高分辨率指纹图像是指分辨率大于1000dpi的指纹图像。相对于传统的低分辨率指纹图像，高分辨率指纹图像中包含大量三级特征，如汗孔、脊线轮廓等，其中汗孔分布广泛且稳定，而且肉眼不可见，采用汗孔进行指纹识别能有效提高识别系统的精度和防伪能力。基于这些原因，结合汗孔的高分辨率指纹识别受到众多学者的关注，已经成为指纹识别领域研究热点问题之一。目前，针对高分辨率指纹的研究主要集中在汗孔提取、匹配和检索等几个方面。在实际应用中，高分辨率指纹识别经常遇到很多不利因素，如非刚性形变、噪声和离群点等，这些因素会降低汗孔匹配的精度。同时，由于指纹中的汗孔数量庞大，完全匹配和检索这些汗孔的计算量非常大。这些问题严重影响了高分辨率指纹识别系统的工程应用和市场推广。本文针对指纹图像校准、汗孔匹配及高分辨率指纹图像检索中遇到的问题，提出了一系列新算法，有效提高了高分辨率指纹识别的精度和速度。本文的主要内容如下:
　　（1）针对指纹片段的识别，本文提出了一种基于脊线轮廓和数据驱动下降算法的指纹校准算法。该算法采用脊线轮廓计算校准误差，采用数据驱动下降算法进行优化，确定测试指纹和模板指纹之间的旋转和平移参数。该算法能准确确定两张指纹图像之间的重叠区域，避免传统校准算法由于重叠区域之内的特征点数量不足导致的校准失败。在指纹识别过程中，重叠区域之外的汗孔点都属于离群点，采用校准算法将这些离群点首先去掉，既能够减少后续匹配算法的计算量以提高匹配速度，也能提高汗孔匹配和指纹识别的精度。
　　（2）针对汗孔的相似度计算，本文提出了一种基于空间特征共生描述子的汗孔相似度计算方法。现有的汗孔匹配算法采用汗孔的局部信息计算相似度，并根据这些相似度构建一对一的粗匹配。然而，指纹图像中的汗孔数量庞大，仅仅采用局部信息计算相似度不能保证相似度计算的准确性，也不能保证粗匹配的精度。为了解决这个问题，本文提出一种基于空间特征的共生描述子算法，该算法以汗孔的局部特征和汗孔间的拓扑结构为基础，构建汗孔之间的相似度，以此建立一对一的粗匹配，能有效避免局部特征相似度较高的离群点对真匹配的干扰，提高粗匹配的精度。
　　（3）针对汗孔匹配，本文提出基于汗孔的局部拓扑结构的匹配算法。该算法根据汗孔间的相对位置关系计算汗孔的匹配得分，并以此去除错误匹配的汗孔。根据最终匹配的汗孔计算测试指纹和模板指纹的相似度。基于汗孔局部拓扑结构的匹配算法采用旋转不变的汗孔分布特征评价每一对汗孔的匹配得分，能有效降低非刚性形变对匹配结果的影响，从而提高汗孔匹配的精度。该算法相对于现有的汗孔匹配算法在汗孔匹配的精度上具有明显的优势。
　　（4）针对高分辨率指纹图像检索，本文提出了一种基于汗孔的指纹检索算法。该算法采用汗孔作为特征点，采用汗孔的局部特征进行相似度计算和检索。本文提出一种多图匹配算法，对匹配的汗孔进行筛选以去除错误匹配。该算法能同时对测试指纹中的汗孔和所有模板指纹中的候选汗孔进行匹配，在提高匹配精度的同时缩短匹配时间。最后根据汗孔的检索结果计算测试指纹和所有注册指纹间的相似度。在相关数据库上的实验表明该算法能有效提高现有的高分辨率指纹检索精度和速度，同时也验证了基于汗孔的高分辨率指纹检索算法相对于传统的基于细节点的指纹检索算法在精度上的优势。