近年来，生物识别技术得到广泛的关注，被认为是自动身份识别的最终技术。其中自动指纹识别技术是目前最成熟的生物识别技术，指纹的唯一性和稳定性被人们用作验证个人身份的主要依据，具有广阔的发展前景。自动指纹识别技术是跨越图像处理、模式识别与计算机数据库等学科研究热点问题之一，其研究成果广泛应用于司法、公安和各种安全防护系统。针对当前自动指纹识别系统在指纹采集、图像增强以及特征匹配等方面所存在的问题，本文对指纹在增强处理和匹配两方面进行了深入的研究，对于指纹的图像滤波、关键信息获取及校正、特征匹配方面做了实验和评价。指纹图像预处理的研究。主要工作是取出原始图像中的各种噪声，增加图像的清晰度，恢复指纹固有的脊线结构，将图像变成只有单象素宽度的点线图，以便于下一步的细节特征提取。具体包括指纹图像归一化、方向图计算、Gabor滤波增强、二值化及后续处理、细化等几个部分。指纹图像的特征提取以及匹配研究。指纹提取主要是提取指纹的细节特征及其所在脊线信息；指纹图像的特征匹配是判断两幅指纹图像是否来自同一手指，本文采用的是一种改进了的基于点模式的特征匹配方法，采用大小可变的界限盒来适应指纹的非线性形变。多手指指纹图像匹配的研究。增加一次性匹配的指纹个数，由原来的一对一匹配增加到二对二的匹配，根据匹配结果来决定此次验证结果，通过指纹图像的清晰度来衡量其可信度，最后以此决定该匹配是否有效。实验证明采用了这种方法之后，指纹匹配的精确度更合理了。为验证算法，自行建立一个指纹识别开发测试平台进行了大量实验，实验结果表明上述研究算法都有良好的效果。