指纹识别认证是一个经受了历史考验的身份识别技术,人类使用指纹进行身份识别已经有几百年的历史。如今,指纹识别技术以可靠、唯一的生物特征为基础,以信息处理技术为手段,将生物技术和信息技术有机的结合在一起,使之在人们生活中有了越来越广泛的应用。尽管指纹识别的理论研究与应用开发取得了重大进展,但指纹识别算法的准确性和识别速度仍有待提高。构建准确可靠、安全实用的指纹识别系统己成为研究热点。本文在分析近年来国内外有关指纹识别技术研究成果的基础上,对指纹识别系统算法进行了研究,主要包括三大部分：指纹图像的预处理、特征提取以及指纹匹配。本文以提高指纹识别算法的处理速度和识别率为主要研究目标,在分析传统算法的基础上,重点对指纹预处理部分中的指纹纹线增强算法和细节特征点的模式匹配算法进行了研究。首先,针对已有指纹增强算法很难做到兼顾效果和效率的不足,提出了一种有效增强指纹纹线并且可以满足实时性需要的算法。算法使用Gabor滤波函数,充分利用了指纹纹线的方向性和频率特性对其进行增强；并且将其二维卷积运算变换为两次一维卷积运算,对指纹的方向离散化,将指纹离散为16个方向进行处理,取得很好的增强效果的同时,有效降低了时耗。对于指纹特征点的模式匹配部分,设计了一种基于脊线校正的匹配方法。该方法将特征点集转化到极坐标中进行匹配；对于极坐标参考点对的选择,采用对于有奇异点和没有奇异点的指纹图像分别处理的方法；然后通过脊线相似性来判断待定参考点对是否为对应的同一点；最后,对于极坐标配准后的特征点,采用自适应阈值的可变边界盒的匹配方法,得出匹配分数Match score,并与匹配阂值比较,得出匹配结果。采用FVC2000指纹库中的指纹图像,对本文所涉及的算法进行实验测试。实验表明,本文算法在处理速度和识别率上都有明显的提高,且具有很好的鲁棒性。