随着信息技术的不断发展,身份认证技术在信息安全领域发挥着越来越重要的作用。依靠于每个个体独特的生理特性,生物认证系统应用在各种应用中,传统的认证方式逐渐被生物识别技术所替代。指纹以其唯一性和易于采集的特性成生物识别中占有率最高的认证方式。然而指纹识别并不是完全可靠的,认证系统很容易被一些使用特殊材料制作的伪造指纹所欺骗。因此,必须使指纹认证系统具备一定的伪造指纹检测能力以提高系统的安全性。基于指纹的纹理特征,本文提出两种指纹活性检测算法来辨别指纹图像的真假,具体研究成果如下:1)基于梯度共生矩阵的指纹活性检测算法根据指纹图像的特点,本文使用图像梯度信息来分析指纹的纹理结构,提出了基于梯度共生矩阵的指纹活性检测算法。首先在计算图像梯度时,使用量化和截取操作有效的降低了梯度的取值范围及最终的特征维度。然后通过统计相邻像素点的水平和垂直梯度来构造共生矩阵,并直接将其元素作为最终的特征。提出的梯度共生矩阵算法有效的描述了真假指纹之间的纹理差异,最终使用SVM作为分类器并在标准的指纹图像库上进行实验来评估算法。2)基于韦伯局部二值描述符的指纹活性检测算法针对韦伯局部描述符描述纹理模式的一些缺陷,本文结合局部二值模式对原始韦伯局部描述符进行了改进,提出了新的韦伯局部二值描述符。其包含两个部分:其中局部二值差分激励通过结合韦伯定律和局部二值模式提取图像的局部对比度信息,局部二值梯度方向从图像邻域的中心对称像素点中提取梯度方向特征。最终通过算法分析和实验验证了算法的有效性。最后,本文对所做的工作进行了归纳总结,并对指纹活性检测的进一步研究进行了展望。