指纹识别技术是生物特征识别中应用最广泛的技术之一,普遍应用于各种身份验证和识别中。目前关于指纹识别技术的算法已经有很多种,出现了较多的自动指纹识别系统的商业产品和研究成果,但仍不能达到某些特定的应用要求,所以仍然存在值得研究的问题。指纹分类系统主要包括指纹的采集、分割、特征提取和分类这几个方面,本文逐一对这几个方面进行了分析和研究,并对这些算法做出了相应的改进:(1)指纹的分割。本文在研究传统的分割法(方差法、方向图法和最大类间方差法)的基础上提出了一种改进的方差法和最大类间方差法相结合的分割方法。实验结果表明:无论指纹的质量好坏该算法都能较准确的将指纹的前景和背景分割开来,准确率比较高,而且不必根据经验值来不断的试验合适的阈值,节省了很多的时间和空间资源。(2)指纹特征提取。在研究传统Poincare index方法的基础上,提出了一种改进后的指纹特征提取方法,改进后的算法求取的指纹的方向图更加平滑,奇异点的定位更加准确,算法的鲁棒性更强。(3)指纹分类。本文所采用的指纹分类算法,算法简单、运算时间较短、占用较少的空间资源且易于实验,在正确提取指纹特征点的基础上完全可以达到实用性的要求。作者在matlab中实现了论文中提到的所有算法,实验结果表明,本文提出的新算法在很大程度上提高了图像的分割效果、特征提取和分类效果。