传统的安全系统主要采用基于信物或口令的方式，随着社会的发展，这种系统显得越来越脆弱。为了应对这些挑战，人们把目光转向了生物识别技术，希望能借助人体的生理特征或行为动作来提高身份识别的精度。指纹识别作为主要的生物识别技术之一，被广泛应用于司法、公安和各种安全防护系统。　　自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System)是图象处理技术、模式识别技术与计算机数据库技术的综合应用。它的研究可以追溯到上个世纪60年代末。虽然经过近40年的发展，指纹识别技术已经在许多领域取得了成功应用，但由于某些商业性利益的驱使，目前该技术的核心算法尚未公开，所以，指纹识别技术的研究有着重要的理论意义和广泛的应用价值。　　自动指纹识别系统主要由指纹采集、图像预处理、特征提取以及特征匹配四部分组成，而指纹图像预处理和特征匹配是该系统最关键的两个环节。本文主要对指纹图像预处理过程中各个步骤的算法和特征匹配的算法进行了深入的研究。本文主要研究内容及方法如下:　　1、本文经过研究，发现目前用于指纹图像分割的特征各有利弊，采用单一特征的指纹图像分割难以达到理想的分割效果。因此为了提高分割精度，本文融合了指纹的灰度均值、方差、对比度及方向信息，构造了一种三级分割体系。实验结果显示，该算法去除了指纹的背景和模糊区中的不可恢复部分，并保留了前景和模糊区中的可恢复部分。　　2、对于近年来信号滤波领域迅速发展的小波滤波，本文介绍了其原理及实现方法。考虑到指纹本身的高频结构与噪声的高频特性相混合，在小波多分辨分析的基础上，应用小波域滤波的方法，既保留了指纹的细节特征，又抑制了噪声的干扰。最后给出了实验结果分析。在指纹二值化的步骤中，本文采用了一种动态阈值法，该方法充分考虑了图象的灰度不均匀性以及局部区域象素值的高度相关性，算法性能优于全局固定阈值法。最后应用改进的OPTA细化算法对二值指纹图象进行了细化，保留了指纹的脊线结构和端点、分叉点等特征信息。　　3、本文研究了指纹特征点的匹配算法，介绍了遗传算法的基本原理，改进了传统的基于遗传算法的指纹匹配方法，提出一种初匹配的思想。该方法融合了指纹的细节特征与局部结构信息，不仅可以解决指纹图象的旋转和平移问题，而且可以在一定范围内容忍指纹图象的非线性形变。同时，采用本文的初匹配的思想缩小了算法的搜索空间，使遗传算法的编码更短，迭代速度更快。