指纹识别是生物特征识别技术中实践应用最早和最广泛技术，采用计算机进行指纹识别的自动指纹识别系统也取得了巨大的发展。指纹识别的过程主要指纹采集、指纹识别预处理以及指纹识别的匹配三个环节。本文的主要工作是指纹图像增强算法和指纹识别匹配算法的研究。　　 指纹图像增强是指纹识别预处理的一个重要组成部分，其增强效果的好坏直接影响到指纹识别后续过程。本文在原有快速Gauss滤波实现方法的基础上，结合方向场和频率计算方法，对现有的指纹图像增强算法进行改进，改进后的算法减少了运算次数。实验结果表明，运行时间大大减少，在指纹图像增强上也能取得较好的效果。　　 指纹识别的匹配算法是指纹识别过程中核心的部分。目前匹配算法一般集中在单个特征的匹配算法研究，匹配算法的研究结果表明，单一匹配算法的匹配准确度是有限的。因此混合的匹配算法是提高指纹识别性能的一个重要方法。根据算法特征评价计算的不同可以把混合匹配算法分为决策层匹配和表示层匹配。本文的主要工作是提出了决策层匹配的目标决策方法。同时给出决策层匹配分类方法，结合目标决策的相关知识，分别考虑综合性匹配权重的两种实现方法：主观权重赋予法和客观权重赋予法。应用FVC2004的DB1数据库的实验结果表明，决策层匹配能很好的提高单个算法的匹配性能。