随着社会和经济的发展,人们对身份鉴别的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。基于令牌和密码的传统身份鉴别方式存在容易丢失、遗忘、被复制和盗用的隐患。通过辨识人的生理和行为特征进行身份认证的生物识别技术提供了一个更为方便可靠的解决方案。生物识别技术以生物特征为基础,以信息处理技术为手段,将生物技术和信息技术有机结合在一起。在众多的生物识别技术中,指纹识别技术以方便易用、高准确率和低成本等诸多优势备受关注,已经成为身份认证的最有效手段,经过20多年的研究,在自动指纹识别领域已经积累了大量的研究成果。本文主要研究了自动指纹识别中的基于辅助数据的指纹对齐算法和一种用于海量数据库指纹检索的三角形提取方法并搭建了一个自动指纹识别比对子系统:(1)提出了一种基于辅助数据的指纹对齐算法。目前,利用指纹特征点对齐纹线的技术已经相对成熟,但是在特殊应用(如指纹加密系统等)中,要求不使用指纹特征点而仅利用指纹本身特征进行对齐。本文给出了一种基于纹线最大曲率点的指纹对齐算法。首先提取指纹方向场,然后根据方向场得出方向场流线,并求出方向场流线的最大曲率点。最后利用改进的ICP算法将得到的最大曲率点对齐。实验结果证明了方法的有效性。(2)提出了一种用于海量数据库指纹检索的三角形提取方法。随着指纹数据库规模不断扩大,需要一种有效的检索方法。对于指纹粗匹配,一般采用基于特征点的局部结构建立索引,本文选取了三角形作为局部结构,并利用Delaunay三角剖分法来选取三角形。实验结果证明,该算法可以有效减少三角形的数量。(3)搭建自动指纹识别人工认定系统。该系统分为两个子系统,比对子系统和结果查看子系统。可以实现现场指纹比对功能。