指纹识别是一种非常可靠的身份识别方法,指纹识别系统用途广泛,在法庭取证和日常生活中发挥着重要作用,如网络安全、罪犯鉴定、门禁系统和ATM的身份认证等。因此,进行指纹识别技术的研究,具有较高的实际意义和理论意义。近年来,指纹识别技术已成为学术界的一个研究热点,已有不少国内外学者和专业人士对指纹识别技术做了大量研究。指纹匹配作为指纹识别技术中最重要的环节,得到了更多学者的青睐。本文针对指纹识别技术中的指纹图像前期处理、特征信息提取以及图像匹配等阶段进行了研究,尤其对匹配阶段进行了深入研究,借鉴了George Bebis等人的思想,将Delaunay三角剖分理论应用于指纹图像的匹配中。主要工作总结如下：(1)首先,研究了指纹图像前期处理技术,包括指纹图像的分割、图像增强、二值化和图像细化等问题,介绍了目前在图像前期处理中比较流行的算法,并应用于本文实际测试中。(2)同时,针对指纹的点特征信息提取问题进行研究,在实际测试中,应用8邻域编码纹线跟踪方法,并对其算法进行了改进。(3)特别的,在指纹匹配阶段,回顾了前人的匹配算法,并在此基础之上,提出了一种改进的基于Delaunay三角剖分的特征匹配识别方法。本文提出的匹配算法将图像的二维拓扑结构和指纹特征点联系起来,对原有算法做了一定改进,加入了原算法忽略了的指纹有效特征信息,对其匹配特征进行扩维,这样既提高匹配特征的精度,同时滤除了大量伪匹配信息,从而提高了匹配速度。(4)另外,本文还对改进算法进行了分类测试,其中包括参数的估计、匹配分数的分布、ROC曲线、匹配时间等测试,同时还做了改进算法与原算法的比较测试。通过测试结果证明,本文算法不论是在匹配的识别率还是在匹配速度上,都有较大提高。