指纹识别是最早将生物特征用于身份识别的技术之一,也是一种技术很成熟的身份识别技术。指纹识别算法主要分为指纹图像预处理和图像特征点匹配两个部分。由于指纹特征点的提取和匹配是基于预处理图像上的,所以指纹预处理对指纹图像识别准确率影响重大。甚至可以说,指纹特征提取的准确性和可靠性直接取决于指纹预处理的好坏,指纹预处理直接决定指纹识别的最终效果。本篇论文比较深入地研究了指纹图像的预处理技术,主要是为了提出新的方法和技术来解决当前指纹预处理中存在的不足。在本篇论文的相关章节中,研究了包括指纹图像规格化、灰度均衡化及指纹图像分割等图像预处理算法。本文采用一种改进的Gabor滤波算法,该算法利用指纹的方向和频率信息,在图像增强方面效果更好。在分析指纹图像二值化的基础上,选取了一种基于梯度方向信息和频率信息的二值化方法,降低梯度对图像质量的要求。在研究基础指纹图像细化算法中,选用了一种改进的OPTA(One Pass Thinning Algorithm)细化算法,该方法可以有效地抑制毛刺,细化效果提升较为明显。基于以上研究成果,本文完成了一个较为成熟的基于指纹识别的身份认证系统。将指纹作为用户登录的方式,克服了传统用户登录使用个人密码的缺陷。我们先进行了功能和非功能需求分析,并根据上文中的分析,对指纹识别系统的主要功能模块进行设计和工程化实践,然后通过MFC(Microsoft Foundation Class)框架组合各个模块,构建出可视化指纹识别系统。最后对指纹识别系统进行测试与运用。但由于条件限制,大规模的系统应用的性能未能进行验证。