中医舌诊中，临床医师通过观察舌质、舌苔和舌底了解患者健康状态和病理变化。为解决当前中医舌诊辅助辨证模型缺乏对舌面和舌底的综合分析，忽视舌面和舌底特征互补性的问题，提出基于多视图舌象特征融合的中医证型辨识模型（syndrome identification based on multi-view tongue feature fusion，SI-MTF）。收集3 348张舌面和舌底图像，由中医医师标注证型标签，构建舌象数据集。提出SI-MTF，首先基于Mask R-CNN（mask region-based convolutional neural network）和NanoDet提取舌面和舌底区域，然后构建卷积神经网络和密集连接提取并融合舌面和舌底特征，通过HSV（hue，saturation，value）颜色模型的通道均值、LBP（local binary pattern）算法和Gabor滤波器提取舌象的颜色、形状和纹理特征，并在训练阶段利用教师-学生网络提高模型对舌面和舌底特征的融合能力，最后通过全连接层和softmax函数学习融合特征和证型间关系，实现中医证型辨识。基于舌象数据集进行对比实验、参数讨论、消融实验和鲁棒性实验，该方法达到76.75%的准确度，相对基线方法提高了7.51百分点。实验结果表明，基于多视图的舌面和舌底综合分析，可提高舌诊辅助辨证模型的性能。