生物认证技术己经越来越多的被应用到日常生活，如考勤、登记、远程控制、自动查询、门禁控制等等。由于指纹识别技术的高实用性和可行性，指纹识别己成为目前市场占有率最高的生物认证方式，在诸多方面得到了广泛应用。随着科技的不断进步，人们对指纹识别系统的性能也提出了更高的要求，准确、快速的指纹识别系统始终是一个研究的热点问题。　　论文详细地研究了指纹识别的原理、特点、关键问题和算法，归纳了现有的指纹匹配算法并做了比较。在以上研究的基础上，本文深入研究了两种匹配算法：基于中心点的匹配算法和基于脊线相似度的匹配算法，并对基于中心点算法进行了改进。　　基于中心点的匹配算法核心是利用指纹的中心点与其周围局部区域内的特征点间的结构关系来确定参考点，然后利用这些参考点对待识图象进行较准和匹配。在确定参考点前，本文根据奇异点之间的关系设计了一些简单的快速判定不匹配的规则。另外，本文引入了一个新的匹配判别参数—相似分数，将其与以现行常用的匹配判别参数—匹配分数一起作为匹配的判别标准，该参数可以对误识率的降低有一定效果。由于该算法具有存储量小，匹配速度较快的优点，很适合于在线应用，所以本文最后确定该算法作硬件实现。　　基于纹线相似度的指纹匹配算法也是一中点模式匹配算法。基于纹线相似度的指纹匹配算法实质是对各细节点所在纹线进行相似度考察，寻找其中相似程度很好的纹线，以这些纹线上的细节点为参考点对，计算两幅图像的相对旋转和平移参数，将待识图像相对模板图像进行姿势纠正，最后使用坐标匹配的方法计算最终能够匹配的细节点数目，给出指纹匹配结果。　　由于基于中心点的匹配算法是基于定点DSP核实现的，所以本文对中心点提取、特征提取和基于中心点匹配算法做了定点实现，并设计了开方和反正切函数的定点实现。最后对实现算法的汇编程序的进行了优化。