指紋鑒定的一項(xiàng)重要工作是將犯罪現(xiàn)場提取的指紋與自動識別系統(tǒng)中存儲的已知來源指紋進(jìn)行特征比對,再通過專家檢視復(fù)核以認(rèn)定犯罪嫌疑人的方法。由于指紋具備“人各不同、終身基本不變”的特性,長期以來被視為證據(jù)之首,成為認(rèn)定嫌疑人身份的重要手段。在實(shí)際工作中,由于現(xiàn)場指紋受到接觸方式、接觸客體等客觀條件的影響,指印往往殘缺不全,增加了指紋比對認(rèn)定的難度,導(dǎo)致出現(xiàn)錯誤的鑒定意見。另一方面,個體接觸物體的動作導(dǎo)致指紋三角區(qū)域更容易遺留在客體上,因此,犯罪現(xiàn)場勘察人員在現(xiàn)場提取到的指紋大多包括了三角區(qū)域。但三角區(qū)域的指紋紋線流向復(fù)雜,特征點(diǎn)出現(xiàn)頻率高,導(dǎo)致異源指紋在該區(qū)域容易出現(xiàn)高度相似,極易給鑒定人員造成干擾。本文重點(diǎn)研究在百萬級指紋數(shù)據(jù)庫中,斗型紋三角區(qū)域特征點(diǎn)數(shù)量和質(zhì)量對同源指紋在AFIS系統(tǒng)中排前率的影響;發(fā)現(xiàn)斗型紋三角區(qū)域相似異源現(xiàn)象的出現(xiàn)及分布規(guī)律;分析總結(jié)高度相似異源指紋出現(xiàn)的概率以及在質(zhì)量變化的情況下,高度相似異源指紋對系統(tǒng)排名、專家鑒定造成的影響;改進(jìn)傳統(tǒng)指紋比對算法,提升同源指紋在候選列表中的排位。具體研究內(nèi)容包括:1、研究斗型紋捺印指紋三角區(qū)域,在特征點(diǎn)數(shù)量不同、標(biāo)注特征點(diǎn)方法不同... 

【文章來源】：中國人民公安大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】：169 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

AFIS系統(tǒng)錄入檔案指紋

現(xiàn)場指紋的選取與錄入:由于遺留在案件現(xiàn)場的指紋大多是殘缺不全的,指紋面積小,特征少,因此為更貼近案件現(xiàn)場指紋實(shí)際查詢情況,本實(shí)驗(yàn)截取出捺印斗型紋的三角區(qū)域作為現(xiàn)場指紋。從207枚斗型紋捺印樣本中挑選出三角區(qū)域紋線清晰不變形、特征點(diǎn)數(shù)量充足的左右三角各40枚,共計(jì)80枚用作現(xiàn)場指紋,局部區(qū)域與檔案指紋完全一致,清晰度與檔案指紋相同。由于不同指紋的紋線疏密程度不同,相同面積上特征數(shù)量也不同,如果統(tǒng)一限定截取的圖像面積,可能導(dǎo)致一些現(xiàn)場指紋的特征數(shù)量不足。因此本實(shí)驗(yàn)根據(jù)特征數(shù)量劃定截圖面積,截出的圖像上應(yīng)包含三角點(diǎn)附近至少16個特征點(diǎn),使用Photoshop軟件截取出現(xiàn)場指紋(圖2.2),儲存為500像素BMP格式圖像后錄入AFIS系統(tǒng)現(xiàn)場指紋庫,案件編號格式從00000000000000000004開始,每個編號下僅有一枚現(xiàn)場指紋,序號為01,方便后續(xù)實(shí)驗(yàn)查詢和記錄(圖2.3)。圖2.2為用Photoshop軟件截取現(xiàn)場指紋大小的示意圖,截取范圍以三角點(diǎn)為中心,周圍應(yīng)包含至少16個特征點(diǎn),為更符合實(shí)際工作情況,圖片截取為四邊形而不是圓形。此時(shí)AFIS系統(tǒng)中每一枚現(xiàn)場指紋均有一枚與其同源的檔案指紋(表2.1)。圖2.3為截取的斗型紋三角區(qū)域錄入現(xiàn)場指紋庫的示意圖。每個案件編號下僅有一枚現(xiàn)場指紋,序號都為01。圖2.3現(xiàn)場指紋錄入示意圖

圖2.2 Photoshop截取斗型紋三角區(qū)域示意圖表2.1顯示了現(xiàn)場指紋編號的后四位(前16位統(tǒng)一為0),以及對應(yīng)的同源指紋檔案編號-指位編號-左右三角,其中檔案指紋編號省略前12位0及后4位0001,L代表左三角,R代表右三角。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]尋找指紋比對過程中細(xì)節(jié)特征的最佳相對密度[J]. 李康,蔣永毅,孟天卓,李金龍.  中國刑警學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(06)
[2]箕型紋中心及三角區(qū)域相似異源現(xiàn)象研究[J]. 劉哲,王永燦,劉田,羅亞平.  刑事技術(shù). 2017(06)
[3]美國法庭科學(xué)加強(qiáng)之路回顧（2009-2017）——以“科學(xué)證據(jù)在訴訟中的采納”為對象[J]. 王星譯.  證據(jù)科學(xué). 2017(06)
[4]指紋自動識別系統(tǒng)多種算法互補(bǔ)能力研究[J]. 姚越武,丁宏,馬繼雄,王剛,羅昌英.  刑事技術(shù). 2017(05)
[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低質(zhì)量指紋識別研究[J]. 王雅妮,吳震東,章堅(jiān)武.  通信技術(shù). 2017(06)
[6]NEC指紋系統(tǒng)中特征標(biāo)注方式對現(xiàn)場指印比對結(jié)果的影響[J]. 韋向東,朱軍鋒.  中國人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(02)
[7]指紋鑒定人員認(rèn)知能力差異與分析階段判斷過程的相關(guān)性分析[J]. 馮雅嫻.  法制與社會. 2015(32)
[8]指紋鑒定人員點(diǎn)取細(xì)節(jié)特征穩(wěn)定性問題研究[J]. 劉世權(quán),糜忠良,羅亞平,吳劍.  刑事技術(shù). 2015(02)
[9]指紋圖像預(yù)處理對指紋特征點(diǎn)的影響[J]. 程棟,郭威,唐云祁.  湖北警官學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(03)
[10]指紋細(xì)節(jié)特征點(diǎn)編輯與CAFIS查中率關(guān)系研究[J]. 周吉亮,馮雅嫻.  湖北警官學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(02)

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的困難指紋識別研究[D]. 王雅妮.杭州電子科技大學(xué) 2017
[2]基于多方法融合的殘缺指紋識別方法[D]. 郭懷宇.上海交通大學(xué) 2017



本文編號：3131744