随着社会的不断发展，指纹识别作为一种重要的身份验证手段已经成为了国内外研究热点并且渗透到日程生活的各个方面，指纹识别至今已经发展了一百多年，但是我们对于高效指纹识别方法的追求一直没有减弱，一直在如何提高识别准确率以及如何提高识别速度上做着努力。　　本文基于前人的相关工作，提出了一套完整的指纹识别算法，包括指纹预处理、指纹特征提取和指纹匹配。在指纹预处理工作中，我们对图像进行了图像增强、二值化、指纹细化等一系列操作，为特征点的提取奠定了基础，在特征提取阶段，我们提取出能够表现指纹特性的端点和分叉点作为指纹的代表，在指纹匹配阶段，我们将几何哈希与MMCC(modified minutia cylinder code)算法结合，用几何哈希选出的候选匹配图像用MMCC算法来进行更细化的匹配，从而在候选图像中选出最匹配的图像。而MMCC算法将指纹特征点的局部信息用3D结构存储，将空间信息与方向信息都编码到这个3D存储结构中，克服了局部变形和特征提取错误的困难，同时在匹配阶段将特征点的整个存储结构用二进制串来表示，用海明距离来计算特征点的相似度，减少了计算量，但是因为存储结构中的信息全面，不会导致准确率的下降。　　从实验结果我们可以看出，本文提出的方法是可行的，并且在提高识别准确率和识别速度上是有意义的。