其将所有细节点视为同等重要，然而事实上这些细节点在指纹匹配时起到的重要程度是不一样的，这样将所有细节点同等对待容易造成匹配决策过程中的误识，并且单纯的细节点特征表示丢失了大量指纹脊线的纹理信息。
针对上述问题，本文提出了基于细节点可靠性的指纹识别方法，对不同的细节点给予不同的分类，使不同的细节点在匹配时的重要程度得以区分，弥补了在传统的细节点方法中将所有细节点视为同等重要的不足。
本文提出了基于Gabor特征和细节点特征相融合的指纹识别方法，弥补了传统细节点方法中只重视局部细节点特征，忽视脊线纹理信息的不足。并进一步在此算法基础上利用细节点可靠性的方法对其进行改进。
在标准数据集NIST-29，FVC2002DB1和FVC2004DB1三个大规模真实数据集上的实验表明，基于细节点可靠性的指纹识别方法和基于Gabor特征和细节点特征相结合的指纹识别方法都在一定程度上有效的降低了指纹识别的拒识率(FRR)和误识率(FAR)。