目前，信息化正深入到社会各个层面，自动身份鉴别的需求也随之日益扩大。生物特征识别技术因其自动、安全、便捷的优势，在这方面发挥着越来越重要的作用。迅猛发展的自动指纹识别作为其中的重要分支，也越来越受到人们的关注。 现有的指纹识别技术，虽然已取得较好的性能，但是仍然面临许多问题。目前主流的算法基于细节点特征，而细节点在指纹中数量相对较少(质量好的指纹也不超过100个)，当指纹间重合面积较小时，其数量极有可能小到不足以作出准确判断的程度。在信息利用方面，基于细节点的方法没有考虑指纹丰富的纹理信息；而其他的利用纹理信息的指纹识别方法，又基本上需要细节点做支撑，使得这些方法难免会受限于细节点的弊端。这些问题严重制约了指纹识别系统性能的进一步提升。 本文将SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)特征引入指纹识别，在指纹特征系统的拓展及应用上做了一些探索。对指纹上SIFT特征的分析表明，SIFT特征具有数量大、具有局部纹理描述等特点，这些能够在一定程度上解决上述问题。 为了测试SIFT特征在指纹识别中的应用，我们提出了两种基于SIFT特征的指纹比对策略，并构建了SIFT特征与细节点特征融合的算法框架。实验结果显示，虽然基于SIFT的算法性能不及基于细节点的方法，但它们的融合算法取得了相对于单个类别特征的性能上的提升。这表明SIFT特征一定程度上解决和弥补了细节点特征的不足。为了改善SIFT关键点描述子，使其更适合于指纹纹理，我们给出了表达局部脊线流向以及细节点分布的综合描述子。综合描述子的使用改善了标准的SIFT描述子在指纹比对应用中的性能。 我们还设计了基于SIFT特征的指纹索引与检索算法。为了适应这个问题的特殊要求，我们提出了SIFT特征的数量削减、SIFT特征的多模板融合等方案，并使用位置敏感哈希算法以加速高维特征空间的搜索。实验结果表明，区分性强、分布稠密的指纹局部特征--SIFT特征在指纹索引与检索上的表现优于很多现有特征与框架。 总之，通过我们的算法和实验，SIFT特征显示出了在指纹识别领域的应用价值，确实拓展了现有的以细节点为主导的指纹局部特征体系，使得指纹识别系统的性能有了提高。