指纹细节特征区域和数量对似然比评价方法的影响.pdf
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1、Chinese Journal of Forensic Sciences,2024,No.1 Total No.132指纹细节特征区域和数量对似然比评价方法的影响李 康1,2,罗亚平1(1.中国人民公安大学 侦查学院,北京 100038;2.浙江警察学院 刑事科学技术系,浙江 杭州 310053)摘要:目的 探析不同指纹细节特征的区域和数量对基于指纹自动识别系统(automatic fingerprint identification system,AFIS)得分的指纹证据似然比评价方法的影响,为指纹证据似然比评价模型的构建提供科学可靠的AFIS得分数据。方法 筛选并制作200枚模拟现场指纹,
2、按照指纹中心和左、右三角3种不同特征区域以及516个的12种不同数量的细节特征进行组合,通过AFIS发送到自行构建的同源指纹数据库和千万人级的异源指纹数据库中查询比对,采用统计学方法量化分析不同细节特征区域和数量下的同源和异源比对得分。结果 对于不同细节特征区域,同源指纹相似度得分的集中趋势、高分段区间和最大值均明显优于异源指纹,异源指纹不同区域均表现出相近的数据集中趋势。对于不同细节特征数量,随着细节特征数量的增加,同源指纹得分变化区间比异源要大,同源得分的分散度逐渐增加,但异源指纹得分数据在不同数量范围内的细节特征表现出不同的特点,呈现出分段情况。结论 运用AFIS对影响指纹证据评价方法的
3、细节特征区域和数量进行“黑箱”实验,该量化分析方法简便易行,也符合当前超大容量数据库环境下的指纹证据影响因素量化分析的实际。数据分析结果有助于丰富鉴定人对细节特征区域和数量的认识,有利于构建科学可靠的指纹证据似然比评价模型。关键词:指纹鉴定;特征区域;特征数量;同源指纹;异源指纹中图分类号:DF794.1 文献标志码:Adoi:10.3969/j.issn.1671-2072.2024.010文章编号:1671-2072-(2024)1-0066-08Effects of the Region and Amount of Fingerprint Minutiae on the Evaluati
4、on of Likelihood RatioLI Kang1,2,LUO Yaping1(1.College of Investigation,People s Public Security University of China,Beijing 100038,China;2.Department of Forensic Science,Zhejiang Police College,Hangzhou 310053,China)Abstract:Objective To explore the effects of different regions and amounts of finge
5、rprint minutiae on the evaluation of likelihood ratio of fingerprint evidence,based on automatic fingerprint identification system(AFIS)score,and to provide scientific and reliable AFIS score data for the construction of likelihood ratio model for fingerprint evidence.Methods 200 fingerprints simula
6、ted to those collected at crime scene were made.According to three different minutiae regions(the center and left/right delta)and 12 different minutiae numbers ranging from 5 to 16,the fingerprints were assembled and sent to both the self-constructed same-source fingerprint database and the ten-mill
7、ion-person different-source fingerprint database for matching using AFIS.The match scores from the two databases were analyzed quantitatively using statistical methods.Results For different regions of fingerprints,the results including concentration trend,high score range,and maximum values of simil
8、arity scores for same-source fingerprints were significantly better than those of different-source fingerprints.Different-source fingerprints exhibited a similar data of concentration trend across different regions.Regarding the amounts of different minutia,as the amount increased,the score variatio
9、n range of same-source fingerprints was larger than that of different-source fingerprints,and the dispersion of scores of same-source fingerprints gradually increased.However,the scores of different-source fingerprints exhibited different characteristics for different amounts of minutia,showing segm
10、ented situations.Conclusion This study used AFIS to conduct“black box”experiments on the region and amount of minutia influencing the evaluation method for fingerprint evidence.The quantitative analysis method is simple and easy to 鉴定科学Forensic Science收稿日期:2023-09-26基金项目:中国人民公安大学刑事科学技术双一流创新研究专项(2023
11、SYL06)。作者简介:李康(1988),男,讲师,博士研究生,主要从事痕迹检验技术研究。E-mail:通信作者:罗亚平(1965),女,教授,博士,博士研究生导师,主要从事痕迹检验技术研究。E-mail: 66中国司法鉴定 2024年第1期(总第132期)implement,and is also in line with the actual quantitative analysis of the factors affecting the fingerprint evidence in ultra-large-capacity databases.The results help to
12、 enrich the forensic expert s understanding of the region and amount of minutiae,which is conducive to the construction of a scientific and reliable likelihood ratio evaluation model for fingerprint evidence.Keywords:fingerprint identification;region of minutia;amount of minutia;same-source fingerpr
13、int;different-source fingerprint似然比(likelihood ratio,LR)是用来衡量证据鲁棒性的一种基于贝叶斯理论的统计方法,基于LR方法的统计学模型,正逐渐被法庭科学工作者认为是评价法庭证据最正确和最符合逻辑的范式之一1-4。LR 自提出至今,已被广泛应用到法庭科学的各个领域,从痕迹检验5-7到文件检验8-10,从生物物证11到微量物证12,从人脸识别13到言语识别14,LR的研究和实践方兴未艾。欧洲部分国家将LR方法用于法庭科学的指纹实践,并取得一定的研究成果15-17,美国的相关机构也发布了涉及基于LR证据评价方法的指导性文件,以期推动法庭科学检验更
14、加客观、科学和精确18-20。基于LR模型的指纹证据评价方法的核心是比较两种竞争假设条件下的可能性之比,两种假设分别是备择假设和零假设。其中:备择假设(同源假设)是指现场指纹与嫌疑人样本指纹来源同一;零假设(异源假设)是指现场指纹与嫌疑人样本指纹来源不同一,而是与另一个随机个体的指纹同一。在具体的计算过程中需要分别对同源假设和异源假设进行考虑,实现指纹LR模型的方法主要有两类:基于特征向量的 LR 模型和基于指纹自动识别系统(automatic fingerprint identification system,AFIS)得分的LR模型。本研究主要从基于AFIS得分的LR模型的角度对其影响因素
15、进行实验分析。由 LR定义可知,获取一定数据库中多对同源指纹和异源指纹的比对得分,是构造同源指纹和异源指纹似然函数并构建指纹证据LR评价模型的前提条件。然而,在构建基于AFIS比对得分的指纹证据LR评价模型过程中,细节特征区域和细节特征数量均会影响AFIS查询比对后同源指纹和异源指纹的排名和得分,进而影响LR模型的构建。因此,量化分析不同指纹细节特征区域和数量对指纹比对得分的影响尤为重要,不仅有助于丰富鉴定人对细节特征区域和数量的认识,而且还直接关系到后续所构建 LR 模型性能的优劣。在细节特征区域方面,指纹各不同区域的特征形态不同,中心和三角区域的特征点数量较多且纹线复杂,外围系统和根基系统
16、的特征点数量较少且纹线简单;在细节特征数量方面,特征数量在当前指纹鉴定中仍是必不可少的要素,但我国对同一认定的数量要求尚无统一标准,鉴定人对特征数量的量化认识不够深入和全面。随着超大容量指纹数据库的构建与应用,基于AFIS对指纹证据进行查询比对和鉴定评价在实践中的运用已十分普遍。先通过AFIS对数据库中的目标指纹进行查询比对,根据 AFIS的算法获取候选目标指纹,鉴定人再据此结果,并结合指纹细节特征区域和数量进行综合评估并作出鉴定意见。为量化研究不同细节特征区域和数量对基于AFIS得分的指纹证据LR评价方法的影响,本研究将充分考虑上述客观事实,筛选并制作200枚模拟现场指纹,根据3种细节特征区
17、域和12种细节特征数量分别对四类不同纹型进行组合,通过 AFIS发送到自行构建的同源指纹数据库和千万人级的异源指纹数据库中查询比对,采用观察概率密度分布与直方图等方法,量化分析不同细节特征区域和数量下的同源和异源比对得分。1 材料与方法1.1 设备与软件设备:公安信息网计算机;互联网计算机;北大高科PKU40i型指纹活体采集扫描仪。软件:AFIS 4.0版本北大高科指纹自动识别系统;R-4.1.3版本R Studio数理统计软件;v4.1.8版本EV录屏软件;200707版本PotPlayer截图软件。1.2 指纹样本的制作从志愿者中随机选取100人作为实验对象,通过指纹活体采集扫描仪收集实验
18、对象的十指三面捺印指纹样本。检查各实验指纹样本的质量,并从质量较高的指纹样本中选取20名实验对象的十指指纹,用以构建后续的同源和异源数据库。该20名实验对象的十指指纹样本共200枚,其中包括弓形纹5枚、左箕形纹39枚、右箕形纹36枚和斗形纹120枚。对本研究中的20名实验对象进行编号,人员编号为 0120。对 20 名实验对象的十指指纹样本进行编号,指纹编号为xx01xx10,其中0110号分别依次对应右手拇指、食指、中指、环指、小指以及左 67Chinese Journal of Forensic Sciences,2024,No.1 Total No.132手拇指、食指、中指、环指和小指。
19、如 0101 代表第01号实验对象的01号右手拇指指纹样本。1.3 指纹数据库的构建1.3.1 同源指纹数据库的构建运用指纹活体采集扫描仪、录屏软件和截图软件等,分别制作200枚不同手指的同源指纹,制作过程中应考虑捺印作用力大小、指纹变形方式和实验对象不同时间采集状态的稳定性等影响因素。每枚指纹分3个不同的时间点进行采集,间隔时间为3 d,三次采集时间分别为第1天、第4天和第7天,并且志愿者的该手指在此期间没有损伤或脱皮等变化较大的情况。对于捺印作用力大小,根据实践中活体采集的操作规范和所遇问题,主要将其设置为适中力度(4060 g)和过重力度(80120 g)两种;对于移动速度,不宜过快或过
20、慢,应保持速度适中,否则会产生空缺、重叠或移位等不合格的指纹样本,故在指纹样本全部收集好后应进行质量检查;对于移动方向,主要包括向左、向右、向上、向下、向左上、向左下、向右上、向右下以及顺时针和逆时针各转一圈十种,具体如图1所示。图1中的分别表示从不变形的基础状态出发,按照以下顺序进行移动:向左;向右;向上;向下;向左上;向右下;向右上;向左下;顺时针转一圈;逆时针转一圈。图1 同源指纹的不同变形方式Fig.1 Different distortion modes of same-source fingerprints同源指纹的制作过程:首先,每枚指纹由志愿者在3个不同时间点分别将手指指头放至
21、指纹活体采集扫描仪表面,按照一定的捺印作用力大小、适中的移动速度和不同移动方向进行连续不断的移动,指尖方向全程保持向前,并对移动的全过程进行录屏,确保每枚指纹的同源指纹数量在1 000枚以上;其次,对采集完的视频运用PotPlayer截图软件连续截图,每枚指纹获得1 000张不同变形方式的指纹图像,图像要求分辨率为 500 dpi,并以灰度图像及BMP格式呈现;最后,将各实验对象的同源指纹图像上传至数据库,构成同源指纹数据库,200枚不同指位的指纹共得到20万枚同源指纹。1.3.2 异源指纹数据库的构建按照不同的实验要求,从公安实战所用指纹数据库导出异源指纹数据,以单独构成实验用异源指纹数据库
22、。该库容量具体对应为1 015万人的十指指纹数据库,共1.015亿枚指纹,且不包含实验所选取的200枚指纹及其不同变形方式的指纹。1.4 指纹细节特征的编辑在同源和异源指纹数据库构建完成后,主要通过模拟现场指纹,在确定细节特征不同的区域和数量后进行编辑,并分别发送到同源和异源数据库中进行查询比对,根据获得的比对得分进行后续的影响因素分析。1.4.1 指纹细节特征区域的选取现场指纹多为残缺指纹,且实战中常见的指纹遗留部位多为指纹中心、左三角和右三角等区域,故对200枚三面捺印指纹样本进行细节特征区域的三区划分。对弓形纹、左箕形纹、右箕形纹和斗形纹四种不同纹型对应的中心或三角等区域进行划分,具体特
23、征区域的选取如图2所示。根据以上区域划分标准对应现场指纹的遗留部位,即形成本研究中的模拟现场指纹。(a)弓形纹 (b)左箕形纹 (c)右箕形纹 (d)斗形纹(a)中的、分别代表弓形纹的中心、左侧和右侧区域;(b)和(c)中的、分别代表箕形纹的中心、三角和箕口区域;(d)中的、分别代表斗形纹的中心、左三角和右三角区域。图2 不同纹型条件下的特征区域选取Fig.2 Selection of minutiae in different general patterns 68中国司法鉴定 2024年第1期(总第132期)1.4.2 指纹细节特征数量的编辑本研究所选取的细节特征数量为 516 个(共12
24、 种),即 16、15、14、13、12、11、10、9、8、7、6、5个。细节特征数量的编辑方法为:利用AFIS自动提取全部细节特征,再根据3个不同区域择一区域逐步删除其他区域内的特征,直至剩下中心点或三角点附近16个相对集中的细节特征,并人工检查细节特征编辑是否准确,不准确的要进行修正。细节特征删除的原则是根据细节特征距离中心点或三角点的距离由远及近来进行,当距离相近时按照顺时针方向删除。在对16个细节特征发送查询后,按照细节特征删除的方法将16个细节特征数量逐渐减少至5个。1.5 指纹查询比对得分数据的获取根据模拟现场指纹的3个不同区域依次发送查询比对,按照图2中、的顺序进行细节特征的编
25、辑并发送查询比对。不同纹型的模拟现场指纹的细节特征编辑顺序具体如下:(1)斗形纹(中心区域 左三角区域 右三角区域);(2)箕形纹(中心区域 三角区域 箕口区域);(3)弓形纹(中心区域 左侧外围区域 右侧外围区域)。按照上述顺序依次进行发送查询比对,查询比对的细节特征数量从16个逐渐减少至5个,每一特征区域均按照12种不同特征数量分别发送至同源数据库和异源数据库进行查询比对,候选队列设置成 AFIS的最大显示个数,具体为前1 000名,记录前1 000名的候选指纹编号和得分数据。3个区域共发送同源和异源各312=36次;对实验所用200枚指纹来说,同源和异源分别发送查询200312=7 20
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