指纹识别门禁系统中提出了基于方向正确性计算指纹质量从而指导指纹注册的方法，以及在指纹注册阶段将多个输入指纹的特征拼接成一个模板指纹的方法。自动指纹识别系统在指纹注册阶段的注册指纹的质量的好坏会影响在识别阶段的正确串，实验结果表明，我们的图像质量计算方法能够有效指导指纹注册，提高识别正确率。多个模板指纹的拼接则能有效利用模板指纹的特征，从而可以提高系统的识别性能

指纹门禁考勤一体机还提出了基于平均周期的指纹分类方法。Henv分类模式是目前通用的指纹分类模式，目前许多分类算法都围绕如何提高Henv分类模式的正确率来进行，但Henv模式类数少，分布不均匀，而见对有些指纹图保存在错误分类、拒绝分类和难以分类等问题。我们提出了一种基于指纹平均周期的分类方法，通过计算指纹的平均周期井按照平均周期将数据库中的指纹进行排序。该方法可以提高指纹的搜索速度。若将基于指纹周期的分类算法和现有的指纹分类算法结合起来，则可望进一步提高指纹搜索效率。
我们最后实现了一个自动指纹识别系统，该系统采用层次化、模块化设计．其中集成了本书的主要算法。