一、课题研究背景及意义 在现代计算机具有强大的计算和信息处理能力的今天，指纹识别作为个人身份鉴定等领域的热点问题一直被人们长期关注着，目前也得到了广泛的应用[1]。

近年来，自动指纹识别系统AFIS[2] (Automated Fingerprint Identification System)最初的研究目的是为了识别罪犯，主要用于司法、公安部门。

在社会进步和经济发展的推动下，指纹识别系统越来越被人们所了解、掌握，应用范围也迅速扩展到其它行业，如银行系统、保密，保险机构、机场、驾驶执照等，具有广泛的应用前景。

自动指纹识别系统在过去的30年里虽然已取得了很大发展，但由于自动指纹识别系统对指纹质量要求很高，易受指纹图像的噪声、皮肤弹性等因素影响，导致系统识别率低、运行速度缓慢、限制了自动指纹识别系统的应用[3]。

因此，目前，AFIS仍是国内外模式识别研究中的热点，也是本文研究的主要工作[4]。

目前指纹识别的方法有很多，均获得不错的识别效果。

文献[5]采用基于模板或多模板匹配的方法，把特征点信息以模板或多模板的形式保留并匹配指纹，获得了良好的识别效果；文献[6]提出基于小波分析的方法并采用了小波变换对指纹图像进行小波分析；文献[7-8]采用基于神经网络的方法，对提取的特征值进行识别,获得了较高的识别率,但算法鲁棒性不是很高。

提出一种快速处理并识别指纹的方法，先对指纹进行背景分割、均衡处理、高斯收敛、图像平滑、图像增强、图像二值化和图像细化等一系列的图像预处理，去除图像噪声和部分伪特征点，然后提取其中断点。

端点和分叉点等局部细节特征点信息并使用离线训练好的BP人工神经网络进行指纹的识别。

采用微软Visual Studio 10的MFC模块程序对指纹识别的整个过程进行验证，效果良好，具有一定的应用研究价值[9]。