新時代指紋檢驗技術發展研究

楊云龍 陶 勇

成都鐵路公安局貴陽公安處，貴州 貴陽 550000

隨著大數據技術在各個行業中廣泛應用，使得社會科技水平得到全面提高。在公安機關中也積極引進大數據技術，幫助警務人員綜合研判案件，指導基層警務工作，讓警務人員工作量大幅降低，有利于提高案件偵查效率以及警務處理效率。大數據技術已經成為警務工作的重要工具，尤其是指紋檢驗技術，通過對指紋的分析幫助警務人員判斷嫌疑人身份，作為案件偵破的重要依據。因此本文針對大數據技術在指紋檢驗中的應用展開分析，以期放大大數據技術優勢提高警務工作質量。

一、指紋檢驗技術的作用

指紋檢驗是刑偵辦案的重要手段，通過于案發現場提取采集指紋痕跡，對比嫌疑人指紋作為鎖定罪犯的依據，為我國刑偵事業做出巨大貢獻。隨著現代科學技術的進步和發展，指紋檢驗技術得到了越來越多技術支持，不僅用于指紋采集，更延長了指紋保存時間，提高了分析效率和敏感度。經過多年實踐，指紋檢驗技術在案件偵查中起到關鍵作用，讓很多陳年舊案得以告破［1］。在刑事案件中，指紋痕跡屬于重要證據線索，現階段刑偵人員通過化學試劑顯露指紋，并使用高壓鍍膜采集指紋痕跡。完成指紋采集后通過對比指紋數據庫進行嫌疑人搜索，或者犯罪嫌疑人歸案后進行指紋對比，確認嫌疑人身份。由于人的指紋在胎兒階段已經形成，乳突線細節以及指紋類型基本上終身不會改變，可以作為識別罪犯身份的證據。在刑偵工作中，指紋數據庫是展開指紋檢驗的數據基礎，目前指紋數據庫主要由犯罪前科人員、無名尸體以及部分公民的指紋構成，用于進行指紋檢定。

二、大數據對于指紋檢驗的影響

在指紋檢驗工作中應用大數據技術，更加快速地識別指紋數據，從數據庫中快速找到相似指紋，將指紋匹配結果呈現給刑偵人員和痕檢專家，通過對指紋數據的對比觀察，確定嫌疑人身份。大數據技術的應用能夠更加快速破案，幫助刑偵人員快速鎖定嫌疑人身份［2］。相比于傳統人工方式進行排查，很容易出現遺漏，排查速度緩慢，難以快速確認嫌疑人身份。大數據技術的應用可以快速搜索指紋數據庫，更能從龐大數據樣本中找到嫌疑人身份。指紋檢驗更加重視細節分布情況，由專家進行人工鑒定，容易出現忽略和疏漏等問題，大數據技術的應用更能保證檢驗結果的準確性和客觀性，規避人為性因素的干擾，選出相似度更高的指紋數據。大數據技術的應用能夠全面提高指紋檢驗的效率，快速提供檢驗結果，為犯罪嫌疑人的抓捕創造時間優勢，縮短破案的時間。作為一種新興技術，大數據技術的應用讓指紋檢驗工作提高了一個大臺階，在時效性、準確率等多個方面做出巨大貢獻。

三、大數據視野下指紋檢驗技術的應用建議

（一）擴大指紋采集范圍

指紋痕跡作為刑偵案件的重要依據，為了讓刑事案件得到更快速的偵破，指紋痕跡檢驗發揮著重要作用，因此更需要不斷擴大指紋數據庫的范圍，對全體公民展開指紋收集，建立全民指紋數據庫，保證數據庫的完整性，通過嫌疑人指紋快速確認身份，提高偵查效率。目前指紋采集技術得到了廣泛應用，我國采取光學、化學以及物理等多種技術顯示指紋痕跡獲取樣本。最初現場采集指紋使用粉末刷痕法、光源顯現法等，隨著技術發展逐漸使用熒光試劑以及茚三酮等方法提取指紋。技術的發展也給刑偵人員采集指紋提供便利條件，根據現場條件靈活采集，提高了采集指紋的成功率。而對于基層警務人員采集公民指紋，主要利用電子設備采集指紋影像，通過影像掃描錄入系統中，和身份信息相對應。操作簡便快速，更能保證公民指紋信息的完整收集。需要進一步研發便攜式的指紋采集設備，能夠通過影像處理采集指紋信息，自動上傳至指紋數據庫中，不斷完善指紋數據庫信息和質量。

（二）加強現場采集工作管理

現場采集指紋工作是獲取嫌疑人指紋最關鍵的環節，刑偵人員采集指紋信息后，按照單指至全指的順序歸檔至數據庫中，通過數據方式對指紋信息進行保存。現場采集指紋主要可以分為單指指紋、掌心紋路等不同指紋。相比于單指而言，多只指紋更加精準判斷嫌疑人是否為有犯罪記錄人員，能夠更快速確認犯罪前科，辨認身份。而單指相比于多指而言，識別難度更高，需要準確發現特征點信息才能確認嫌疑人身份。隨著大數據技術的快速發展，現場采集指紋的過程越來越自動化，對指紋的檢驗主要針對紋線識別，提高分析精確度。目前已經有壓縮指紋技術投入應用，主要針對殘缺不全的指紋進行分析，從而判斷嫌疑人身份。事實上由于犯罪現場復雜，容易受到不可控因素干擾，造成指紋受到破壞，有時僅能提取到殘缺指紋，經過技術處理后更有利于識別嫌疑人身份，從而幫助案件的偵破。因此需要高度重視現場指紋的采集工作，加強現場監督和保護，最大程度上保護指紋的完整性，對現場人員進行區分，為后續案件偵破奠定良好的條件。通過使用化學試劑以及自動化設備對現場痕跡進行觀察，區分開嫌疑人、受害人以及其他人士，分析嫌疑人的行動軌跡，確認其指紋信息，才能更快速鎖定嫌疑人。現場指紋采集可以使用先進的自動化設備和技術，盡可能完整采集指紋，保護好現場，保證證據的完整性。

（三）完善指紋檢驗規范

指紋檢驗還需要進一步完善規范，提高指紋確認身份的辨別能力，更能幫助警務人員和法官進行判斷。需要根據指紋的三級特征建立鑒定標準，結合特征數量以及特征質量兩種規范進行檢定，得到更加準確的檢定結果。將待鑒定指紋和樣本進行對比，根據特征點一對一對應特征數量，達到檢定標準后即可認證。單一依賴于特征數量并不科學，若鑒定人員稍有疏忽，出現特征點疏漏，將直接造成檢定特征數量不足，無法被認定。因此需要在特征數量基礎上結合特征質量進行綜合判斷，目前我國司法鑒定中要求指紋二級特征需要達到8個以上，當二級特征數量足夠多時，可以降低三級特征數量，既不會受到三級特征數量的影響，也能避免人為因素的干擾。此外對于指紋細節進行標注，觀察紋線邊緣的特征，并標注細節，包括細節線、出汗孔等情況，這種標注方式更能準確識別指紋上的特征，將指紋汗孔以及邊緣特征等標注在圖像上，從而辨別指紋的相似度。通過對指紋特征的觀察以及細節標注，判斷指紋特征點以及相似度，保證綜合判斷，且具有較高效率，提升司法鑒定中的快捷性，方便于后期進行校驗［3］。基于上述特征檢定，能夠發現大數據技術更具優勢。大數據技術通過算法模擬、人工智能等應用，可以快速準確地發現指紋細節以及特征點是否對應，從而快速判斷指紋相似度，提高指紋檢驗的速度。因此對于大數據技術算法和模型的建立要求更加嚴格，需要經過大量專家算法學習才能取得良好的成果。應將鑒定專家和大數據技術相結合，采取技術+人工聯合檢定方式對指紋進行檢驗，先由大數據技術對于指紋進行檢驗，提供高度相似的結果，再由鑒定專家對相似結果進行判斷。為了避免人為因素造成先入為主的結果，需要采取雙盲試驗進行，保證指紋鑒定的準確性。

（四）完善指紋自動識別系統

應積極開發指紋自動識別系統，協助基層警務人員進行案件辦理和排查。開發便攜式指紋自動識別系統，通過自動識別對比數據庫信息，快速確認待檢人員身份，判斷其是否屬于嫌疑人或者在逃人員，準確辨認目標的身份，規避由于面部特征變化無法識別的問題。自動識別系統基于大數據技術建設，在大數據技術支持下實現自動化檢測，短時間內提供身份信息，降低人為無法識別的風險。自動識別系統極大便利了基層警務人員，相當于便攜式專家系統，能夠幫助警務人員識別身份，識別結果真實可靠，具有較高的應用推廣價值。在此基礎上可以進一步開發虹膜、聲紋等自動識別系統，從多個層面識別嫌疑人身份，更能廣泛應用于電信詐騙案件等處理中，幫助案件的偵查。

（五）發展人工智能技術應用

大數據技術的應用還需要進一步引入人工智能技術的應用，需要借助于人工智能技術的優勢，提高警務工作的工作效率。需要在現階段的警務系統、數據庫基礎上，引入人工智能技術發展專用軟件等，通過警務專用軟件連接指紋痕跡數據庫以及警務系統，警務人員可以通過簡單操作完成指紋檢驗工作，能夠更快速處理警情。尤其是在基層警務工作中，通過指紋檢驗更加快速鎖定嫌疑人，提高警情處理效率，但目前還需要經過痕跡檢驗部門的分析才能幫助警務人員處理警情。通過人工智能技術開發軟件終端，讓基層警務人員使用電子設備在現場對嫌疑人進行盤查，當場核實證據信息，就地處理警情，同時警情信息也能立即上傳至數據庫，讓數據庫得到更新［4］。借助于人工智能技術讓警務工作更加便捷，幫助警務人員更全面研判嫌疑人，提高基層警務工作效率。在大數據技術的支持下，對指紋檢驗分析進一步提高效率，完善警務工作對罪犯的科學研判。在一些刑事案件的處理上，由于現場環境影響，部分指紋無法保存完好，部分特征點不明顯，很難幫助刑偵人員破案。目前我國已經逐漸建立指紋數據庫，根據指紋數據庫數據進行嫌疑人的搜索，甚至實現了對于不同職業、不同地區等特征的人群智能解析，應用人工智能技術根據不同特征點進行智能解析，交叉管理更能將對應特征點作為標準進行判斷，從而智能分析不完整的指紋信息，能夠對犯罪嫌疑人信息進行綜合研判，對犯罪嫌疑人范圍進行收縮，以便于更快速破案。

（六）重視大數據分析風險

大數據技術和指紋檢驗技術的結合也存在一定風險性，讓指紋檢驗工作迎來新的挑戰。指紋檢驗原理在于對指紋細節特征的隨機組合，尤其是乳突紋線分布，充分體現出指紋特殊性，能夠指導檢驗檢定工作開展。大數據技術的應用極大程度上增加了指紋檢驗范圍以及數量，需要對所有數據進行篩查，不可避免增加工作量，更提高了發現相似度高的指紋的可能性。在這種情況下，雖然具有較高效率，以更加規范和客觀的方法進行指紋檢驗，但不可避免增加了指紋誤判的風險，影響到偵破方向的發展。另外為了讓指紋檢驗工作得到推進，逐漸面向社會公民采集指紋信息，大量收集公民指紋信息轉變為數據格式儲存，也不可避免面臨著數據安全問題。采集到的大量指紋數據如何合理儲存、大數據算法的精確性等都是影響大數據分析結果的風險問題。因此針對上述風險需要提高重視程度，需要嚴控風險合理推進大數據指紋檢驗技術，充分放大大數據技術優勢，并控制大數據技術風險。首先在推動指紋采集工作的同時，應耐心向人民群眾科普指紋采集的重要性，得到人民群眾的理解和配合。同時應當由技術部門加強對數據的安全保護，聯合應用防火墻技術、權限識別技術等多項技術保護數據安全，提高安全防護等級。其次需要完善指紋數據庫信息，增加特征參數、特征數量等信息，在使用大數據技術分析時進行細化分析，進一步縮小指紋數據搜索范圍，減少數據分析工作量，也能排除部分干擾數據，對于提高大數據分析結果準確性有重要意義。最后需要增加硬件和軟件設備的投入，保證大數據技術得到硬件設施的支持，能夠加快分析速度。

綜上所述，大數據技術的應用讓指紋檢驗工作得到全面提升，大數據背景下指紋檢驗技術的應用，還需要進一步擴大指紋采集范圍，加強現場采集工作管理，完善指紋檢驗規范，完善指紋自動識別系統，發展人工智能技術應用，應重視大數據分析風險，更好支持警務工作的開展。