生物特征识别技术是使用独特的生理和行为特征来进行身份认证的一种技术。相对于其他生物特征系统，指纹识别系统更便捷，同时在成本和性能方面也有更好的表现，这使得它被非常广泛地应用于各个领域。　　在指纹识别的众多应用中，最为受到人们关注的莫过于它在移动设备上的飞速发展。为了便于将传感器嵌入设备，同时降低成本，传感器通常做得很小。然而使用这种小面积传感器获取的指纹只是完整指纹的一部分，所包含的指纹信息相对较少，多张部分指纹之间的重叠面积也很小，导致了识别性能的降低。因此，指纹登记性能的好坏对于使用小面积传感器的指纹识别系统的可靠性有至关重要的影响。为了解决这个问题，指纹拼接的概念被引入进来，通过将登记阶段获取的多张部分指纹图像进行拼接，得到一个综合的模板，从而提高后续匹配性能。本文对部分指纹拼接算法进行了深入的研究，主要的研究内容如下:　　本文的部分指纹拼接算法主要包含两部分:部分指纹对齐和部分指纹融合。　　在部分指纹对齐阶段，本文提出了一个从粗糙到精确的对齐过程。首先使用部分指纹匹配算法计算部分指纹（通常又称为指纹块）两两之间的匹配参数，得到粗糙对齐的结果。然后根据指纹块的匹配参数构造含有指纹块全局信息的参考-相关关系图，并基于此进一步提出了一种新的误差能量方程的构建方式，优化这个能量方程从而得到指纹块最终的精确对齐结果。　　目前现有的指纹特征融合算法都是基于细节点的特征融合，但是指纹块中有限的细节点极大地限制了匹配的性能，为了提高匹配性能，基于指纹块的匹配中需要引入额外的非细节点特征，从而引入了指纹块的非细节点特征融合问题。针对这个问题，本文提出了一种新颖的特征融合方式，在细节点融合的基础上加入了脊点融合。首先根据对齐阶段的参考-相关关系图，提出了一种合理的融合顺序，然后对细节点进行融合，通过对细节点建立相连脊和相关脊结构，来确定待融合脊点之间的关系，从而得到一种新的脊点融合方式。通过本文的细节点和脊点融合，得到了一个包含丰富指纹特征的综合模板。　　本文使用FVC2002数据库进行了算法验证，模拟了指纹登记过程的采样方式，实验结果表明上述算法都具有良好的效果。