在银行系统，如中国建设银行，自动指纹识别系统作为一种业务辅助系统和安全内控机制得到了普及并发挥了很好的作用。尽管自动指纹识别的算法研究和开发应用取得了很大进展，但是在许多实际应用场合，其识别精度、速度、适用性等方面还不能达到很令人满意的效果。如在建行实际应用中，当存在输入指纹质量较差、输入时指纹带有污迹、指纹放置和按压力度与模板登记时相差较大等情况时，系统往往无法正确识别或识别时间过长。进一步改进指纹识别算法对于理论和实际应用都有重要的意义。　　 基于此情况，本文对自动指纹识别各主要环节的算法进行了一些改进，以提高自动指纹识别系统的性能。文中首先回顾和讨论自动指纹识别各环节的主要内容、研究现状和困难所在、结合文献讨论目前一些主流识别方法的优劣，然后着重对自动指纹识别算法主要环节做了一些改进工作，并综合运用了数字图像处理、模式识别和计算智能中的一些理论和技术。本文所作工作主要包括：　　 (1)对基于指纹灰度图的特征直接提取方法作了改进，改进方法更好地利用了原始指纹图像的方向和局部结构信息，判定和保留指纹模糊区域中的细节特征，算法较简明、处理模糊指纹更有效、提取的指纹特征更可靠。　　 (2)基于脊线分布和脊线法向信息提取奇异点，以提高奇异点提取的可靠性、减少奇异点提取算法的计算量。　　 (3)基于奇异点和脊线结构进行指纹校准，以提高校准可靠性和精度。　　 (4)根据指纹纹理特征组织细节点-脊线结构元和指纹特征模式，对点模式匹配的限界盒模型进行了改进，能更有效地处理指纹形变情况，指纹匹配的准确性得到了提高。　　 (5)基于奇异点和结构元进行指纹分类使指纹分类更快速和可靠。　　 本文根据算法验证需要开发了软件实验平台，实验和理论分析表明，本文的改进算法能更好地识别质量较差的指纹和形变指纹、具有较高的识别准确性、识别速度能够满足实际应用需要。