指纹可以被认为是生物识别技术领域的至关重要和主导性状，因为它们具有高度的安全性，可靠性，低成本和可接受性。随着指纹识别系统和指纹系统的部署的需求量很大，在系统的每个阶段都有许多挑战在增加，包括特征提取，特征匹配，指纹分类以及指纹图像的增强。几种ML（机器学习）技术为识别挑战引入了几种不传统的技术和解决方案。这项研究使我们借助基本的机器学习技术及其实施了强调重点的理解，以补偿有关指纹识别的主要复杂性。