淺談工具痕跡的數字化研究

摘要：在刑事犯罪的現場上，工具痕跡是出現頻率相當高的痕跡之一。但是隨著指紋自動識別技術和其他自動識別技術的涌現及在實踐中嫻熟的應用，促使工具痕跡的提取和檢驗鑒定顯得不足為重。工具痕跡檢驗隨之漸漸地被辦案人員忽視，導致工具痕跡出現率高但利用率低的現象普遍存在。本文著重介紹了數字化研究對工具痕跡的有利的分析和在實踐中應用，以及在工具痕跡數字化研究中存在和注意的問題。

關鍵詞：工具痕跡；數字化；檢驗；應用

中圖分類號：D918.91文獻標識碼：A文章編號：2095-4379-（2016）23-0071-02

作者簡介：于丹（1988-），女，遼寧丹東人，中國刑警學院，2014級公安技術刑事科學技術研究生。

近些年，隨著數字化、信息化社會的高度發展，指紋、足跡、槍彈痕跡數據庫的建立和計算機自動識別的開發和應用，促使了刑事科學技術人員對工具痕跡數字化研究的熱情。技術人員在此基礎上開發和研究新的創新方法提取利用工具痕跡就顯得很重了。因此對于了解工具痕跡目前利用概況以及不足之處和數字化對工具痕跡的有利分便刻不容緩。

一、工具痕跡目前利用概況及不足

（一）工具痕跡概況

工具痕跡是指犯罪嫌疑人持工具破壞或是侵害客體時，在接觸部位因受力引起的變形，簡稱工痕。從定義的字面意思上看，工具痕跡形成則需要三個條件，一是工具，二是被破壞客體，三是作用力。在刑事犯罪案件中要想把工具痕跡作為有力證據，就必須對這三個方面進行初步的數字化分析。在基層，公安機關單位急需掌握打破傳統方法提取分析利用工具痕跡的新的探究方法和理論實踐。但是工具痕跡在目前的犯罪案件偵破中的應用不容樂觀，主要是在辦案過程中利用率較低的原因造成的。其次，在新方法的研究中缺乏人力與物力的投入，一些新的的理論在實踐中得不到真正的實施與應用，歸根結底，還是因為在工具痕跡提取分析并沒有得到大家的認可，新的技術缺乏實踐，不通俗，操作不夠簡單靈敏，在這需要我們技術人員加強這方面的實驗分析。

（二）工具痕跡利用率偏低的原因

在犯罪現場的實際勘查中，絕大數案件中工具痕跡的出現率相對較高，但是在案件中直接把它作為證據來認定犯罪嫌疑人卻相當的困難。主要的原因很多，大致可分為主觀原因和客觀原因。在主觀上，辦案人員在現場無證提取中往往更加傾向于手印、足跡痕跡的搜集和提取，而相反的忽略甚至無視工具痕跡的搜集與提取，從而導致了工具痕跡的利用率的降低。此外，工具痕跡的特征鑒定人員的缺乏也是重要原因之一。在客觀上，第一，隨著人們生活水平的提高，制造業的不斷發展，人們生活中所使用的工具不再單一化，各行各業各種類型的工具如雨后春筍般大量地涌入市場，從而導致了工具痕跡及特征的多樣化，著實為鑒定增加了難度。第二，犯罪嫌疑人在作案時用的工具有的時候是就地取材或是途中購買。不定因素更加的增加了分析提取堅定地難度。故此，對于工具痕跡提取，鑒定分析的意義就變得微不足道了。第三，隨著公安機關不斷的推行警務機制創新改革，合理優化警力資源的配置，大量的案件急需依靠基層來偵查和破獲，這樣一來，很多基層的公安機關人才和儀器設備就顯得比較匱乏，從而導致了工具痕跡利用率的降低。

二、工具痕跡特征數字化提取檢驗技術是其數字化研究的重心

工具痕跡數字化研究的目的是在刑事辦案中提高其利用率，在實踐辦案中不被大家所忽視，并與手印、足跡、DNA等相比，其滯后性的問題亟待解決。能夠有效的利用工具痕跡，加強辦案人員的技術能力，提高偵破效率，才是真正響應了和滿足新的《刑事訴訟法》中，司法制度對證據提出的較高要求，以及司法機關對證據的數量、質量的要求。就其工具痕跡特征的穩定性、不易破壞性，通常情況下都有較好的鑒定條件，故對于其數字化研究就顯得尤為重要。對此，本文分別簡單介紹一下線條型和凹陷型工具痕跡的數字化研究的方法。

（一）對于凹陷型工具痕跡特征的數字化檢驗方法

針對工具痕跡的穩定性、立體性的特性，技術人員在辦案中采取的都是相對傳統的方法，譬如原物提取法、制模提取法，隨著創新科技的進步，應運而生的數碼相機拍攝法應用的相對便捷靈敏，以快速、無損、減少攜帶勘察器材的優點深受偵查辦案人員的青睞。數碼照片還可以實現網上傳輸、圖片共享、異地查詢、串并案等。大部分情況下工具痕跡可以用Photoshop圖像處理軟件進行比對檢驗。

凹陷狀工具痕跡一般多用于圖像并列特征對照法檢驗、圖像重疊比對法檢驗。比較檢驗凹陷狀痕跡首先將不同光源的數碼圖像通過比例尺換算，像素大小的改變將比例大小調整成一致。然后通過計算機一一比對，從痕跡形狀到觀察痕跡各個部位，在觀察特征，逐一比對特征的具體形狀、大小、間隔、方位、分布，如手印、足跡的自動化檢驗比對原理一樣。那么，采用圖像特征重疊比對檢驗的方法，可以利用計算機軟件將樣本痕跡和檢材痕跡融合到一幅圖像中，通過移動工具和編輯—變換調整—轉換命令可將圖像重疊比對檢驗。這樣利用計算機處理系統對于工具痕跡的提取分析為基層辦案人員提供了更加便捷的處理方法，提高了工具痕跡的利用效率，也節省了人力。時代在發展，新的技術的產生必定會人類提供快捷，高效的服務，這也將大大增加了辦案人員偵破案件的效率。

（二）對于線條型工具痕跡特征數字化檢驗方法

計算機對于線條型工具痕進行自動化比對的重心是特征提取，其研究的方法有很多，但是其中較為前沿的研究就是利用霍夫變換的方法提取線條型工具痕跡特征。其技術方法包括圖像的預處理、邊緣的檢測、霍夫變換理論、直線模型匹配與類聚、主方向與成痕過程模擬等幾個步驟。在此筆者就其算法簡單的按著自己的理解介紹一下。

1.線條型工具痕跡數字化比對方法

首先，提取工具痕跡的特征點是采用線性圖像邊緣檢測算法和圖像匹配技術相結合的方式，其次，利用計算機對圖像的邊緣紋理特征對其進行比較分析，并將統計這些做對比的數據，對工具痕跡之間的相似度做出簡單的評價。工具痕跡特征的提取與量化描述不僅是該技術的關鍵而且是工具特征痕跡特征相似性評價模型構建這一關鍵技術的基礎。這種技術基礎在之后的數字化分析中起到絕對的作用。

2.霍夫變換

霍夫變換（Hough Transform）是圖像變換中的最經典的手段之一，主要用來從圖像中分離出具有某種相同特征的幾何形狀（如，直線，圓等）。霍夫變換尋找直線與圓的方法相比與其它方法可以更好的減少噪聲干擾，從而減少誤差，提高效率。經典的霍夫變換通常用來檢測直線，圓，橢圓等。

一條直線在圖像中是一系列離散點的集合，通過一個直線的離散極坐標公式，可以表達出直線的離散點幾何等式如下：

其中角度theta指r與X軸之間的夾角，r為到直線幾何垂直距離。任何在直線上點，x，y都可以表達，其中r，theta是常量。該公式圖形表示如下：

然而在實現的圖像處理領域中，圖像的像素坐標P（x，y）是已知的，而r，theta則是我們要尋找的變量。如果我們能繪制每個（r，theta）值根據像素點坐標P（x，y）值的話，那么就從圖像笛卡爾坐標系統轉換到極坐標霍夫空間系統，這種從點到曲線的變換稱為直線的霍夫變換。

3.霍夫變換的特征提取法對的一般方式

基于霍夫變換的特征提取法一般包含圖像預處理、邊緣檢測、基于霍夫變換的直線提取、直線聚類與干擾剔除、成痕過程仿真這五步。其中圖像預處理是以灰度化處理和灰度歸一化方式將從灰度上盡量消除由于成像系統不統一帶來的成痕灰度差異。邊緣檢測一般以人工標畫成痕區域為主，以期消除其他紋理線條的影響。進而進行差分運算，得到邊緣差分值，通過自動閥值二值化得到邊緣，運用Sobel算子進行一階差分，從而達到邊緣檢測的目的。再基于霍夫變換的直線提取則是將邊緣坐標點進行霍夫變換來得到直線方程，并同時含有直線方向信息。直線聚類與干擾剔除是為達到分類的目的，對樣本劃分區域進行痕跡特征的統計。對于直線而言，對其斜率進行二維聚類分析，便可以將同方向的直線歸并到同一類別，從而得到主痕方向以及各直線之間的夾角。成痕過程仿真是利用以上步驟得到的主要類別的信息和特征，將上一步中分類完畢的同類直線進行統計擬合，得到整體痕跡線，就可以將直線內容從圖像上表現出來，易于觀察方便快捷。從霍夫變換中，我們不難看出，針對圖像處理技術對工具痕跡提取痕跡進行數值化的分析，運算，在計算機系統中得到對比，從而可以更加高效的利用工具痕跡提取特征，為刑事辦案提高偵破效率。

在對工具痕跡數字化方法的研究中，會存在一些誤差，比如一，操作人員提取特征時不完全，進而導致數字化的比對出現偏差。二，在圖像處理中選取特征點的誤差也是不可控制。總之，在新的理論投入實驗檢驗階段需要對存在的誤差做出合理的解釋，提高對理論與實踐的學習與應用。任何的研究都離不開人為的操作，提高本身的職業技術能力，同樣的也是會推進工具痕跡的發展。

三、結語

在犯罪的偵破過程中，工具痕跡的數字化研究成果對提高偵破效率是不可忽略的。新的技術和方法需要我們辦案人員去不斷的學習和實踐，在淺談數字化工具痕跡研究中，更加缺乏的就是在實踐中應用的能力，怎么樣更加廣泛的應用在基層，需要我們不斷的創新理論方法，在以理論為基礎下，不斷的實驗，在實踐中檢驗真理，才是新技術廣泛使用的前提。在刑事科學技術逐漸完善科學化的今天，我們不光要與傳統的提取檢驗方法大膽挑戰創新還要對平時不易被利用的工具痕跡檢驗做推陳致新的理論試驗進步，只有這樣，在實踐中創新，以理論為指導，才能更加高效的提高工具痕跡的利用率，解決實問題。在實踐中辦案中做到更加的自動化與客觀化，從而使的偵破工作得到順利的開展。為刑事科學技術的發展做出一點的貢獻。

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