从20世纪60年代起，新型的电子计算机技术进入指纹鉴定领域，为指纹鉴定自动化开辟了新的途径。从此，罪犯十指指纹资料可以在鉴定犯罪现场手印中发挥巨大作用，长期以来只能查证犯罪前科的历史得以结束了。

指纹图像输入到计算机的工作，一般由扫描仪或摄像输入设备完成。这些设备将一枚指纹转化为一幅数字图像，可以用灰度函数来表示。

对于自动化程度较高的指纹自动识别鉴定系统AFIS（Automaed Fingerprint Idenification System）来说，计算机必须对输入的指纹图像进行处理，以实现指纹的分类、定位、提取形态和细节特征，然后才根据所提取的特征进行指纹的比对和识别。对于公安刑事侦破案件的AFIS系统来说，实现精确的指纹粗分类是很重要的。因为对于中等以上的城市，建立AFIS系统需要入库的指纹量一般都有数十万张指纹卡，含数百万枚指纹，如果在建库时，能准确地将指纹分成弓、左箕、右箕和斗四类，就可以得到指纹卡的十指编码，在食指卡查重时，实现极为有效的快速粗筛选。对于现场指纹的查找匹配，在能够判定其类型时，按指纹分布的统计知识，一般也可以快速筛选掉40%以上。北京大学通过对数字图像几何拓扑性质的深入研究，独创了直接从灰度图像精确计算指纹纹线局部方向的算法，同时设计实现了基于指纹方向图的纹型分类算法，把指纹自动分成弓、左箕、右箕和斗四类，对于由指纹读入器输入的指纹，精确度更高，达到了实用要求。