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近年来，自动身份认证技术成为了生产生活中的一项迫切需要的技术，其中生物特征认证技术获得了全世界的广泛关注，因其具有较高的可靠性，吸引了大批的科研人员和有实力的知名企业从事该项技术的研究和相关产品的开发。
作为生物识别技术的主流技术—指纹识别技术，得到了业界的深入研究并获得了广泛的应用。但是困扰指纹识别精度和速度的主要因素是：指纹图像的质量、特征的可靠性、匹配算法的性能。由于指纹图像的质量具有不可控性，所以对特征提取算法和匹配算法的设计是一项具有挑战性的工作。虽然人们对匹配算法进行了深入的研究，但是现有算法还不能完全满足实际需要。当今主流的指纹识别算法是基于细节点的匹配算法，这是一个有名的点模式匹配难题。本文对指纹匹配算法进行了深入研究，创造性地提出了几种新颖的匹配算法，并做了实验，进一步分析了匹配算法的未来走向。本文的主要创造性贡献在于：
1)创造性地提出了一种新的基于三角形框架的非校准细节点匹配方法。该算法充分利用了三角形框架的抗弹性形变性质来克服弹性形变对指纹匹配算法的影响。与常规方法不同的是，该算法不需要指纹校准步骤，因而具有较强的鲁棒性。
2)首次提出了一种新的结合指纹方向场的细节点表示方法，并成功应用到指纹匹配算法设计中。由于巧妙地将方向场宏观信息用来描述细节点，所以该方法较好地克服了通常的仅使用细节点信息的匹配算法的局限性。实验结果表明该方法优于常规方法。
3)创造性地设计了一种新的细节点局部结构，该结构利用了局部细节点和全局方向场，并提出了一种新的基于该结构的指纹匹配方法。由于该方法充分利用了全局方向场和邻近细节点来描述每个细节点，所以获得了较好的实验结果。
4)首次提出了指纹级联匹配的概念，并给出了级联匹配算法设计的统一框架，提出了一种具体的指纹级联匹配算法。该算法可以合理地将多个匹配算法级联，从而形成一个更为有效的联合匹配算法。实验结果表明级联匹配算法优于单个匹配算法。