随着身份欺诈行为事件的不断发生和对自动身份识别应用的强烈需求，基于生物特征的身份验证尤其是基于指纹的鉴定已引起了社会的广泛关注。指纹具有唯一性和稳定性，因此被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据。自动指纹识别系统是基于计算机来进行指纹识别的技术，具有方便、高效、安全、可靠等优点，在金融安全、数据加密、电子商务等各个领域都得到了广泛的应用，并将在我们的生产和生活中发挥越来越重要的作用。 基于细节特征的指纹匹配算法是指纹识别的主流方法，投入使用的指纹识别系统也多基于该类算法并已取得很好的效果。但是半导体指纹传感器的出现也为传统的指纹识别方法带来了新的挑战。 针对基于细节特征方法的不足，本文以计算机、活体指纹采集仪为重要技术手段，综合运用图像处理和模式识别技术，系统地研究了基于结构的自动指纹识别系统。实验了中心点的确定、Gabor滤波器设计、Gabor滤波、特征提取和匹配。 主要完成了以下工作： (1)分析了已有的中心点确定方法：基于方向场的多分辨率分析方法和PoincareIndex算法，提出了一种新的中心点定位方法。 (2)完善了Gabor函数的指纹识别物理模型，从理论上分析了各个参数的物理意义，对Gaobr滤波器的参数进行了比较，提出了简单可行的基于结构的指纹表达方法，并进行了实验验证。 (3)提出了用递归Gabor滤波方法代替传统的Gabor滤波器方法应用到指纹特征提取中，实验验证了参数的选择，该算法速度快，具有实用价值。 (4)开发了一个基于结构的一对一指纹识别仿真系统，该系统具有良好的识别率、较好的稳定性。 最后阐述了作者在本课题研究过程中的心得和体会，指出了今后进一步探索和研究的方向。