依靠人自身身体的生理特征和行为特征进行人的身份验证和识别的技术统称为生物特征识别技术。目前已经应用的人的特征包括:指纹、人脸、虹膜、掌纹、步态、语音等等,其中指纹识别技术作为最早使用的生物特征识别技术之一,同时因为其较高的识别精度使得指纹识别技术成为当今各种生物特征识别技术中最具代表性的一种。自动指纹识别技术是集传感器技术、生物技术、数字图像处理、模式匹配、电子技术于一体的高新技术。近年来,以指纹为代表的生物特征识别技术已经成为国内外的一个研究热点,并被广泛应用。现今,自动指纹识别技术已经开始应用于公安、海关、银行、门禁访问、考勤等需要进行身份验证的领域。并且随着网络的进一步发展,自动指纹识别技术又提供了一种解决网络及数据库安全和保密问题的新途径。经过多年的努力,自动指纹识别的研究已取得很大进展,但是,迄今为止,自动指纹识别技术还存在不少需要提高和完善的地方。本文在系统分析指纹识别技术研究现状的基础上,对指纹图像细化和指纹纹线距离估计两个关键技术进行了较为深入的研究。全文共分为五章,第一章是绪论;第二章是指纹细化算法的研究;第三章是基于频谱分析的指纹纹线距离估计;第四章为基于区域水平的纹线距离估计;最后一章是总结。论文主要研究的内容包括以下几个方面:(1)对指纹图像细化算法的研究。细化作为指纹识别中的一个关键步骤,对指纹识别效果影响很大,为了对细化算法进行研究,我们分别实现了目前常用的两种指纹细化算法----快速细化算法和改进的OPTA算法,并且在此基础之上,分析了两种算法的优势和不足,并对改进的OPTA算法进行了进一步的完善。同时提出了一种综合的细化算法即:将快速细化算法和改进的OPTA算法结合使用。实验结果证明,综合细化算法可以取得更好的细化效果。