印章作为中国社会信用体系的一种表现形式，在日常生活中发挥着非常重要的作用。随着科技的不断发展，印章制作工艺得到了很大的提高。从传统人工雕刻发展到了机械雕刻、激光雕刻等先进的制作方式。随即带来的是假冒伪劣印章在识别中的难度大大的提高，传统人工比对方法的有效性大大降低，因此出现了计算机印章自动鉴定研究。印章自动鉴定属于图像模式识别领域，其主要分为印文分割、印文配准、特征提取及特征识别几个步骤。到目前为止，已有一些很好的研究成果被应用到实际工作中。但由于印章图像的复杂性，尚有一些问题未有效解决。本文通过研究，提出了一种新的方法，成功的将脉冲耦合神经网络(PCNN)应用到印章自动识别中。利用PCNN的自动波的特性，可有效的定位印文在图像中的位置。在获得了印文所在位置后，可获得印文图像上的关键有效像素点的色彩等信息，这样就能够得到最为准确的阈值，可有效的将印文从复杂背景中分割出来。此外还提出了将主元成分分析(PCA)神经网络方法应用到印文配准的工作中。PCA方法可以通过全局分布特点，快速的将印文图像的大致方向确定，并将印文基本配准，然后再基于基本配准的印文图像，进行小范围的精确搜索，达到最佳的精确配准效果。该方法同样得到了较好的结果。为了验证PCNN及PCA方法在实际应用中的效果，本文通过将这些方法结合实际印章图像用MATLAB进行了仿真试验。通过试验表明，本文提出的结合PCNN的方法可准确的将有效印文从复杂背景中分割出来。同时，通过与PCA结合的方法可非常精确的将印文图像进行配准，对后续的特征提取及识别工作提供了很好的支持。进一步，为了将研究成果紧密的结合到真实的应用环境中，本文设计并实现了智能印章识别系统(IntelliSIS)，本文对IntelliSIS系统的设计框架、系统实现、系统性能等作了详细介绍。