指纹的自动识别技术是公认的最可靠的身份认证技术之一。在实际的处理中，由于受现采集条件的制约，指纹图像的质量不是很高，因此需要在提取指纹特征之前对指纹图像进行增强处理。目前的指纹特征表示方法多是基于指纹的细节点特征，这种表示方法不是很完善，如何构建更加适合指纹特性的指纹表示方法是指纹的自动识别技术要解决的关键问题之一。 目前使用的指纹图像增强的方法主要有两种，一种是基于Gabor滤波器的指纹图像增强，另一种是使用方向滤波的方法。使用Gabor滤波器面临参数的估计问题，即如何估算指纹纹线的方向和频率。本文使用基于小波的方向场来计算指纹纹线的方向，使用基于统计窗的方法来计算指纹纹线的频率。针对Gabor滤波增强算法复杂度较高、运算耗时，不太适合实时处理的特点，本文把二维Gabor滤波器分解为两个不同方向上的一维高斯滤波器，然后使用在沿着脊线方向和垂直于脊线方向上进行方向滤波的方法对指纹图像进行增强处理，从而降低了使用Gabor滤波器的时间复杂度。为了验证本文算法的增强效果，本文进行了一定的实验。实验结果表明，本文的方法在缩短运算时间的同时，能够提高增强效果。 指纹的特征提取算法是指纹识别系统中最核心的算法之一。目前大多数自动识别系统都是只提取指纹的细节点特征，而仅仅使用细节点特征表示指纹不具有完备性和准确性，很多时候存在着指纹细节点特征相同而指纹却不相同的情况。本文从分析指纹的各种特征点的表示方法出发，通过比较各种指纹特征表示方法的优缺点，给出了结合多种特征来表示指纹的思想。并在这种思想的指导下，给出了一种基于Gabor滤波和细节点特征的多特征的指纹特征表示方法。实验表明，本文给出的指纹特征表示方法在错误拒绝率方面比只使用一种特征的指纹特征表示方法好。