现代化信息时代，生物识别的应用越来越广泛，成为人们必不可少的智能工具的一部分。我们可以在生活中的各个领域看到它的身影，不仅在用作门禁、考勤等安全系统当中，也在笔记本电脑、手机、汽车、银行支付等智能系统中普及开来。

指纹识别技术通过光学或CMOS指纹采集仪将活体指纹的图像录入系统，对图像进行分割处理，在保持有用指纹信息基本完整的前提下，剪去一些多余的图像信息，产生一个相对较小的指纹图，对该图进行增强处理减弱噪声，增强脊和谷的对比度，提高图像质量。然后提取图像的特征，生成方向数组，再通过指纹分析器，根据指纹的脊和谷流向，将其分为尖拱类、拱类、左环类、右环类及旋涡类等五种或更小的种类属别。指纹分类的主要目的是方便大容量指纹库的管理，减少搜索空间，加速指纹匹配过程。

指纹识别系统经过指纹图像采集、指纹图像预处理、特征提取、指纹特征匹配几个环节完胜识别验证。指纹识别系统经过指纹图像采集、指纹图像预处理、特征提取、指纹特征匹配几个环节完胜识别验证。

光学指纹采集器

光学指纹采集器是最早的指纹采集器，也是目前使用最为普遍的。它有如下优点：使用时间最长，经受了实际使用的检验;对温度等环境因素的适应能力好;价格比较低廉，分辨率较高，可以达到500dpi以上。

目前，也已出现了用光栅式镜头替换掉棱镜和透镜系统的采集器，光电转换的CCD器件也已经换成了CMOS成像器件，从而省略了图像采集卡，直接得到数字图像。

硅芯片指纹采集器

硅芯片的指纹采集器出现于90年代末，大部分硅芯片测量的是手指表面与芯片表面的直流电容场，这个电容场经A/D转换后成为灰度数字图像。

超声波指纹采集器

超声波指纹采集器可能是最准确的指纹采集器，但目前并不成熟，尚没有大规模应用。在指纹识别系统中，指纹图像的预处理是正确的进行特征提取、匹配等操作的基础。预处理的目的就是利用信号处理技术去除图像中的各种噪声干扰，把它变成一副清晰的指纹图像，恢复指纹脊线结构，以便可靠提取正确的指纹特征。

指纹识别的一般方法是在两幅图像中采用一定的方法提取特征点，对特征点进行匹配，这就是点模式匹配问题。在整个指纹识别系统中，预处理和特征提取是两个关键步骤，直接关系到结果的好坏。