生物识别研究小组将指纹识别定义为一种自动化方法，用于验证两个人指纹之间的匹配。
多年来，指纹识别已成为最知名和宣传的生物识别方式之一。由于它们的独特性和一致性随着时间的流逝，指纹已被用于识别一个多世纪。指纹用于识别的首次记录是在1858年。随着1960年代计算能力的进步，指纹识别现在是一种高度自动化的技术。检查指纹的外部特征，特别是每个人所特有的摩擦脊模式。
指纹识别很受欢迎，因为获取的固有易度性，可用于收集的众多来源（10个手指）。指纹识别主要由执法部门用于目录罪犯和移民机构来跟踪和签发旅行文件。
自1888年弗朗西斯·加尔顿爵士（Sir Francis Galton）定义了可以识别指纹的一些点或特征以来，使用指纹作为识别个体的一种方法。因此，“ Galton Points”是指纹识别科学的基础，在过去的一个世纪中，它一直在扩展和过渡。
指纹识别开始在1960年代后期过渡到自动化，并随着计算技术的出现。随着计算机的出现，Galton点的一个子集（称为细节）已被用来开发自动指纹技术。
指纹通常显示为一系列的暗线，代表摩擦山脊皮肤的高峰值部分，而这些山脊之间的山谷如有空间，是摩擦山脊皮肤的较低的浅层。指纹识别主要基于细节，或沿山脊路径的山脊末端和分叉（拆分）的位置和方向。
多种传感器类型（光学，电容，超声和热量）用于收集指纹表面的数字图像。光学传感器拍摄指纹图像，是当今最常见的传感器。
指纹匹配技术的两个主要类别是基于细节的匹配和图案匹配。图案匹配只需比较两个图像即可查看它们的相似之处。图案匹配通常在指纹系统中用于检测重复项。使用最广泛的识别技术，基于细节的匹配，依赖于细节点：特别是每个点的位置和方向。
