對指紋特征相似性的初探

蔡 治 張少航 陳俊池 梁萬杰

眉山市公安局刑偵支隊，四川 眉山 620010

一、指紋的唯一性和相似性

指紋由于人各不同、指各不同、終身不變、觸物留痕等特性，長期以來在司法系統被廣泛應用于揭露和證實犯罪，被公認為證據之首。指紋的唯一性，不僅由科學家運用數學方法加以證明，在遺傳學方面的研究也得到了證實，在實踐活動中，也從未發現有完全相同的兩枚指紋的實例。

但是不同的指紋在其整體形態、紋線的流向、細節特征的數量、形狀、大小、位置關系等方面也存在一些相似的情況，表現出了一定的相似性。在司法實踐中，我們也遇到一些相似度很高的疑難指紋，甚至因而出具錯誤的檢驗鑒定結論。

而隨著科技的發展進步，人工智能的實體化應用，指紋技術在手機、門鎖、考勤機等中得到廣泛應用，給生活帶來方便的同時，其安全性能也引起了人們的注意。美國研究人員發現，雖然指紋人各不相同，但指印之間的部分相似性普遍存在，以至于手機等電子設備中使用的基于指紋技術的安全系統非常脆弱。在采集8200份部分指紋后，使用商業指紋驗證軟件進行分析，平均每800個就可以發現潛在的92個具有破解能力的“超級指紋”；即使在800份全指紋的樣本中，也發現了一個“超級指紋”。當然，這個與指紋軟件的識別度有很大關聯，但是也在一定程度上說明指紋確實存在相似性。

二、指紋相似性的幾種表現

(一)紋型上的相似

紋型是指紋的基本分類，按照兩級分類法有弓型紋、箕型紋、斗型紋三大類型，包括弧形紋、帳形紋、橈側箕形紋(反箕)、尺側箕形紋(正箕)、環形斗、螺形斗、囊形斗、雙箕斗、雜形斗九種形態。[1]

對我市指紋系統中的139萬余枚指紋數據進行紋型分析，發現弓、箕、斗三種紋型中以斗型紋的出現率最高，占比達47.81%，箕型紋次之約46.05%，弓型紋最少為6.14%，見表1。所以，指紋在紋型上的相似率非常高，存在不可避免的重合性。

表1 139萬余枚指紋數據紋型分析

隨機抽取我市指紋系統中5萬人指紋數據，發現弓、箕、斗三種紋型在各指的出現率有所有同：(1)斗型紋在拇指、環指上出現最多，5萬枚右手拇指中有31668枚為斗型紋，占比達63.34%；(2)中指、小指上出現的箕型紋最多，5萬枚左手小指中有29708枚為箕型紋，占比達59.42%；(3)弓型紋在食指上出現頻率遠高于其他手指。詳見下圖1。

(二)“對稱性”相似

指紋的“對稱性”相似是指同一個人左右兩只手之間，在同一指位上存在紋型相同或細節特征相似的情況。

隨機抽取我市指紋系統中5萬人指紋數據，發現其中左右五指完全不同的有10083，占比20.2%，但是左右手完全相符的有2793人，占比達5.6%；單指相似性最高的為環指、拇指，環指紋型相同率為48.63%、拇指紋型相同率為47.39%；相似性最低的是小指，紋型相同率只有19.71%。詳細數據，見表2。

表2 5萬人指紋數據相似情況

(三)局部細節特征相似

在指紋鑒定中，較完整的、能完全區分不同紋型的相似是很好鑒別的。但在實踐中，大部分的現場指紋是局部而殘缺的，當只有指紋的局部區域，細節特征又較少，特別是僅有質量較低的一般特征的組合時，其相似性出現的幾率就比較大。

三角區由于紋線變化較大、特征點較多較小、形態結構復雜，因而是指紋中相似程度最高的區域，也是最容易干擾指紋自動識別系統查比得分的區域。下圖2就是指紋系統中一枚三角區清晰現場指紋的高分查比結果對比，但結果無疑是否定的。

三、指紋相似性對指紋工作的影響及應對

(一)指紋系統大庫衰減

指紋的相似性是客觀存在的，隨著指紋自動識別系統庫容量的不斷增大，千萬級庫的指紋相似度必然將高于百萬級庫，大庫衰減現象明顯。從更多的海量數據中篩查出我們需要的指紋，提高系統檢索查檔的準確率，除了對系統本身精度的更強需求外，對刑事技術人員的指紋編輯、比對能力有了更高的要求。

因此，指紋比對人員必須熟悉了解指紋系統特性，能運用恰當的方法進行精確的指紋細節特征編輯，針對一些模糊、殘缺的疑難指紋，要盡可能的反復標示特征、多次提交比對，才能有效減少大庫衰減造成的影響，避免漏查現象的發生。

(二)指紋檢驗鑒定干擾

指紋的相似性影響最大的還是在對指紋的檢驗鑒定過程中，兩枚指紋的相似程度越高，對鑒定工作的干擾性就越大，鑒定準確率就越高；反之，相似程度越低，干擾性就小，鑒定就越不容易出錯。

因此，在一些相似度高的疑難指紋鑒定中，技術人員必須嚴謹對待。要充分了解需比對指紋的提取方法，考慮指紋的變形，要注意假特征的剔除、疑似特征的甄別；確認細節特征的表現形式，既要考慮它們的數量，也要考慮特征的質量；要對特征組合進行綜合評判，確定相同和差異是表面的還是本質的，才能最終得出是否同一的準確鑒定結論。