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电子图书馆，以目前情形的来看，它的业务也在不断地深化和发展，电子图书馆的发展要求不是传统的身份认证就能够满足的，对于管理员的密码的安全性来说，正在逐渐降低，对于读者身份识别的真实性来说，在一段较短时间内，也会出现不确定性。然而，把指纹识别技术应用到电子图书馆系统中，这样的好处是准确无误、方便快捷，还可以防止伪造、冒用、窃取以及其他的危害，这样，不仅仅是电子图书馆系统的安全性会大大提高的，而且还会大大降低财产损失的风险。用一句话简单来说，指纹识别技术是一个正在逐步成熟的高新技术，将它应用到电子图书馆系统中，对图书馆的身份认证的工作必然会产生巨大的积极的影响。伴随着科技技术的不断的进步和不断的发展，一定会有越来越多的越来越好的越来越成熟的生物识别技术，应用到电子图书馆系统中，必然会使电子图书馆发展得越来越快，越来越好，越来越完善。
本篇论文围绕着模式识别、指纹识别、电子图书馆、、指纹识别技术在电子图书馆的应用四个方面展开讨论。
2 模式识别
模式识别（pattern recognition，也可译作模式辨认、图像识别、图形识别）是一种新兴的前沿科学，其应用几乎遍及各个科学领域。在自动控制的领域以及信息处理的领域中，应用模式识别应该是最有希望解决最高等级的问题。
2.1 模式识别的概论
2.1.1 模式识别的概念
模式是对一个或几个定量和结构感兴趣的对象的描述，模式类是收集一些具有共同特点的模式组成的一个集合。模式识别是研究依靠一种自动技术能够使得机器或电脑将自动地或者半自动地把准备要识别的模式合理地恰当地分类，使得这些模式能够被分到各自所属于的模式类中去。然而模式识别并不是一个简单的分类，而是需要对一个系统进行恰当的描述、很好的理解和适应的综合后才来分类的。模式识别理论，它要研究的问题是如何利用计算机来模拟人类进行分析、描述、判断和识别各种事物或现象。模式识别可以模拟人的某些功能：
1.模拟人的视觉：计算机+光学传感器。
2.模拟人的听觉：计算机+声音传感器。
3.模拟人的嗅（触）觉：计算机+相应的传感器。
在用机器进行具体项目识别的时候，识别对象必须是机器能够接受的形式。因此，不仅需要找到待识别对象的主要特征，而且还要把这种主要特征翻译成机器语言[1]。
2.1.2 模式识别的方法
总体来说，模式识别的方法，一般可以分为统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别和神经网络这四种方法。
统计模式识别是一种基于定量描述的识别方法。在模式识别的过程中，往往需要对许多具体事物反复观察和分析，才能得出一类事物区别于其他类事物的主要特征。同样的，在机器进行识别的过程中，也需要对足够数量的样本模式进行反复试验才能得到较为合适的分类规则。统计模式识别通常包括判别函数法和聚类分析法。判别函数法就是直接根据一个或几个分类准则函数对这些模式进行分类的方法。聚类分析法则是根据模式之间的相似性进行分类的方法。对同一个识别任务，同时应用判别函数法和聚类分析法可以使二者相互补充收到奇效[1]。
句法模式识别既是一种基于结构的描述所提出的识别方法，也是一种基于形式语言理论所提出的识别方法。自然语言和事物的结构描述有一定的相似性，一种自然语言由语句构成，而语句又由词构成，由词构成语句的时候必须符合某种语法。如果把描述物体的基元看成词，而把由基元构成的对物体的结构描述看成语句，基元之间的连接规则看成语法，把同一类物体的结构描述的集合看成言语，那么自然语言与结构描述之间就存在某种对应关系。对一类物体，先抽取它的基元，得到对物体的结构描述，然后根据一组样本的结构描述分析推断出基元连接规则，这个规则称为文法。对一个未知类别的结构描述来说，如果构成它的基元与构成某一类模式的基元相同，并且构成它的文法也与这类模式对应的文法相同，那么这个句法模式就是属于该类的一个模式。句法模式识别的十分关键的地方是在于对物体的恰当的描述以及对文法正确的推断[1]。