随着科技的发展和社会的进步,指纹识别技术已经非常成熟。但是随着生活水平的逐渐提高,人们对指纹识别技术的要求也越来越严格。而到目前为止,指纹识别技术依然存在着很多的不足和漏洞。因此,指纹识别技术仍然有待提高。方向场的提取是指纹识别技术的关键步骤之一,精确的方向场提取对指纹增强,特征提取以及指纹匹配非常重要。虽然目前对指纹方向场提取的方法很多,但仍存在较多问题需要改善。本文考虑两种基于梯度的指纹方向场提取方法。本文在方向场提取上的主要创新性如下:(1)构造一种基于梯度邻域操作的指纹方向场提取方法。由于方向场在邻域具有连续性,而且方向场与邻域信息有着密切的联系,而一致性能够反映方向场的可靠性,结合局部指纹图像及其邻域图形,通过对局部图像一致性的比较,选取最适合的邻域图像结构来计算方向场。实验从方向场直方图,方向场平均绝对差,计算方向场运算时间三个方面比较分析,结果表明,本文方法能给出较好的方向场提取效果。(2)构造一种自适应的基于梯度指纹方向场提取方法。由于方向场在邻域具有连续性,而且方向场与邻域信息有着密切的联系。对指纹图像进行梯度计算,然后把图像分割成一系列互不重叠的内层块,为内层块分配一个拥有共同中心点的不同规模大小的外层块,然后利用外层块计算内层块的梯度矢量和一致性,通过一致性的比较选取最适合的外层块。确定块一致性阈值及有效点个数阈值,对每个内层块,如果块一致性或有效点个数小于阈值,则将该块的梯度矢量置0,然后根据邻域计算这些置0的块。实验从方向场直方图,方向场边缘检测,计算方向场运算时间三个方面比较分析,结果表明,本文方法能给出较好的方向场提取效果。