为克服传统的基于细节点匹配的不足，对基于点模式匹配算法与改进的2DPCA 匹配算法的混合识别算法进行了改进。改进后的算法在点模式匹配算法中加入改进的2DPCA 算法的初匹配得分权重， 提高了点模式匹配算法的准确性； 并利用点模式匹配算法对2DPCA 算法的匹配结果进行二次匹配，同时也提高了2DPCA 算法匹配的准确率。

为克服传统的基于细节点匹配的不足，对基于点模式匹配算法与改进的2DPCA匹配算法的混合识别算法进行了改进。改进后的算法在点模式匹配算法中加入改进的2DPCA算法的初匹配得分权重，提高了点模式匹配算法的准确性；并利用点模式匹配算法对2DPCA算法的匹配结果进行二次匹配，同时也提高了2DPCA算法匹配的准确率。

摘要：为克服传统的基于细节点匹配的不足，对基于点模式匹配算法与改进的2DPCA 匹配算法的混合识别算法进行了改进。改进后的算法在点模式匹配算法中加入改进的2DPCA 算法的初匹配得分权重， 提高了点模式匹配算法的准确性； 并利用点模式匹配算法对2DPCA 算法的匹配结果进行二次匹配，同时也提高了2DPCA 算法匹配的准确率。 　　指纹识别技术是一种非常重要的生物特征识别技术， 应用十分广泛。指纹识别一般包括指纹图像采集、指纹图像增强、特征提取和匹配几个部分， 其中特征匹配在整个系统中占有重要地