A idade e o género foram extraídos utilizando a entropia, Ridge to Valley Area (RVA) e o treino neural das energias das impressões digitais utilizando a transformação de ondas de haar. O género foi proposto com base na entropia das impressões digitais. A idade foi estimada utilizando as energias da impressão digital computadas até ao 3º nível da onda de haar. É proposto decompor a impressão digital no nível 3, calculando assim os 12 números de níveis de energia. Estes níveis de energia, juntamente com o RVA e a entropia, são feitos como neurónios de entrada para uma rede neural de propagação traseira com dois neurónios ocultos e quatro classes de saída. A rede neural de propagação traseira é treinada usando 300 amostras de imagens de impressões digitais com 150 imagens masculinas e 150 femininas. Os pesos são ajustados com um MSE alvo de 0,00001. A rede neural é treinada a uma taxa de aprendizagem de 0,1, dando assim uma aprendizagem rápida da rede com pesos ajustados para afinar as quatro classes de saída, ou seja, 10-15, 16-20, 21-25, e 26-30 grupos etários.