指纹识别技术是二十世纪六十年代兴起的一种生物识别技术,其利用指纹所固有的生理特征来进行身份鉴证。由于指纹特征的唯一性和永久性以及指纹识别系统的可行性,指纹识别技术已经成为生物识别技术研究中的一个热点。指纹识别大体分为三个步骤:预处理、特征提取和特征匹配。本文针对预处理和特征提取中的关键算法和实现进行了研究,其主要内容如下:1.运用线性判别分析(LDA)方法构建了一种用于分离指纹前景区和背景区的分割算法,分割出指纹图像中的指纹区域,使后继操作只在指纹区域中进行,从而节约处理时间。2.提出了一种用于指纹纹线中填充孔洞和去除小黑块的方法,该方法可以去除上述两种二值化指纹图像中的噪声,从而减少伪特征点的数目。3.针对指纹细化速度较慢的缺点,提出了一种二步细化的方法,即先在二值指纹图上粗略找出指纹脊线的特征点,再在特征点局部细化脊线,从而精确地定位出特征点,节省寻找特征点的时间。4.研究了指纹识别硬件系统的构成,用FPGA 实现了预处理中一个核心的算法。因为在预处理和特征提取算法中滤波算法占用了大部分的处理时间,在自动指纹识别硬件系统中,即使用DSP 实现也要较长的时间,为缩短系统的处理时间,本文尝试了用FPGA 来实现滤波算法的新思路,以弥补软件计算的不足。本文对上述算法进行了模拟仿真,取得了较好的效果。