指纹识别技术在现实生活中具有广泛的应用。虽然经过了几十年的发展，该领域中仍然有很多问题需要解决。本文针对指纹图像压缩和指纹方向场估计进行了研究。　　在第二章中，作者提出了基于稀疏表示的指纹图像压缩算法。该方法首先根据指纹图像本身的结构创建字典;然后在该字典上对指纹图像块进行稀疏表示;最后对稀疏表示的信息进行量化和编码。实验显示，作者提出的方法具有很好的压缩效果，尤其是在高倍数压缩情况下有较高的峰值信噪比。针对指纹自动识别的需要，实验表明该压缩算法对指纹图像细节点的提取有较小的变化。　　在第三章中，作者提出了基于非负矩阵分解的指纹方向场估计算法。该方法首先对不同方向的指纹图像块建立基矩阵，然后根据图像块在不同基矩阵上响应判断其方向。实验结果显示该方法在很多情况下优于梯度法。　　在第四章中，作者提出了一种全局的指纹方向场估计算法。首先选取好的指纹方向作为种子方向;用迭代的方法求解一个全局生成模型;最后对生成的方向场进行光滑滤波。该算法充分考虑了指纹方向场的结构，对噪声具有很强的鲁棒性。实验表明即便与现有的最好方法相比，作者的方法也有很好的性能。