重点研究了基于滤波器组的自动指纹识别技术.逐一讨论并实验了中心参考点定位、Gabor滤波器设计、Gabor滤波与重构、特征提取和匹配.在中心参考点定位部分,提出了基于局部邻域灰度对比度的二次定位方法;在频率域估计中,改进了傅立叶谱分析法,提高了纹线频率计算的准确度;引入平均纹线宽度作为Gabor滤波器的设计参数,使滤波器具有一定的自适应性;在特征匹配阶段,通过对特征模板的旋转解决指纹图像的旋转不变性问题.讨论了指纹图像分割.设计了基于灰度特性的动态阈值,使用该阈值分割效果良好;并设计了基于能量的动态阈值分割算法,该方法实现简单,分割效果好,对不同质量的指纹具有良好的适应性.探讨了指纹分类.综合分析了指纹样本、相关算法性能等多种因素,选择基于中心区域块方向走向来进行指纹分类,调整了中心区域尺寸.该方法实现简单、执行速度快.设计并实现了一个基于滤波器组的一对一指纹识别系统.