随着当今科技的迅速发展，指纹识别技术的实用化步伐越来越加快了，各种嵌入式指纹识别系统出现在不同的应用场合。但当今研究较多的绝大多数优秀的指纹识别算法都是应用于那些不计内存、速度以及模板消耗的场合，在这些环境下算法的性能非常理想。但是这些算法如果应用于普通的嵌入式系统中就会由于上述内存、速度和模板的限制而不可能达到理想的效果。　　 指纹识别的算法应用比较多的依然是基于细节点比对的算法。大量的实验检测发现，指纹识别的性能往往和指纹识别所占用的系统资源是矛盾的。往往要追求比较好的运行速度，就要有牺牲指纹识别性能的可能，以及会导致模板尺寸的扩大。这就要求指纹识别算法能够适应低配置环境下的特殊情况。本文主要集中研究的就是指纹识别算法在性能，速度，内存占用以及模板等因素限定的嵌入式环境下的算法表现。　　 本文的主要研究成果如下：　　 (1)分析了传统的指纹方向场求解在进行方向场的估计时对不同情况指纹处理不好，以及计算量过大的问题，通过采用四个方向梯度进行分析。这四个方向梯度与待求方向场之间在梯度方向上存在的模糊逻辑关系。本文依靠这种关系通过一种模糊逻辑系统，采用非线性的估计参数的办法估计待求方向场。该方法在算法的复杂性以及效果方面都好于传统的方法。　　 (2)对于指纹图像增强算法中比较流行的且效果较好的Gabor滤波器在算法执行效率不高的特点，通过分析Gabor滤波器的特性设计了一种带有方向的基于带权值的平行四边形模板的滤波技术进行类Gabor滤波器的处理。这种方法在执行效果上接近Gabor滤波器的同时，在算法的执行时间上有比较明显的优势。　　 (3)提出了一种新的指纹细化算法以及简化后处理方法。它改变了一般细化算法要求进行二值化的过程，利用一种新的脊特征定义对增强后的指纹图像直接提取脊特征，从而获得一个比较好的细化指纹图像。这种细化指纹图像在细化图像质量以及抗噪性方面都比较原有的二值化细化算法要好。并针对细节点提取后处理比较繁琐的特点，采用一种比较简化的处理方法。　　 (4)提出了一种比对方法，它利用细节点对杆特征中的一些具有旋转和平移不变的特性的参量来进行比对，以及利用比对产生的基于比对权重的平移参量和旋转参量，采用统计加权平均分析的方法计算细节点对的旋转和平移参数，从而实现精确的配准。提出了一种基于方向场邻域抽样特性进行比对的方法，这种方法结合基于点对的比对方法进行融合，可以进一步提高比对的精度。　　 (5)实现了基于TiTMS320VC5402以及MOTO冷火处理器的嵌入式指纹识别系统的算法软件的设计。这些设计充分考虑了应用于专用的指纹传感器下的指纹识别系统的一些实际应用中出现的图像处理，算法调整，以及算法的优化以及系统集成的问题，为指纹嵌入式系统的算法移植提供很好的借鉴。　　 (6)设计了一套低内存消耗的应用于指纹识别ASIC中的算法，该算法采用有重叠的滑动窗口的指纹图像增强算法，细节点提取算法；和低内存消耗的比对算法。同时对于这种算法在ASIC上面进行高效的硬件实现提出了一种可行的并行多流水的实现思路。