赤足足迹趾区特征特定性研究

高毅

（中国刑警学院 辽宁 沈阳 110035）

赤足足迹趾区特征特定性研究

高毅

（中国刑警学院 辽宁 沈阳 110035）

由于每个人的足部趾区生理结构的不同，导致该区域形态分布特征具有较高的特定性。基于这种特性，提出构建一种新的数学坐标模型，将赤足趾区各脚趾中心与设定的坐标原点距离、角度等特征量进行统计、分析，归纳总结出赤足足迹趾区各特征量的检验价值高低，为在一定可靠的概率下利用赤足足迹进行人身认定提供有力理论支持。

赤足足迹 趾区特征 特定性 量化检验

1 引言

由于赤足足迹中趾区的形态分布特征由人体脚型骨骼决定，而且便于区分，因此具有较高的特定性，可以通过特征的量化检验大大提高对犯罪嫌疑人的认定率。

在以往的实际工作中，对赤足的检验鉴定通常情况是利用足长和掌宽以及赤足的掌、弓、跟的边缘形态来认定嫌疑人，但是以上各区域由于受到人身体状态、地面条件和行走受力等因素的影响，单纯的依靠这些区域进行检验往往会影响足迹鉴定结论的准确性。而趾区特征相对于其他区域足迹特征变化较小，特定性强，有较高的利用价值，具有普遍的适用性。特别是对于只有趾区反映的残缺足迹，更是无法利用其他区域特征，这还会影响到足迹物证的证据价值。因此，对赤足足迹趾区特征的特定性加以研究，归纳总结出赤足足迹趾区各特征量的价值高低，得到赤足趾区特征的变化规律，并根据量的标准来进行分析研究，成为目前足迹研究人员急待解决的问题。

2 实验原理及方法

2.1 实验器材

油墨捺印本，A3复印纸，直尺，量角器，分规，统计软件等。

2.2 样本来源

随机抽取中国刑警学院100名年龄在20岁～30岁、身体健康状况良好、行走运动正常的身高在174cm～176cm男性本科生、研究生及干训学员作为实验对象。

2.3 特征选取标准

找出赤足足迹跟后缘向后突点和第二趾中心点，将两点连线作为y轴，并将趾尖方向定义为y轴正方向，过二趾中心作x轴，并将足迹外侧定义为x轴正方向，建立趾区足迹直角坐标系，如图1所示。然后分别过其他各趾中心向原点连线，测量其与y轴负方向的角度和各趾中心与x、y轴的距离及y轴与跖区交点到原点的距离(单位：厘米)，如图2所示，并记录所有数据。

图1 趾区足迹坐标系确定方法

图2 特征量几何参数标画含义

3 实验统计及分析

3.1 实验数据的统计

通过实验我们已经获得100组样本十三个特征量的1300个数据，为了便于比较同一类别特征量，将表示角度的A、B、C、D四组特征量统一归为Ⅰ组，将表示与x轴距离的Lx1、Lx2、Lx3、Lx4、S五组特征量统一归为Ⅱ组，将表示与y轴距离的Ly1、Ly2、Ly3、Ly4四组特征量同一归为Ⅲ组。

对各组特征量的平均值进行统计分析，分析过程与结果如下：其中Ⅰ组中以A、B数据为例，Ⅱ组中以Lx1、Lx2数据为例，Ⅲ组中以Ly1、Ly2数据为例统计分析。分别见表1、表2、表3。

表1 样本Ⅰ组平均值分析表

表2 样本Ⅱ组平均值分析表

表3 样本Ⅲ组平均值分析表

以上三组各组内数据例数都为100，但是各组内数据的平均值均不相同。根据离散系数可知，当进行两组或多组样本变异程度的比较时，如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较，因此比较特征量离散程度应用离散系数来描述，用CV(Coefficient of Variance)来表示标准差与均值的比率。

根据上述分析，需通过比较各组特征量离散系数的大小，来确定离散程度大小，从而判断趾区各个特定性的大小。对各组特征量的离散系数分析，分析结果制表格如表4、表5、表6所示。

表4 样本Ⅰ组CV值表

表5 样本Ⅱ组CV值表

表6 样本Ⅲ组CV值表

通过表4样本Ⅰ组CV值表，我们可知特征变量B的CV值最大，即在表示角度的Ⅰ组中，三趾中心与原点连线与y轴负方向所成角度的离散程度最大；通过表5样本Ⅱ组CV值表，我们可知特征变量Lx1的CV值最大，即在表示与x轴距离的Ⅱ组中，拇趾中心与x轴的距离的离散程度最大；通过表6样本Ⅲ组CV值表，我们可知特征变量Ly2的CV值最大，即在表示与y轴距离的Ⅲ组中，三趾中心与y轴的距离的离散程度最大，以上特征量在单个特征量的差异性下，特征特定性最强，对赤足鉴定和利用价值最高。B、Lx1、Ly2三组数据的CV值的大小排序为：B＜Ly2＜Lx1，即三者的离散程度关系排序。

3.2 实验数据的正态检验与分析

通过上述分析，我们已经知道特征量B、Lx1、Ly2离散程度相对较大，为了验证实验结果的准确性，证明样本为随机抽取，故我们对其正态分布性进行检验，以对特征量B进行正态分布检验为例，检验过程与结果见表7。

表7 特征量B数据正态分布性分析表

正态性检验(矩法)系数 标准误 u值 P值偏度 0.1592 0.2414 0.6594 0.5097峰度 -0.1808 0.4783 0.378 0.7054

通过正态检验，我们得出B、Lx1、Ly2数据的中位数与均数相差很小，且两组数据的两个系数检验的P值均小于0.05，故我们可以得出结论：该三组数据服从正态分布，样本属于随机抽取。

接下来，我们对B、Lx1、Ly2数据频数表的编制及相应的散点图的制作,但考虑到选取的样本为身高在174cm～176cm男性，故表示长度特征量Lx1、Ly2比表示角度特征量B的代表性差。因此，只对特征量B数据频数表的编制及相应的散点图的制作,更直观地观察数据分布区域，见表8，图3，横轴表示样本个数，纵轴表示的度数。

表8 数据B的频数表

图3 样本数据B的散点图

结合上图表及以上数据分析，我们做以下讨论分析:

习惯上小概率事件是指发生概率P≤0.05，当发生概率小于等于0.05，我们可以在理论上认为，该事件不可能发生或者发生几率极低。

（1）三趾中心与原点连线与y轴负方向所成角度B≤47°时，出现概率为5%，属于小概率事件，因此在此区域内该特征量的特征性强，参考利用价值很高。

（2）当47°＜B≤69°时，出现几率为88%，发生的几率较高，因此在区域内该特征的特征性较差，参考利用价值较低。

（3）当69°＜B时，出现几率为7%，虽然此时已大于5%，但我们仍可视其为小概率事件，因此在此区域内该特征的特征性较强，参考利用价值较高。

4 结论与误差讨论

通过以上实验，可以得出如下结论:

（1）赤足足迹趾区特征中，三趾中心与原点连线与y轴负方向夹角、拇趾中心与x轴的距离、三趾中心与y轴的距离这三个特征量的离散程度较大，特定性最强，所有特征量中利用价值高，在实际赤足的检验鉴定中，应为赤足趾区特征中首选特征。

（2）三趾中心和原点连线与y轴负方向夹角、拇趾中心与x轴的距离、三趾中心与y轴的距离这三个特征量数据服从正态分布，三者离散程度排序为：三趾中心与原点连线与y轴负方向夹角＜三趾中心与y轴的距离＜拇趾中心与x轴的距离，即拇趾中心与x轴的距离特征特定性最强，因此利用价值最高。

（3）三趾中心与原点连线与y轴负方向所成角度B，当B≤47°或者B＞69°时，属于小概率事件，因此在此区域范围内该特征的特征差异性很强，参考利用价值很高。

由于实验样本均取自警院学员，具有一定的局限性。同时，本实验采用概率统计的方法分析研究赤足足迹趾区特征特定性，故要求收集的样本数要很大，虽然本文实验过程中收集1300个样本数据，但样本数量还存在不足的情况，难以全面的涵盖所有实验范围，对实验结果也产生一定的误差，因此，在实际运用中难免会有一定的出入。最后样本选取的均为男性，虽然女性犯罪的几率远远低于男性，但在近几年女性犯罪率逐步升高，因此分析前要先确定现场足迹遗留者的性别，慎重分析，综合运用。

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4.姚海洋，解全芳，李严.赤足印检验并案一例[J].刑事技术，2011，(4)

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