指纹是少数可以直接认定人身的法庭科学物证之一,在侦查破案及法庭诉讼中发挥重要作用.目前指纹只有三种鉴定结论,认定、否定和不够条件.长久以来,现场指纹存在着大量不够鉴定条件的指纹并被废弃不用,但这些指纹具有重要的侦查及应用价值,采用概率化的表达方式可以让这些指纹发挥重要的证据作用.本文阐述了一种对指纹进行扇形分区划分和特征统计的数学建模方法,研究统计了 1 500万枚指纹图像的特征分布,拟合出各个扇区内部特征的概率密度函数,并采用贝叶斯准则和添加噪声进行修正,最终得出指纹鉴定结论的概率.本研究所计算出的指纹鉴定概率与指纹匹配特征点的数量、价值及特征稳定度成正相关,与扇区内部特征出现的概率成负相关,能够在一定程度上解决指纹匹配特征的相似概率问题,为指纹鉴定提供了新的思路与办法.研究结果能够使大量不够鉴定条件的指纹重新发挥证据价值,使指纹鉴定从定性走向定量.指纹鉴定结论概率化表达方式结合其他法庭科学证据进行量化分析,在认定犯罪嫌疑人方面具有巨大潜力,是法庭科学发展的新趋势.