指纹识别的过程为：先通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，再对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征(因为通常手指上平均具有70 个节点，490所以这种方法会产生大约490 个数据)。有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，而有的算法加上了指纹图像的整幅处理。总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K 大小的记录。
无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。
最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。
取像和取像设备原
取像设备分成几类：光学、硅晶体传感器和其他。光学取像设备有最悠久的历史，可以追溯到20 世纪70 年代。依据的是光的全反射原理光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线去获得，反射光的数量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂。光线经玻璃射到谷后反射到CCD 而射到脊后则不反射到CCD（确切的是脊上的液体反光的。两种指纹取像设备由于最近光学设备的革新，极大地降低了设备的体积。1990 年代中期，传感器可以装在6×3×6 英寸的盒子里，在不久的将来更小的设备是3×1×1 英寸。这些进展取决于多种光学技术的发展而不是的发展。例如：纤维光被用来捕捉指纹图像。纤维光束垂直射到指纹的表面，他照亮指纹并探测反射光。另有方案是把含有一个微型三棱镜矩阵的表面安装在弹性的平面上，当手指压在此表面上时，由于脊和谷的压力不同而改变了微型三棱镜的表面，这些变化通过三棱镜光的反射而反映出来。
应用晶体传感器是最近在市场上才出现的。电容传感器通过电子度量被设计来捕捉指纹，这些含有微型晶体的平面通过多种技术来绘制指纹图像。电容设备能结合大约100,000 导体金属阵列的传感器，其外面是绝缘的表面，当用户的手指放在上面时，皮肤组成了电容阵列的另一面。电容器的电容值因两极间的距离而变化，这里指的是脊（近的）和谷（远的）之间的距离。压感式表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，他们依照指纹的外表地形（凹凸）转化为相应的电子信号。温度感应传感器被设计为感应压在设备上的脊和远离设备的谷温度的不同。超声波扫描被认为是指纹取像技术中非常好的一类。很象光学扫描的激光，超声波扫描指纹的表面。紧接着，接收设备获取了其反射信号，测量他的范围，得到脊的深度。不象光学扫描，积累在皮肤上的脏物和油脂对超音速获得的图像影响不大，所以这样的图像是实际脊地形（凹凸）的真实反映。
两种取像设备的比较
由于巨大的指纹辨别市场，如果想指纹识别在商业上的巨大成功，三个因素中的两个因素是非常重要的，它们是低价格和紧凑的体积（另外一个是上面谈到的识别率）。1990 年代初到后期，取像设备的价格已经剧烈的下降，制造商最近又承诺，在最近几年后，又要进行大幅度降价。
至于体积，上面已经提到光学传感器的体积从6×3×3 英寸降到3×1×1英寸。而在晶片上，集成电路的技术越来越高（如：数字化电路把指纹信号转化为数字信号强度），系统体积将越来越小，晶体传感器的体积接近与手指大小所需要的体积，其长宽大约是1×1 英寸高不到1 英寸。
在晶体传感器之前，局部调整、软件控制、自动获取控制技术都无法实现。对于大多数光学设备，只能通过人工调整来改变图像的质量。随着晶体传感器的出现自动调节象素、行以及局部范围的敏感程度都有所扩展，从而提高了图像的质量。
在不同的环境下晶体传感器能够结合反馈的信息产生高质量的图像。例如：一个不清晰（对比度差）的图像，如干燥的指纹，能够被感觉并增强灵敏度，在捕捉的瞬间产生清晰的图像（对比度好）；由于提供了局部调整的能力，图像不清晰（对比度差）的区域也能够被检测到（如：手指压得较轻的地方）并在捕捉的瞬间为这些像素提高灵敏度。
另外，光学扫描也有自己的优势，比如在较大的模型可以做较大指纹取像区域。但是制造较大的应用晶体传感器的指纹取像区域是非常昂贵的，所以应用晶体传感器的指纹取像区域小于1 平方英寸，而光学扫描的指纹取像区域等于或大于1 平方英寸，所以这个对于较小的光学扫描设备并不是优势。
晶体传感器技术最重要的弱点在于，它们容易受到静电的影响，这使得晶体传感器有时会取不到图像，甚至会被损坏，另外，它们并不象玻璃一样耐磨损，从而影响了使用寿命。总之，各种技术都具有它们各自的优势，也有各自的缺点。