指纹鉴别技术作为一种身份鉴别方法,是人体生物特征鉴别技术中最重要的一种。该技术面向应用时,首先通过指纹传感器采集指纹,再根据实际需要在选择好的处理器上实现指纹的比对,最后将比对的结果通过一个终端反映出来,达到身份鉴别的目的。本文主要针对微机系统中的指纹鉴别技术进行研究。通过对多种指纹鉴别技术的研究,本文分别提出了:(1)一种有效的图像增强方法,(2)连通域边缘伪特征点的去除方法,(3)一种新的指纹特征快速匹配算法,并取得了较好的实验效果。本文算法由归一化、计算方向图、图像增强、细化、细节特征点提取和特征点匹配六个步骤组成。其中方向图的计算采用了连续方向和离散方向两种方式表示。图像增强是特征提取过程中非常重要的一个步骤。一般Gabor 滤波器能有效地使图像增强。但对于低分辨率的指纹图像,由于前景与背景的灰度差别很大,采用通常的空域Gabor 增强后仍然有误增强和增强不充分的情况。所以针对此情况本文提出了采用非线性与线性相结合的二次图像增强的方法。实验结果表明本文提出的方法具有更好的增强效果,与经典的Gabor 图像增强方法比较,使用本文方法图像增强后特征提取准确率明显提高。在特征提取这一步骤上,本文采用了两遍串行细化特征提取的方法,并基于两遍细化去除伪特征点。经过以上各步骤,比较准确地提取了特征点的类型、坐标和方向。在匹配过程中,本文提出了邻域方向特征。该特征由特征点的脊线旋转方向和四个脊线切割数构成,具有平移和旋转不变性。实验结果表明,该特征有效地降低了误识率并加快了匹配的速度。