当前指纹识别已经具有相当的成熟度与易用性，指纹识别已成为生物识别中最终要的手段，目前最具市场潜力以及代表未来领域发展方向的领域主要包括以下几个：1、涉密行业，在国际与我国的涉密信息使用过程中，不管使用本地还是网络信息，用户身份验证都是一项不可或缺的工作。最近几年，由于使用了生物系别系统，涉密行业的安全性得到了很大的加强2、针对大量人口的生物识别技术，比如机场及车站的安检及大型集会的入场处等的生物识别。3、针对城市市民的生物识别技术应用，比如早在2009年无锡市已将市民一卡通就已引进指纹识别技术，4、在互联网领域以及数码设备的身份验领域，由于指纹识别的方便性，这一技术也得到了广泛的认可，具体到物联网入口等登陆或某一数码产品的密码，指纹识别都较之先前识别方式更为安全快捷。47101

从早先的人工识别技术到现在使用的计算机技术来实现指纹自动识别，指纹比较准确的识别效率已经大大提高。自动自动指纹识别通常由指纹图像滤波，二值化，细化，特征提取和匹配指纹和其他方面组成。指纹图像增强滤波的目标是使指纹噪声图像变得更清晰，使图像指纹脊线更黑，谷线增白，目前的算法图像增强指纹目前所有的需求普遍增加在某些方面的组合滤波，主程序是基于傅立叶变换结合图像滤波和方向场的下上下滤波器;指纹图像二值化，意思是把需要处理的图像的灰度转换成只有0和255这两种灰度的图像，现在常常采用的二值化方法是先得出指纹图像的方向场，然后再依据此在顺应指纹图像的方向和垂直于指纹图像的方向上进行二值化;指纹图像细化装置删除指纹脊边缘像素，因此，只有一个像素的宽度，当前技术是自动指纹识别中OPTA细化算法通常被用来改善图象模板算法。

指纹识别技术目前有很多困难，例如，当三维指纹扫描指纹输入设备中的二维数字图像，一些信息将会丢失，手指划破，脏，湿和干燥，并在各种不同程度的按压，而且还会导致指纹图像模糊，这使得可靠特征提取已经变得相当困难;例如传统的识别算法是基于细节点的，首先提取及线上的细节点然后再进行匹配，如果存在噪声，就会使真正的细节点丢失或者引入不正确的细节点，从而使识别出错。当存在很大的噪声时，它需要增加算法的图像增强以提高图像质量，但是它很难找到增强算法可用于调整所有噪声，多种增强算法将显著增加运行的时间，坏的增强算法会人为特征。当噪声增加，提取更多的虚假细节，并且该数据可能缺少点，这是基于细节的算法传统鉴定的缺点之一，因为它只利用成像指纹部分的信息（细节位置和方向），为匹配功能，失去了信息丰富的结构性图像中的暗示。不难想象基于这种方法论文网，识别算法难以调整到完全适应指纹的改变。。

发展趋势

现代电子技术和集成制造的发展趋势指纹识别速度快，由于指纹识别算法技术可靠的发展。虽然只有很小体积的指纹，用于识别的数据的量相对较大，数据的对齐不等于一个简单的问题，使用的算法模糊匹配需要大量的计算。

现代综合电子制造技术使我们能够产生相对较小的指纹图像读取设备，而个人计算机速度的快速发展提供了可进行两幅指纹匹配操作可能一个单片机。此外，匹配算法的可靠性也增加，指纹识别技术是非常有益的。

指纹识别技术可以应用到的许多方面。使用指纹代替密码来验证的各种计算机应用程序是一个典型的例子。试想一下，如果一台计算机上的所有系统和应用程序可以使用指纹验证，人们使用电脑会更方便和安全。 指纹识别国内外研究现状和发展趋势:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_49044.html