浅谈工具痕迹的数字化研究

摘要：在刑事犯罪的现场上，工具痕迹是出现频率相当高的痕迹之一。但是随着指纹自动识别技术和其他自动识别技术的涌现及在实践中娴熟的应用，促使工具痕迹的提取和检验鉴定显得不足为重。工具痕迹检验随之渐渐地被办案人员忽视，导致工具痕迹出现率高但利用率低的现象普遍存在。本文着重介绍了数字化研究对工具痕迹的有利的分析和在实践中应用，以及在工具痕迹数字化研究中存在和注意的问题。

关键词：工具痕迹；数字化；检验；应用

中图分类号：D918.91文献标识码：A文章编号：2095-4379-（2016）23-0071-02

作者简介：于丹（1988-），女，辽宁丹东人，中国刑警学院，2014级公安技术刑事科学技术研究生。

近些年，随着数字化、信息化社会的高度发展，指纹、足迹、枪弹痕迹数据库的建立和计算机自动识别的开发和应用，促使了刑事科学技术人员对工具痕迹数字化研究的热情。技术人员在此基础上开发和研究新的创新方法提取利用工具痕迹就显得很重了。因此对于了解工具痕迹目前利用概况以及不足之处和数字化对工具痕迹的有利分便刻不容缓。

一、工具痕迹目前利用概况及不足

（一）工具痕迹概况

工具痕迹是指犯罪嫌疑人持工具破坏或是侵害客体时，在接触部位因受力引起的变形，简称工痕。从定义的字面意思上看，工具痕迹形成则需要三个条件，一是工具，二是被破坏客体，三是作用力。在刑事犯罪案件中要想把工具痕迹作为有力证据，就必须对这三个方面进行初步的数字化分析。在基层，公安机关单位急需掌握打破传统方法提取分析利用工具痕迹的新的探究方法和理论实践。但是工具痕迹在目前的犯罪案件侦破中的应用不容乐观，主要是在办案过程中利用率较低的原因造成的。其次，在新方法的研究中缺乏人力与物力的投入，一些新的的理论在实践中得不到真正的实施与应用，归根结底，还是因为在工具痕迹提取分析并没有得到大家的认可，新的技术缺乏实践，不通俗，操作不够简单灵敏，在这需要我们技术人员加强这方面的实验分析。

（二）工具痕迹利用率偏低的原因

在犯罪现场的实际勘查中，绝大数案件中工具痕迹的出现率相对较高，但是在案件中直接把它作为证据来认定犯罪嫌疑人却相当的困难。主要的原因很多，大致可分为主观原因和客观原因。在主观上，办案人员在现场无证提取中往往更加倾向于手印、足迹痕迹的搜集和提取，而相反的忽略甚至无视工具痕迹的搜集与提取，从而导致了工具痕迹的利用率的降低。此外，工具痕迹的特征鉴定人员的缺乏也是重要原因之一。在客观上，第一，随着人们生活水平的提高，制造业的不断发展，人们生活中所使用的工具不再单一化，各行各业各种类型的工具如雨后春笋般大量地涌入市场，从而导致了工具痕迹及特征的多样化，着实为鉴定增加了难度。第二，犯罪嫌疑人在作案时用的工具有的时候是就地取材或是途中购买。不定因素更加的增加了分析提取坚定地难度。故此，对于工具痕迹提取，鉴定分析的意义就变得微不足道了。第三，随着公安机关不断的推行警务机制创新改革，合理优化警力资源的配置，大量的案件急需依靠基层来侦查和破获，这样一来，很多基层的公安机关人才和仪器设备就显得比较匮乏，从而导致了工具痕迹利用率的降低。

二、工具痕迹特征数字化提取检验技术是其数字化研究的重心

工具痕迹数字化研究的目的是在刑事办案中提高其利用率，在实践办案中不被大家所忽视，并与手印、足迹、DNA等相比，其滞后性的问题亟待解决。能够有效的利用工具痕迹，加强办案人员的技术能力，提高侦破效率，才是真正响应了和满足新的《刑事诉讼法》中，司法制度对证据提出的较高要求，以及司法机关对证据的数量、质量的要求。就其工具痕迹特征的稳定性、不易破坏性，通常情况下都有较好的鉴定条件，故对于其数字化研究就显得尤为重要。对此，本文分别简单介绍一下线条型和凹陷型工具痕迹的数字化研究的方法。

（一）对于凹陷型工具痕迹特征的数字化检验方法

针对工具痕迹的稳定性、立体性的特性，技术人员在办案中采取的都是相对传统的方法，譬如原物提取法、制模提取法，随着创新科技的进步，应运而生的数码相机拍摄法应用的相对便捷灵敏，以快速、无损、减少携带勘察器材的优点深受侦查办案人员的青睐。数码照片还可以实现网上传输、图片共享、异地查询、串并案等。大部分情况下工具痕迹可以用Photoshop图像处理软件进行比对检验。

凹陷状工具痕迹一般多用于图像并列特征对照法检验、图像重叠比对法检验。比较检验凹陷状痕迹首先将不同光源的数码图像通过比例尺换算，像素大小的改变将比例大小调整成一致。然后通过计算机一一比对，从痕迹形状到观察痕迹各个部位，在观察特征，逐一比对特征的具体形状、大小、间隔、方位、分布，如手印、足迹的自动化检验比对原理一样。那么，采用图像特征重叠比对检验的方法，可以利用计算机软件将样本痕迹和检材痕迹融合到一幅图像中，通过移动工具和编辑—变换调整—转换命令可将图像重叠比对检验。这样利用计算机处理系统对于工具痕迹的提取分析为基层办案人员提供了更加便捷的处理方法，提高了工具痕迹的利用效率，也节省了人力。时代在发展，新的技术的产生必定会人类提供快捷，高效的服务，这也将大大增加了办案人员侦破案件的效率。

（二）对于线条型工具痕迹特征数字化检验方法

计算机对于线条型工具痕进行自动化比对的重心是特征提取，其研究的方法有很多，但是其中较为前沿的研究就是利用霍夫变换的方法提取线条型工具痕迹特征。其技术方法包括图像的预处理、边缘的检测、霍夫变换理论、直线模型匹配与类聚、主方向与成痕过程模拟等几个步骤。在此笔者就其算法简单的按着自己的理解介绍一下。

1.线条型工具痕迹数字化比对方法

首先，提取工具痕迹的特征点是采用线性图像边缘检测算法和图像匹配技术相结合的方式，其次，利用计算机对图像的边缘纹理特征对其进行比较分析，并将统计这些做对比的数据，对工具痕迹之间的相似度做出简单的评价。工具痕迹特征的提取与量化描述不仅是该技术的关键而且是工具特征痕迹特征相似性评价模型构建这一关键技术的基础。这种技术基础在之后的数字化分析中起到绝对的作用。

2.霍夫变换

霍夫变换（Hough Transform）是图像变换中的最经典的手段之一，主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。霍夫变换寻找直线与圆的方法相比与其它方法可以更好的减少噪声干扰，从而减少误差，提高效率。经典的霍夫变换通常用来检测直线，圆，椭圆等。

一条直线在图像中是一系列离散点的集合，通过一个直线的离散极坐标公式，可以表达出直线的离散点几何等式如下：

其中角度theta指r与X轴之间的夹角，r为到直线几何垂直距离。任何在直线上点，x，y都可以表达，其中r，theta是常量。该公式图形表示如下：

然而在实现的图像处理领域中，图像的像素坐标P（x，y）是已知的，而r，theta则是我们要寻找的变量。如果我们能绘制每个（r，theta）值根据像素点坐标P（x，y）值的话，那么就从图像笛卡尔坐标系统转换到极坐标霍夫空间系统，这种从点到曲线的变换称为直线的霍夫变换。

3.霍夫变换的特征提取法对的一般方式

基于霍夫变换的特征提取法一般包含图像预处理、边缘检测、基于霍夫变换的直线提取、直线聚类与干扰剔除、成痕过程仿真这五步。其中图像预处理是以灰度化处理和灰度归一化方式将从灰度上尽量消除由于成像系统不统一带来的成痕灰度差异。边缘检测一般以人工标画成痕区域为主，以期消除其他纹理线条的影响。进而进行差分运算，得到边缘差分值，通过自动阀值二值化得到边缘，运用Sobel算子进行一阶差分，从而达到边缘检测的目的。再基于霍夫变换的直线提取则是将边缘坐标点进行霍夫变换来得到直线方程，并同时含有直线方向信息。直线聚类与干扰剔除是为达到分类的目的，对样本划分区域进行痕迹特征的统计。对于直线而言，对其斜率进行二维聚类分析，便可以将同方向的直线归并到同一类别，从而得到主痕方向以及各直线之间的夹角。成痕过程仿真是利用以上步骤得到的主要类别的信息和特征，将上一步中分类完毕的同类直线进行统计拟合，得到整体痕迹线，就可以将直线内容从图像上表现出来，易于观察方便快捷。从霍夫变换中，我们不难看出，针对图像处理技术对工具痕迹提取痕迹进行数值化的分析，运算，在计算机系统中得到对比，从而可以更加高效的利用工具痕迹提取特征，为刑事办案提高侦破效率。

在对工具痕迹数字化方法的研究中，会存在一些误差，比如一，操作人员提取特征时不完全，进而导致数字化的比对出现偏差。二，在图像处理中选取特征点的误差也是不可控制。总之，在新的理论投入实验检验阶段需要对存在的误差做出合理的解释，提高对理论与实践的学习与应用。任何的研究都离不开人为的操作，提高本身的职业技术能力，同样的也是会推进工具痕迹的发展。

三、结语

在犯罪的侦破过程中，工具痕迹的数字化研究成果对提高侦破效率是不可忽略的。新的技术和方法需要我们办案人员去不断的学习和实践，在浅谈数字化工具痕迹研究中，更加缺乏的就是在实践中应用的能力，怎么样更加广泛的应用在基层，需要我们不断的创新理论方法，在以理论为基础下，不断的实验，在实践中检验真理，才是新技术广泛使用的前提。在刑事科学技术逐渐完善科学化的今天，我们不光要与传统的提取检验方法大胆挑战创新还要对平时不易被利用的工具痕迹检验做推陈致新的理论试验进步，只有这样，在实践中创新，以理论为指导，才能更加高效的提高工具痕迹的利用率，解决实问题。在实践中办案中做到更加的自动化与客观化，从而使的侦破工作得到顺利的开展。为刑事科学技术的发展做出一点的贡献。

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