由于所具有的唯一性、不变性和易操作性，指纹识别为自动身份确认系统提供了一种理想的手段。指纹识别因此也成为最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。指纹识别技术是一个综合性问题，包括光电技术、图像处理、数据库技术、模式识别等各方面的技术。尽管当前指纹识别的成熟产品已经有很多种，但因为采集设备及指纹本身给采集的指纹图像带来的的噪声、皮肤弹性等非线性因素的影响，理想的指纹识别系统研究仍然是一个艰巨的任务。本文在前人的研究成果的基础上，对指纹识别的各个过程，包括指纹图像预处理、指纹图像特征提取、指纹匹配等相关算法进行了研究，主要研究内容有：
　　 1，对指纹图像预处理算法进行了研究，实现了传统的规格化算法、求取方向图的算法、指纹图像增强的算法以及后面的二值化和细化等步骤。
　　 2，针对指纹图像核心点提取中准确判断和精确定位的难题，在分析了求取核心点的不同方法后，介绍了一种比较好的核心点检测算法。根据核心点是纹线曲率最大的点的定义，利用脊线跟踪的方法求出核心点。
　　 3，为克服传统细节点匹配模型的不足，对指纹的纹理结构进行了分析，利用指纹纹线的不同结构作为指纹图像的特征。采用了一套基于指纹纹线轮廓的特征提取和匹配算法，并且采用了分步匹配。
　　 对上述提到的所有算法，均在PC机上用vc++6.0进行了编程实现，实验得到的结果表明提取核心点的算法和匹配算法是有效的。算法在整体上表现出了很好的鲁棒性，但是如果指纹粘连和断裂很多，对纹理结构影响很大的时候，算法的识别率会有所下降，所以提高抗噪和抗干扰能力是需要进一步研究的内容。