보통 사람에 의해 육안으로 직접 지문을 인식하는 경우에는 이러한 단점과 분기점 외에도 짧은 융선(또는 단선, short ridge, island), 고립(enclosure, lake), 교차(cross over) 등도 특징의 하나로 이용되고 있으나 자동화된 처리에서는 이들에 대한 정확한 구분이 어려울뿐더러 이들을 단점과 분기점의 조합으로 단순화(짧은 융선 = 단점 + 단점, 고립 = 분기점 + 분기점)시킬 수 있으므로 이들을 특징 요소에 포함시키지 않는 경우도 많습니다.

또한 이러한 특징점 외에도 대용량 데이터베이스에서의 검색 목적 등을 위해 지문을 몇가지 대분류로 나누기도 합니다. 이를 위해 지문의 또다른 형태적 특징으로서 중심점(upper core), 아래 중심점(lower core), 왼쪽 및 오른쪽 삼각주(left, right delta) 등을 정의하여 사용하게 되며, 이들의 상관 관계로부터 지문을 다음 그림 2와 같이 궁상문(arch), 우제상문(right delta), 좌제상문(left delta), 와상문(whorl), 변태문(transient) 등으로 분류하게 됩니다. (주) 물론 이보다 훨씬 많은 경우로 세분화시킬 수도 있으며, 중심점과 삼각주 외의 다른 특징을 이용한 분류법도 있습니다.

여기서의 중심점이란 지문 융선의 굴곡이 위쪽으로 가장 큰 곳을 의미하며, 아래 중심점은 그와 반대로 아래쪽으로 굴곡이 가장 큰 곳을 의미합니다. 단 중심점으로 지정하기 위해선 융선의 흐름이 중심점을 완전히 싸고 돌아 나가야만 합니다. 그 외에 삼각주란 지문의 융선 흐름이 세군데 방향에서 한 곳으로 모이는 것으로, 그 모양이 마치 하천에서 나타나는 삼각주와 비슷한 영태를 가지게 됩니다.

사람에 의한 육안 인식의 경우 이러한 특이점(singular point - 중심점과 삼각주)이 반드시 융선 위에 존재하여야 한다는 제약을 두는 경우도 있으나, 자동화된 시스템에서는 이의 확인이 어려운 일이므로 위치 지정에 있어 적정한 값의 허용치를 두는 것이 일반적입니다.

그리고 이들을 이용한 분류 중 궁상문이라 함은 삼각주가 존재하지 않는 특성을 보이는 지문을 말하는 것이며, 우제상문은 지문 중심점 오른쪽에 삼각주가 1개 존재하는 것이고, 반대로 좌제상문은 중심점 왼쪽에 삼각주가 1개 존재하는 것입니다. 와상문은 지문 중심점 왼쪽과 오른쪽에 삼각주가 각각 1개씩 총 2개가 존재하며, 변태문은 위에서 열거한 지문 부류 중 어디에도 속하지 않는 지문을 지칭합니다. 단 눈으로 손가락 지문을 바라보는 경우와, 자동화 기구를 통해 수치화(live scan, digitizing, quantization)될 때 바라보는 위치가 서로 다르게 되므로 이에 주의하셔야 합니다. 예를 들어, 종이에 지문을 날인한 후 수치화된 것과 직접 지문입력기의 프리즘 등을 통해 수치화된 것을 비교해보면, 지문의 좌, 우가 서로 뒤바뀌어 있게 되므로 각 경우에 따라 좌제상문과 우제상문을 반대로 지칭하지 않도록 유의하시는 것이 좋습니다.

또한 자동화된 지문인식시스템에서 실제 사용하는 특징으로 위에서 열거한 특징점 및 특이점 외에 여러 가지가 있을 수 있습니다. 즉 잔류지문(latent fingerprint) 등과 같이 정합에 필요한 충분한 정보를 줄 수 없는 경우에, 특징점 및 특이점 간의 상호관계(relation), 지문분류, 품질정보 등 정합(matching)에 도움을 줄 수 있는 제 2, 제 3의 것을 필요로 하게 됩니다. 따라서 이러한 특징점 및 특이점에 한정되지 않은 지문의 모든 가능한 특징을 특별히 특징량(feature volume)이라 호칭합니다.

이를 아래 그림에서 살펴보도록 하겠습니다. 우선 그림에서 가로축은 정합의 결과로서 얻어진 점수를 말합니다. 제대로 설계된 지문인식시스템이라면 타인(Others)의 경우에 당연히 낮은 점수가 얻어질 것입니다. 그리고 본인(Self)의 경우에는 비교적 높은 점수를 얻을 수 있겠지요. 그리고 세로축은 빈도수(frequency)로서 가로축의 점수대가 몇 번이나 발생하였나를 표시하는 것입니다. 즉 점수가 0점서부터 100점까지라고 하면 아래 그림 4에서 100점이 나온 경우는 본인과 타인을 막론하고 거의 없었음을 알 수 있습니다. 이는 0점인 경우에도 마찬가지입니다. 다만 타인실험의 경우 약 30~40점이 나온 경우가 많았고 반대로 본인실험의 경우 약 60~70점이 나온 경우가 많았음을 알 수 있습니다. 그런데 문턱치(Threshold)라고 표시된 부분인 약 50점 분포대를 살펴보면 타인과 본인의 그래프가 중복되어 있군요. 만일 문턱치 점수 이상인 경우 문을 열어주고 반대로 문턱치 점수 이하인 경우에는 문을 열어주지 않는다면 어떻게 될까요? 본인 그래프중 문턱치 이하로 점수가 나온 경우에는 집주인임에도 불구하고 집에 들어갈 수 없는 경우가 될 것입니다. 즉 본인거부오류가 발생한 것입니다. 또한 타인그래프에서 문턱치 이상으로 점수가 나온 경우에는 집주인이 아님에도 불구하고 문이 덜컥 열림 셈이 될 것입니다.

물론 위의 그림은 설명을 위한 예로서 실제 사용화된 지문인식시스템이 그림과 같은 분포를 보인다면 그 성능은 매우 형편없을 것입니다. 그리고 보통 지문인식시스템은 보안을 목적으로 하는 경우가 많으므로 타인수락오류율이 높을수록 치명적입니다. 따라서 타인수락오류율을 0%로 설정하였을 때의 본인거부오류율을 시스템의 보안성능지표로 하는 경우가 많습니다. 또한 반대로 범죄 수사를 목적으로 용의자 색출을 하는 경우에는 본인거부오류율을 0%로 맞추어 사용하는 예도 있습니다.