指纹识别是一种利用人体固有的生物特征进行个人身份识别的技术。指纹由于其普遍性、稳定性、惟一性以及方便性等特点,相对于其他身份识别技术而言,自动指纹识别技术是一种更为理想的身份确认技术,不仅具有许多独到的信息安全角度的优点更重要的是还具有很高的实用性和可行性。自动指纹识别系统(AFIS)作为一种较理想的安全认证技术,目前已在众多领域如个人身份认证、电子商务、网路安全、门禁控制、信息保密、远端认证等领域得到广泛应用。虽然指纹识别有着如此广泛的应用,许多研究机构进行了大量的研究,获得了很多研究成果,然而仍然存在许多问题有待解决,如自动指纹识别算法的应用普及性、准确性、时效性,系统应用的可靠性、安全性等问题。指纹识别技术仍然会作为一个长期的研究课题存在。进行自动指纹识别技术方面的研究,具有较高的理论意义和适用价值。本文在系统分析指纹识别技术研究现状的基础上,对自动指纹识别所涉及的常见算法进行了研究和探讨,着重研究了自动指纹识别的若干主要算法,如方向图、指纹图像增强、细化、特征提取、指纹匹配等,实现了一套完整的指纹识别算法。在方向图的求取上,提出了一种快速算法,基于灰度差,利用构建的方向模板,直接求取块方向。在指纹图像增强方面,将方向滤波和中值滤波有机融为一体,给出了一种新颖的滤波算法,在二值化指纹图像上的应用效果较好。另对Gabor滤波进行了改进,给出了一种自适应调整参数的Gabor滤波算法,大大减少了增强时间。在指纹图像的细化方面,提出了改进的形态学细化算法,得到了单像素宽的指纹骨架图。在提取的特征点去伪问题上,提出利用方向和频率信息的去伪算法和融合了小框和脊线跟踪的去伪算法,提高了运算速度和去伪效果。最后,在指纹匹配问题上,利用特征点及其周围若干特征点构建的结构特征信息来建立特征矩阵进行匹配运算,提出了一种基于细节点的结构特征信息的匹配算法,对受到旋转、偏移、扭曲和压缩等影响的指纹图像具有很好的鲁棒性。对上述提到的所有算法,均在PC机上用MATLAB7.0进行了编程实现。仿真实验结果表明,采用这些算法可以很好地完成各自的工作,达到了指纹识别技术的要求。本文研究的一些自动指纹识别算法,为进一步的研究和开发自动指纹识别系统提供了良好的理论依据和实验基础。