唐 玮，陈世韬，张丽梅，张忠良
（中国刑事警察学院刑事科学技术学院，沈阳 110035）
指纹作为“物证之首”，在案件侦查过程中发挥着重要作用，指纹鉴定则主要解决其同一认定的问题，科学合理的鉴定方法是指纹发挥作用的关键，因此指纹鉴定领域的相关研究成果对公安司法实践具有指导意义。本文在梳理指纹鉴定传统内容的基础上，侧重报道指纹三级特征的研究进展，总结了当前指纹鉴定存在的一些问题，并基于此提出了未来指纹鉴定的几个发展方向，以期为指纹的科学研究和鉴定实践提供有益的参考。
起初符合点“数量”思路被作为指纹同一认定的标准，即两枚指纹的符合特征点达到了一定数量即可作出认定结论。对于此标准各国不尽相同，如英国的16个特征，荷兰和法国的12个特征，以及我国据概率推算的8个特征等[1-3]，但该思路的科学性和可靠性在近些年受到了国内外学者的质疑。针对此问题，学界自1997—2012年间也尝试提出了一些新的鉴定思路，笔者根据文献[1-8]总结其创新点与局限性（表1）。
表1 1997—2012年指纹鉴定思路总结Table 1 Fingerprint identification about its ideas, innovative points and limitations adopted from 1997‒2012
近年来，国际法庭科学领域提出了基于概率方法的法庭证据评价新模式——似然比（likelihood ratio, LR）评价模式。2012年，荷兰法庭科学研究所（Netherlands Forensic Institute, NFI）以及德国法庭科学领域将LR框架应用于指纹检验评估中[9-10]。2015年，欧洲法庭科学联盟（The European Network of Forensic Science Institutes, ENFSI）发布基于LR框架的指纹最佳实践手册[11]。2018年，美国科学委员会（Organization of Scientific Area Committees, OSAC）也明确提出使用LR框架体系[12]。
综上，一些传统指纹鉴定的思路因受困于主观经验或缺乏案例的验证等原因难以应用于实践，而将鉴定结论概率化的似然比评估模式逐渐受到各国认可。可见将概率融入是使指纹鉴定从“认定”“否定”等较为绝对的结论走向相对客观的量化表述的有效方法。
目前我国主要利用二级特征对各类指纹进行鉴定，近年来有学者对二级特征做出了更进一步的分类，并对一些新的特征组合进行了定义。针对硅胶指纹膜指纹也有部分学者对其展开系统研究，并发现了其特征变化等规律。
2.1 指纹二级特征研究进展
二级特征在指纹鉴定中起着重要的作用，充分认识与把握二级特征是指纹鉴定的基础。通常在鉴定开始时先寻找基点，具体包括花纹中心顶点、组合特征、伤疤、质量高的二级特征、皱纹和脱皮等[13]。基点确定后，二级特征的把握就尤为重要。
在2021年，张忠良等[14]对指纹的二级特征做出了进一步的分类和定义。笔者根据文献[14-18]绘制了指纹二级特征新分类图，见图1，整理了新分类的二级特征示意图[14]，见图2。
图1 指纹二级特征分类示意图Fig.1 The classification of fingerprint’s level-2 features
图2 新分类的指纹二级特征示意图Fig.2 The newly-classified level-2 features of fingerprint
二级特征新分类体系相较传统分类体系而言更完善、细致，在残缺指纹鉴定中可为鉴定人员提供更多可寻找的特征，并且一些新特征出现率低、价值高，可以有效增强鉴定结论的准确性和说服力，也为更多疑难指纹的鉴定带来突破。
2.2 变形、残缺指纹研究进展
2007年，杨蔚等[19]对变形指纹特征变化进行了系统研究，笔者据此总结了常见且典型的变形指纹特征变化（表2）。2016年，林弟华等[20]使用Photoshop对现场变形指纹进行校正，使其可直接用于AFIS比对。2021年，栗赫遥等[21]提出渐变曲率曲面指纹自适应矫正方法，该法可以克服使用拍照固定等方法提取现场曲面客体上指纹发生变形的情况。2022年，李文杰等[22]利用飞行时间二次离子质谱成像技术（TOF-SIMSI）实现了对残缺指纹遗留者的性别判断，且正确率达到90%，这无疑是挖掘残缺指纹信息的重大进展。
表2 变形指纹特征变化Table 2 Varied features of deformed fingerprints
对于残缺指纹，有学者认为在指纹类型相同、指位相同、特征位置相同、特征之间相互关系稳定、无明显特征差异点和出现个别特殊稳定特征这六个辅助条件下仅靠3或4个二级特征可作出同一认定[23]。而大多数情况下不能同时满足以上六个条件时需借助AFIS筛选出得分高的几个候选指纹，最大程度减少后续人工比对的工作量[24-25]。AFIS能否识别出真正犯罪嫌疑人的指纹并将其列入前列与算法的优劣密切相关。2022年，Tom等[25]报道FBI的新一代指纹识别系统（NGI）中的指纹匹配算法可减少每次搜索的候选指纹数量，并且当首位候选指纹与次位分差超过1 200时，认定首枚指纹的概率超过了99.3%。
2.3 硅胶指纹膜指纹研究进展
2011年，周巍等[26]对硅胶指纹膜在常见客体上所留的手印进行了研究。但其利用橡皮泥作为模具制作硅胶指纹膜，笔者认为这种制膜方式不易精确复制指纹的特征。2017年，潘自勤等[27]利用纳米指纹模型胶制膜，并且研究了以不同力度遗留在不同客体上的指纹膜模拟汗潜指纹与真实手指形成的汗潜指纹的特征差别。2021年，蒋焕等[28]进一步研究了硅胶指纹膜和真实手指形成的印泥指纹的区别。总体来说，硅胶指纹膜形成的指纹相较于真实手指形成的指纹易出现“空白”“断裂”特征，并且乳突纹线边缘不规则，凸凹不平，二级特征反映也较模糊。
指纹二级特征的分类、变形残缺指纹和硅胶指纹膜指纹是传统指纹鉴定中的重要研究内容。通过近年来相关学者的研究发现：二级特征的分类更加细致全面，扩展了鉴定的内容；
计算机技术和质谱成像等高新技术的发展使鉴定人员能更好地对变形残缺指纹进行溯源分析，有效辅助对犯罪嫌疑人的画像；
硅胶指纹膜指纹的研究方法更加科学严谨，研究内容更全面且对特征变化的认识也由浅入深。以上三方面的进展无疑对指纹鉴定起到了极大的推动作用。
三级特征是较二级特征更微观的特征，在二级特征符合点数量少于8个时，仅按照传统的同一认定标准往往会使鉴定陷入困境，此时三级特征的应用便起到了重要的作用[8]。三级特征具体包括：乳突纹线的边缘形态、纹线宽窄、皱纹、汗孔和细点线等特征[29-30]。
3.1 国内研究进展
早年有学者提出利用皱纹的特征接合法进行指纹鉴定[31]。2014年，左琦等[32]利用10个乳突纹线边缘形态特征辅助4个二级特征对两枚印泥指纹进行了同一认定。2016年，焦彩洋等[33]对汗孔进行了细致分类。2020年，左琦等[34]验证了汗孔的稳定性，通过AFIS观察了同一人同一指相隔20年的两枚指纹发现：汗孔的形态和大小受采集条件及捺印压力的影响较大，形态稳定性较差，但汗孔间的相对位置几乎不变，因此指出在鉴定时应尽量选择距离二级特征较近的汗孔。
2018年，王有民[35]提出应加强对三级特征自身的生物学变化规律的研究，且对三级特征的观察不应在过高的倍率下，过高的放大倍率会影响对三级特征的整体把握。随后他对汗孔位置的生物学变化规律进行了研究，实验结果表明：在表皮更替时间内，汗孔在横、纵两个方向均有变化，且纵向变化大于横向，男性的横纵变化大于女性[36]。
2021年，梁娜等[37]又进一步对汗孔大小规律进行研究，其中男性汗孔大小在29.5~116.5 μm 范围内变动，女性则在 29.5~93.5 μm 范围内变动。同年，Shi等[30,38]开发出基于染料水溶液的纤维素膜潜手印提取法，该方法可精确提取出汗孔等三级特征，同时作者将相邻汗孔之间距离的频率分布定义为参数“FDDasp”，并认为此参数可以应用于人身同一认定。
3.2 国外研究进展
国外学者对三级特征的基础研究较为全面。2011年，Oklevski[39]对比了同一人同一指相隔48年的两枚指纹，发现汗孔虽然在大小和形状上会发生微小变化，但汗孔之间的空间相对位置不会改变。2019年，Monson等[40]对若干不同年龄段的人的手指进行了8年的追踪研究，发现三级特征中的细点线会逐渐发育变成小棒，皱纹也会出现数量变化，证明了三级特征相较于一、二级特征的稳定性差，但在一定时间内会保持自身的相对稳定性，并能应用于指纹鉴定当中。且该研究指出在指纹鉴定中不应过分在意特征的微小变化，应综合全局特征进行比对。
对于计算机与指纹技术结合的研究，早在2004年，Kryszczuk等[41]利用洛桑大学警察科学研究所的指纹数据库对三级特征进行了比对实验，实验结果表明：在残缺且能观察到三级特征的指纹中，依靠三级特征可以提高该指纹的识别力。2009年，Vatsa等[42]提出了利用DSm算法将指纹二、三级特征进行增强融合，该算法将AFIS对捺印指纹的比对能力提高了3%。2020年，Alshdadi等[29]利用Q-FFF因子将指纹一、三级特征融合实现了指纹的活体检测，该研究可使门禁打卡系统识别出真正手指的指纹，能有效解决利用硅胶指纹膜和 3D打印指纹套等假指纹破解类似的生物安全识别系统的问题。2021年，Agarwal等[43]提出了一种基于Lindeberg尺度自动选择方法的指纹孔隙提取算法，该算法可将指纹的汗孔特征提取出来，显著提高了指纹的鉴别率。
国内外对于指纹三级特征的研究，揭示了三级特征具有不断变化、总体稳定的特点[35]。同时，人工智能等高新技术以及指纹显现技术的快速发展为指纹鉴定的突破带来了契机，也为三级特征未来的应用研究打下了坚实基础。
随着指纹大库的建立，AFIS中的指纹档案已达到百万量级。大容量的AFIS在指纹鉴定中发挥重要作用的同时也暴露出新的问题：
1）指纹相似异源性问题。即两枚不同源的指纹存在局部高度相似的情况，并且此情况易出现在指纹的三角区域。2020年，艾乐[44]报道斗形纹三角区域的高度相似异源指纹的出现率为1.5‰，并且出现率与特征标注数量呈反比关系。2021年Li[45]将20组60个不同质量的指纹在696.4万人的AFIS中经245次查询后发现了21枚高度相似异源指纹。
2）鉴定人认知偏差。2006年，Dror等[46]报道具有17年鉴定经验的指纹专家也会因外界信息干扰而对同一枚指纹作出不同的鉴定意见。2011年，他又发现改变指纹鉴定顺序也会影响到鉴定人员对指纹特征点的分析能力[47]。
3）鉴定程序不规范导致鉴定错误。如勘查笔录描述的指纹在现场桌面提取，而鉴定结论却描述指纹在玻璃上提取，二者矛盾造成鉴定结论可信度大打折扣[48]。另有学者发现，在实际工作中，许多鉴定人员常存在忽视初步检验直接寻找二级特征进行同一认定、先通过样本指纹特征寻找现场手印特征、牵强附会地解释差异点和对特殊指纹认识不足等问题，进而导致鉴定错误[49]。
因此指纹鉴定人员应严格遵循指纹鉴定的流程，不应盲目自信，在特征数量少的残缺指纹比对中应格外重视指纹相似异源性问题。此外，鉴定人员也应充分认识指纹鉴定的严肃性并有规范鉴定的意识，不一味依靠AFIS，对待每一次鉴定时应摒弃“刻板印象”，客观地比对两枚指纹。
荷兰等部分欧美国家已将似然比方法应用成熟，实现了指纹鉴定概率化，而统计二级特征的分布规律是应用似然比鉴定方法的必由之路[3]。2022年，高梦婷等[50]提出基于 YOLOv5的指纹二级特征检测法，为自动统计二级特征分布规律奠定了技术基础，未来我国相关研究人员可在此基础上继续探索并建立与国际接轨的LR框架体系。
对于三级特征中汗孔的研究已经较为完善，但诸如皱纹特征短期的组织稳定性和形态的特定性等方面还缺乏相关系统的研究。并且目前学界多是针对三级特征本身的研究，尚未将三级特征中的皱纹和细点线等综合应用于指纹鉴定当中，相信未来随着三级特征全面深入的研究，将其引入指纹鉴定中并侦破积案要案指日可待。
AFIS是鉴定中常需借助的系统，但随着AFIS容量不断升级、比对精度不断下降，并且需要不断追加硬件设备维持比对效率，AFIS的发展已面临多处技术瓶颈[51]。且当前AFIS只能针对二级特征进行特征标画，对三级特征却无能为力，随着三级特征的深入研究，未来将三级特征作为二级特征的辅助特征会成为一种趋势，因此需要将新技术融入AFIS当中[52]。同时也可将近年来发展迅速的机器学习及人工智能等技术与指纹自动识别技术相融合，将AFIS的发展提升到一个全新的高度。
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