指纹特征信息提取
指纹脊线的不同分布形成了指纹的模式，其中蕴涵了大量的特征信息，如纹线方向、纹线频率、纹线曲率、纹线端点和分又点等，正是这些特征信息形成了指纹的独特性，使其成为身份认证的可靠工具。在众多的特征信息中，应用最广泛的是全局特征点和局部细节点。
特征提取方法主要有两类:一种是二值化方法，就是对于预处理后的指纹图像进行二值化、细化等操作后，通过分析细化纹线上象素点的s邻域来判定特征点类型、位置等：第二种是灰度图像直接提取法，在指纹方向图的引导下跟踪指纹纹线，通过分析所跟踪的纹线图像灰度特性来判定特征点。
在进行特征提取的过程中，一般要进行细节点处理，去除伪细节点。目前去除伪细节点的方法大多都是经验算法，如相邻细节点距离小于一定象素数即认为其为伪细节点等。对最终检测出来的每一个细节点，一般记录如下信息：
(1)细节点的坐标(X,Y)；
(2)细节点的方向，这个方向定义为该细节点所在的局部脊线的方向；
(3)细节点的类型，即端点或分叉点；
特征信息提取就是完成各种特征信息的类型、位置及方向等数据的记录。
