指纹分类技术为大型指纹数据库提供了一种重要的索引机制。指纹图象被划分到预先设定的某个类别，这样匹配工作就可在一个子类中进行，从而大大节省运算和匹配时间。本论文提出了一种面向公安司法应用的自动指纹分类算法,基于指纹奇异点的位置和数目进行分类。针对公安指纹数据库样本数量多（一般都在万枚以上），指纹图象质量相对比较差的特点，我们把研究重点放在从差质量的指纹图中准确可靠地提取奇异点特征以及提高分类速度上，并在以下几个方面取得了一定的研究成果：1）指纹分割。我们使用两步分割算法获得图象有用部分：粗分割和细分割。2）奇异点提取。提出了一种基于多特征的奇异点提取算法，利用奇异点的方向信息和邻域特性以及经验知识寻找奇异点。3）指纹分类。提出了一种改进的分类算法，并使用脊线跟踪提高了判别左箕、右箕类指纹的准确率。实验结果表明，我们的算法提取指纹奇异点准确可靠，并能迅速有效地执行指纹分类。