随着计算机与信息技术的不断发展,生物特征识别技术受到了广泛的关注,指纹因其唯一性和终生不变性成为目前最可靠的生物特征识别技术研究对象之一。尽管目前在此技术上已有许多成形产品,但由于许多核心技术因商业利益未能公开,而社会的发展对指纹的识别性能提出了更高的要求,因此,对指纹识别技术方面的研究仍具有较高的现实意义和理论意义。本文系统的研究了基于纹理分析的指纹识别理论和技术,研究并实现了Gabor滤波器提取指纹纹理特征和匹配的识别算法。该算法首先对输入的指纹图像进行灰度归一化和方向场的计算,在此基础上对指纹图像的中心参考点进行定位,再以参考点为中心切割指纹图像提取有效区域,使得后续处理能够集中于有效区域。根据指纹图像的特点,指纹图像可以看作是一种方向纹理,利用Gabor滤波器的方向选择特性和频率特性,把指纹纹理信息的局部方向和局部频率作为Gabor滤波函数的参数。首先,对指纹纹理图像进行多个方向的Gabor滤波变换,得到该指纹图像的局部纹理特征图；然后,在该纹理特征图上进行指纹特征编码,使得指纹匹配简化为计算特征编码之间的欧拉距离。该方法充分利用了指纹图像的局部特征和全局特征,在一定程度上解决了质量较差的指纹图像的识别问题,克服了基于细节点特征匹配算法的诸多不足,并且该方法更简便,容易实现。本文设计了一个指纹识别系统,采用Matlab7.5实现了计算机仿真实验。实验证明,本文的算法充分利用了指纹灰度图像中丰富纹理信息,又反映了指纹的局部信息,且本方法对图像的质量依赖性较小,并在一定范围内克服了指纹平移及旋转对指纹匹配的影响。该算法有较高的实用价值。