随着互联网技术的不断进步，人们开始越来越多地关注个人隐私的安全。同时，随着解密技术的进步和传统秘钥的易失性，传统方法对个人隐私的保护已不再能满足用户的需求。要想研究如何使用户的网络身份与真实的个人身份一一对应，就必须对生物特征识别这一应用进行深入研究分析。本文对各种生物特征识别技术进行了简单的介绍和比较，对其中的指纹识别技术进行了最为深入的研究。虽然人们对指纹识别的研究在上世纪60年代就开始了，但是更为可靠有效的指纹识别仍是一项具有挑战性的工作。要想对指纹识别算法进行详细研究，就必须对图像处理、模式识别、传感器技术以及计算机软件应用等有一定的认识，在此基础上展开对指纹识别技术的分析研究。指纹识别分为基于图像的识别和基于特征信息的识别这两种。本文主要研究基于特征信息的识别，识别过程包括指纹采集、图像预处理、特征信息提取、匹配。一些网站上提供了足够多的指纹数据库，所以本文对指纹采集技术只作简单研究。以MATLAB作为实现平台，论文主要内容包括如下：本文对指纹图像识别算法的原理和基本过程进行了较为深入的分析研究。对预处理的各个步骤：指纹图像分割、归一化、增强、二值化、细化等过程进行了详细阐述，并设计了一种合适的指纹图像预处理方案。以端点和分叉点作为特征信息点，对图像进行特征信息提取,并计算得到它们的位置和方向信息。对特征提取算法进行了研究，并对所提取出的特征点进行伪特征点去除。有一些特征点是因为脊线断裂、粘连、和其它噪声污染等现象所导致的，这些伪特征点可用距离阈值法进行去除。还有一些伪特征点出现在指纹图像边缘处，这种情况的伪特征点大概占所有伪特征点的三分之一，可用分割的思想将它们进行去除。将待匹配指纹的特征点信息与模板指纹的特征点信息进行比对，判断它们是否来自同一手指。首先将两个指纹进行对准，该部分采用基于指纹基准点对的图像对准方法。基准点对的选取是进行旋转平移来对准指纹的基础，所以基准点对选取的准确与否非常关键。本文对基准点对选取的三种方法进行深入研究，在此基础上进行改进，最后再进行指纹的旋转平移以及特征点匹配。