指纹识别技术是一种利用人体固有的指纹生理特征进行身份鉴定的技术,也是目前最成熟、最有前景的生物识别技术。它主要包含四个部分:指纹图像的获取、指纹图像的处理、特征提取及保存和特征匹配。本论文在充分研究传统指纹识别技术的基础上,提出了两种改进算法,即采用PCNN模板的二值指纹图像改进细化算法和基于伪随机序列的改进模糊金库算法。提出的算法均在FVC2004标准指纹图像库上进行仿真,并且在Visual C++ 6.0软件平台上设计了可视化友好图像界面,可应用于指纹图像的处理。采用PCNN模板的二值指纹图像改进细化算法是在给出了方形模板和三角模板的基础上,利用PCNN并发特点对二值指纹图像进行细化的一种算法。该算法是采取迭代方法移除边界点,通过结合方形模板并行细化和三角模板串行细化来加快处理速度。通过实验仿真表明,该算法能在不破坏原始图像连接性的基础上有效地去除边界点,克服细化不彻底的问题,有效地消除纹线断裂和毛刺的产生,并且可应用于指纹图像识别系统,提高指纹的识别率。在介绍算法原理的同时,也给出了基于模板的PCNN数学模型。基于伪随机序列的改进模糊金库算法是利用伪随机序列对指纹模板库中的特征点分布情况进行改变的一种算法,其能够有效地增强用户身份与其密钥之间的联系,实现模板的撤销和变换。为了能补偿特征模板的非线性形变,引入了可变限界盒进行特征点的匹配。实验结果表明,改进模糊金库算法可重复撤销或者变换模板,更好地隐藏密钥,且可抵抗各种攻击,提高密钥破解复杂度。由以上两种改进算法构成的指纹识别系统可以准确提取指纹特征点,提高匹配精度,并且可以更安全地管理指纹模板数据库。