指纹识别技术是通过计算机实现的身份识别手段,也是当今应用最为广泛的生物特征识别技术。指纹识别最早应用在刑侦领域,近几年来已逐渐走向民用市场。同时,民用市场也对指纹识别技术提出了具有小型化、廉价的指纹采集设备,高速计算平台,更高的识别准确率等各方面的要求,以满足各种不同应用的需求。因此进行指纹识别算法的研究仍具有很高的实际意义。本文主要对基于八方向Gabor滤波器的指纹识别算法进行了研究,实现了该算法从指纹参考点定位,确定感兴趣区域,规格化,八方向Gabor滤波,特征提取到特征比对的整个过程,最终的特征比对过程是建立在比对两个指纹特征向量(指纹码)的欧几里德距离上。在此基础上改进了参考点定位的方法,提出一种具有旋转不变性的参考点定位方法,解决了当指纹图像旋转后参考点定位不准确的问题,提高了参考点定位的准确性,进而提高了指纹匹配的准确性。通过对指纹图像的前景和背景进行分割,产生具有适应性的感兴趣区域,提高了提取到的指纹特征的准确性。在指纹图像规格化的过程中对每个扇区分别进行规格化,大大补偿了在图像不同位置由于指纹弹性所引起的亮度变化。指纹的匹配是通过比较两指纹特征向量间的欧几里德距离完成的,在匹配过程中,创新性的将纹线的方向信息加入到指纹的特征向量中,产生方向指纹码,通过对方向指纹码的比对提高了指纹匹配的准确性。改进后的方法不仅考虑了局部脊线结构中的细节信息,也同时考虑到全局脊线和谷线的结构、内部脊线间的距离等相关全局信息,提高了比对正确性,因此具有更高的理论意义和实际应用价值。最后建立数据库并通过大量试验证明通过对参考点定位、感兴趣区域划分、规格化和比对等过程算法的改进,新算法在计算时间与原算法大致相同的基础上,明显改善了指纹匹配的准确性的同时大大降低了系统对数据库中指纹图像的拒识率(FER,False Register Rate)。通过不同的阈值的选取,算法能够满足特定民用领域的需求。