指纹识别系统在现代日常生活中广泛应用,指纹特征检测和指纹特征匹配是指纹识别的两个关键过程,其性能是影响大规模指纹识别应用效果的关键。本文选取了典型的基于稀疏编码方向场模型的指纹特征检测算法和基于细节点匹配的指纹特征匹配算法,深入研究了两个关键流程的并行处理体系结构及硬件优化技术。针对基于稀疏编码方向场模型的计算速度瓶颈问题,本文提出了稀疏编码算法的硬件优化体系结构和算法定点化方法,设计实现了基于FPGA的硬件加速器,实验结果表明该加速器能有效加速稀疏编码算法执行并保持算法精度,并具有可编程的灵活性。针对指纹特征匹配算法的计算瓶颈,本文提出了基于细节点匹配的两级指纹特征匹配加速结构,采用全流水的细粒度并行和模块级粗粒度并行两级加速结构,以及多路存储调度技术,大大提升了指纹匹配算法的吞吐率,实现结果表明,基于全流水的指纹匹配加速器吞吐率可达每秒43万对指纹;基于粗粒度并行的指纹匹配加速器吞吐率可达每秒9.63百万对指纹。基于上述算法优化结构,本文提出并设计实现了面向指纹识别应用的FPGA阵列原型系统,对影响性能的通信结构进行了优化,算法核心在FPGA阵列上的验证和评估结果表明,基于FPGA阵列构建指纹图像处理系统,能够在分钟级完成亿量级指纹处理,满足应用的实时性需求。