近年来，自动指纹识别技术已成为学术界的一个研究热点，已有不少国内外学者对指纹识别技术作了大量研究，但到目前为止，指纹识别仍存在一些技术难点。指纹图像与背景区域的有效分割，以及可靠的、高鲁棒性的纹线距离估计算法对提高自动指纹识别的处理速度和识别性能都具有重要的意义。 本文针对指纹识别的两个关键技术——指纹图像分割和纹线距离估计进行了深入研究。在指纹图像分割方面，针对现有指纹图像分割方法存在的不足之处，提出了两个新的分割指标，并且针对指标运用了两种综合分割方法，改进的二次模型和马尔科夫模型。典型指纹数据库上的实验结果证明了该算法的有效性。在纹线距离估计方面，提出基于连续谱的纹线距离估计方法，较传统的离散的方法无论在可靠性和适应性都有很大的提高。 全文内容共分五章。第一章绪论，主要介绍了指纹识别技术的概况及其存在的技术难点；做为开展研究工作的基础，第二章研究并提出了几种基本的指纹分割指标；第三章讨论了两种综合的指纹分割方法，基于改进的二次曲面的方法和基于马尔科夫模型的方法；第四章提出了基于连续谱的纹线距离估计；第五章为总结和探讨。主要研究内容包括： 1．提出基于条件概率和谱分析的指纹图像分割指标。 2．运用改进的二次曲面和MCMC&GA(马尔科夫链的蒙特卡洛和遗传算法模拟)对指纹图像进行系统的分割。 3．提出连续谱理论，并运用该理论进行纹线距离估计。