目前生物识别市场出现了前所未有的美妙的前景,其中指纹识别产品约占98%的份额。生物识别技术得到了广泛的关注,被认为是自动身份识别的最终技术,其中自动指纹识别技术是目前最成熟的生物识别技术。尽管市场潜力巨大,技术和政策方面仍然存在缺陷和障碍,本论文探讨目前应用最广的匹配算法—点模式匹配算法的改进,综合运用图像处理和模式识别技术对自动指纹识别技术中的指纹图像匹配进行了深入的研究,借鉴了George Bebis等人的思想,把Delaunay三角剖分用于指纹图像的匹配。该算法的核心是用Delaunay三角剖分把二维拓扑结构和指纹特征点联系起来,并成功地将改进的指纹匹配算法应用于指纹枪柜中。基于指纹识别技术的武器柜由于脱离PC机,单机在线工作方式受资源限制,匹配方式只能选择运算量小的三角匹配方案。本论文运用计算几何学中的平面散乱点的Delaunay三角剖分,改进三角匹配方法,以提高对比时间。最后指纹算法性能评测是以国际权威FVC2004 DB1_B的指纹数据库为平台,评测了相等错误率和平均响应时间。评测了指纹识别算法中2个关键性评估指标:相等错误率和平均响应时间,性能评测结果显示满足实际需求。