基于指紋識別中計算方向正確性的神經網絡，指紋門禁系統提出了基于網絡響應的方向計算和指紋分割方法，通過計算每個圖像塊在各個方向上的網絡響應并通過平滑處理來計算紋路方向和進行指紋分割，實驗表明該方法有效地提高了特征提取的正確率。基于圓形Gabor濾波器 的指紋圖像增強節點(包括端點和分叉點)是指紋圖像的關鍵特征，在指紋識別中發揮了重要作用。但是，節點的提取受到圖像質量的影響，低質量的指紋圖像會導致產生許多錯誤的干擾節點或丟失正確的節點。為了能夠正確提取關鍵特征，除了有效的方向計算和圖像分割方法之外，指紋圖像的紋路增強是指紋識別中提高特征提取正確率的一個重要手段。本章基于KMg的基于CQLM濾波器的增強方法則提出了一種改進方法，以不同的方式調節濾波器的形狀、尺寸和頻率，實驗表明，改進方法能夠提高特征提取的性能。