指纹三级特征的研究现状及展望

柳菁莹，罗亚平

（1.陕西警官职业学院，西安 710021；2.中国人民公安大学，北京 100038）

由于现场指纹可能是模糊、重叠或者残缺的，如果没有足够的二级特征进行同一认定，那么三级特征可以在指纹检验中作为二级特征的补充，因此对三级特征的研究和应用就显得十分必要。1973年，国际鉴定协会（International Association for Identification，IAI）在对指纹鉴定的数量标准进行了为期三年的系统研究后，认为该标准是“没有根据的”，因此废弃了指纹鉴定的数量标准[1]。2006年和2011年对Mayfield案及McKie案的调查报告，指出亟需对指纹三级特征进行系统性的研究[2-4]。1994—2022年间，百余篇文章的研究涉及指纹三级特征，重点关注指纹三级特征的文章80余篇。我国近年来对指纹三级特征的研究也比较活跃，相关主题文章20余篇。本文回溯了指纹三级特征研究的历史和现状，从五个方面对这些研究进行分类和总结，希冀为未来的研究方向提供可靠的依据。

1 三级特征的基本属性

1.1 三级特征的定义

对三级特征定义的界定和构建，是深化三级特征研究的前提和基础。国内外学者对三级特征的界定多有论述，但结论莫衷一是。纵观各学者和机构关于指纹三级特征的定义、分类和价值描述，可以将三级特征的定义和研究对象归为两类：一是认为三级特征是指狭义的纹线微观形态特征，包括汗孔的形状和位置、纹线的边缘形态、纹线宽度和细点线[5-12]；二是认为三级特征是广义的纹线微观形态特征，除了包含汗孔的形状和位置、纹线边缘形态、纹线宽度和细点线之外，还包含皱纹、伤疤等的微观形态特征[13-15]。

1.2 三级特征的生物学特征

学者们对三级特征的生物学属性的研究，大多集中在汗孔上。Ashbaugh[13]研究发现纹线上的汗孔密度大约是20.8 个/cm，直径为88~220 μm不等。Roddy等[8]通过肉眼观察，发现91%的指纹图片上可以观察到汗孔。Liddle[16]选择真实案件进行研究，发现仅有2%的案件中存在可以有效利用的汗孔。Anthonioz 等[6]研究了多种理化方法显现指纹中的三级特征，发现11%~20%的指纹上有价值较高的汗孔。Monson等[17]通过对148根手指上的纹线进行观察，发现近40%的手指上出现了细点线。姜友云[18]重点研究了细点线的位置及出现率，发现其具有较强的稳定性，可作为鉴定的依据。郭卫平[19]对5 000份十指捺印指纹研究后发现，纹线间断的出现率为19.4%/人和24.14%/指纹。

2 三级特征的可靠性

2.1 三级特征的稳定性：跨时间的一致性

针对指纹三级特征稳定性的研究主要集中在对汗孔的研究上。Gupta等[20-23]认为随着时间的推移，汗孔的形态特征变化较大。Oklevski等[21-23]进一步拓展了对汗孔的研究，发现在历经数天或者数年后，汗孔间的相互位置关系会发生改变。部分研究涉及纹线宽度和边缘形态特征。Popa等[17,24-27]通过研究发现，同一人同一手指在不同时间遗留的指纹的纹线宽度和边缘形态会发生变化。Monson[17]通过长短期的实验，得出结论：纹线宽度具有稳定性，即便如此其特征也会发生轻微的变化。Galton等[28-29]发现一部分人的细点线会随着时间的推移逐渐明显。通过对数百个油墨捺印指纹的研究，Stücker等[29]认为有些人的指纹中有细点线并能表现出来，而有些人的指纹中没有细点线。此外，通过对双胞胎和无血缘关系个体指纹的研究，证明了细点线可能具有遗传性。

2.2 三级特征的反映性：跨形式的一致性

2.2.1 分辨率对三级特征的影响

2005年，在美国国家标准学会（The American National Standards Institute, ANSI）下属的美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）指纹标准更新研讨会上，美国指纹分析、研究和技术工作组（Scientific Working Group on Friction Ridge Analysis, Study and

Technology, SWGFAST）提出了潜指纹、十指纹和掌纹的最低扫描分辨率应为1 000 PPI，并且提议将三级特征纳入指纹检验标准中[30]。该提议得到法庭科学界的认可，并创建了扩展特征定义委员会（Committee to Define an Extended Fingerprint Feature Set，CDEFFS）来定义扩展指纹特征集[31]。

Ray等[32]提出了一种在灰度图上识别汗孔的新方法。该方法使得在低分辨率（500 DPI）的指纹图像上提取汗孔的位置信息成为可能。Jain等[33]通过分层匹配程序，在指纹匹配中以1 000 PPI的分辨率使用三级特征。Stosz等[6,34-39]认为对指纹三级特征的识别和使用都需要建立在高分辨率的前提下，当指纹质量较低时，得出错误结论的风险会增加。

2.2.2 作用力对三级特征的影响

Ashbaugh[13]总结了压力大小对三级特征的影响。施加较轻的压力时，能观察到的三级特征是最少的，清晰度尚未达到最优。中等压力遗留的指纹能够表现出最多的三级特征并且清晰度达到最优。重压力时多数的三级特征会被覆盖或者改变，清晰度较差。在特大压力下遗留的指纹中，有时只有部分二级特征，而三级特征完全不可见。Richmond等[9]研究了压力对指纹边缘形态（Chatterjee所提出的七种纹线边缘形态[40]）的影响，得出如下结论：除了直线特征外，其他六种特征的形态均会受到压力大小变化的影响。2009年国家研究委员会（National Research Council，NRC）的报告[41]中指出，由于每次遗留指纹的压力会不可避免地发生变化，导致手指不同部分与承痕客体的接触程度不同，因此同一手指遗留的各指纹会有所不同。FBI实验室[3]针对三级特征的可靠性做了研究，得出的结论是：遗留压力带来的变形，可能造成并不相似的三级特征变得相似，现场指纹和样本指纹中相似的三级特征可能只是遗留压力不同造成的。Ratha等[42-44]对手指的弹性形变做了研究。他们认为遗留指纹时，立体的手指变成平面的图像，指纹特征会发生改变，因此提出了不同的算法来克服这一难题。比较好的做法是利用显微图片观察和测量三级特征的形态。Anthonioz等[6]建立了同源指纹特征变化数据库，以此研究汗孔特征的反映性。实验结果表明，在不同方向的力的作用下得到的变形指纹中，相同部位的汗孔时隐时现，影响了汗孔的反映性。da Costa等[45]研究发现使用光学相干断层扫描的方式，可以避免指纹形成时由于接触而产生的形变。

2.2.3 采集和显现方法对三级特征的影响

Ashbaugh[13]总结了各种常见的理化显现方法对三级特征的影响。第一，他认为粉末刷显法无论是粉末本身还是作用机制，都会影响甚至破坏三级特征。第二，通常用茚三酮显现的指纹会呈现出点状纹线。第三，502胶显现法有时可以显现出指纹的微观特征。了解指纹的形成和显现的常识，有助于指纹鉴定人员判别三级特征。Roddy等[46]通过对油墨捺印十指指纹的516张图像的研究，发现其中91%的图像可以观察到汗孔，但是当一位志愿者用不同的作用力遗留指纹后，有75%的图像可以观察到汗孔。他们的结论是：油墨捺印指纹上的汗孔具有反映性。Anthonioz等[6]和Gupta等[47-48]通过实验发现用理化方法显现的指纹，尤其是渗透性客体上的指纹，其三级特征的反映性较差。Shi等[49]发现将以固定压力（250～300 g）捺印在硝酸纤维素膜上的汗潜指纹和油潜指纹，浸泡在水溶性染料表面后，能够提取到清晰的指纹三级特征。更重要的是，他们得出结论认为相邻汗孔间的距离可以作为指纹鉴定的依据。Wang等[50]和Wei等[51]分别提出了一种利用亲水的Fe3O4@SiO2-CdTe纳米颗粒和一种利用钙钛矿磁性纳米颗粒显现指纹的方法，使得三级特征（尤其是汗孔）能够清晰地表现出来。

Yu等[52]提出了使用高速光学相干断层扫描成像的方法来增强手指真皮乳头层纹线检测的对比度，在指纹图像上可以清楚地观察到汗腺导管和纹线边缘形态。刘微等[53]对汗孔细节特征的形成机制进行了初步研究，并验证了使用暗视场显现光滑平面玻璃上指纹汗孔细节特征的现实可行性。

3 三级特征的自动识别

NRC的报告中指出：当前我们使用的指纹自动识别系统往往不能有效地利用大部分的特征信息，许多特征需要指纹检验人员手动标记[41]。这表明指纹自动识别系统（Automated Fingerprint Identification System，AFIS）还有很大的改进空间。SWGFAST指出，产生上述问题的原因在于自指纹自动识别系统技术诞生时就只采用了非常有限的特征。而指纹检验人员不是只利用系统能够识别的端点和歧点进行同一认定或者排除，而是依赖更多的指纹特征信息[54]。

现有的三级特征提取方法主要集中在对汗孔的提取上。主要分为基于特征的提取法[33,35,55-59]，基于机器学习的提取法[60-64]以及两者结合的提取法[65]。

中科院自动化所的罗希平等[66]利用脊线上的四个采样点来表示细节点对应的脊线特征，提高了匹配的可靠性。清华大学顾金伟[67]在匹配阶段融合了方向场匹配和细节点匹配结果，增强了系统对低质量图像匹配的可能性。

4 三级特征的鉴定属性

学者们探讨了指纹三级特征在指纹鉴定中的鉴定属性。Locard认为20~40枚汗孔足以独立进行同一认定，Ashbaugh则认为汗孔和二级特征应当被赋予不同的权重，在指纹鉴定中结合使用[13,68]。现今，大多数学者倾向于把三级特征作为二级特征的补充，将两者结合起来运用。许多研究深入探究了二级特征与三级特征融合的指纹特征识别方法，他们的实验结果证实融合了三级特征的指纹细节特征提取方法可以提高特征提取率和比中率[6,33-35,69-73]。

2009年，Biedermann等[74]研究了用概率方式陈述法庭科学同一认定结论。他们认为同一认定中的概率表述代表了检验人员的真实想法。贝叶斯决策网络概率评分方法的建立将有利于检验人员结合自己以往的经验和在检验中获得的新数据，更加科学地表达鉴定意见。Geddes[75]和Neumann[76]总结了概率模型的历史、现状和应用，强调了使用这些模型的重要性。Cole[77]以及欧洲指纹工作组[78]，作为对NRC报告的回应，建议用其他方法代替现有鉴定意见的表述方式。Champod等[79]在Overview and Meaning of Identification/Individualization中解释和更新了指纹鉴定中涉及的推理和概率原理，特别强调了鉴定中使用决策理论的重要性。

现有的统计学模型可以归为两类：

一类是基于似然比的模型。该模型又可细分为两类：第一，英国皇家统计学会杂志发表的一个模型，这个模型代表了英格兰和威尔士法庭科学服务中心近些年研究的顶峰[80]。Neumann等[80-82]提出一个较为先进的模型来计算似然比（在比对检材和样本时利用分配的证据权重），整合了标注特征的变化和失真效应，并且用数据支持了该模型的有效性。迄今为止，他们的工作提出了一个可以运用在具体案例中的概率系统。第二，利用从AFIS中获得的分数，对一个给定的比对阶段赋予权重。这些模型已经公开发表，并且正在验证有效性并逐步实现。专业文献中关于这项研究的积极讨论促进了该研究的不断发展[83-84]。Anthonioz等[6]使用似然比模型评估了汗孔的证据强度，结论是在进行现场指纹和样本指纹的特征比对时，汗孔可以作为二级特征的补充加以运用。

另一类是随机匹配概率模型。随机匹配概率模型的主要任务是计算不同指纹中一致的特征出现的概率。从指纹检验人员的角度来看，这些概率测算类似于计算检材和样本中相似异源特征的出现率。自19世纪初Galton提出第一个模型以来，在同行评议的文献中出现了20多种模型，这些模型用各种方法建立指纹特征的各种统计关系[69-73]。

5 三级特征的研究趋势及展望

对三级特征的全面研究，是三级特征在同一认定中运用的有效基础。指纹三级特征的研究发展趋势是指纹显现提取技术、计算机科学和统计学等自然科学技术方法的结合运用。

5.1 三级特征显现提取方法的发展趋势

近年来，国内外的研究人员就这一方向展开了一些研究，取得了一些具有指导意义的研究成果。无接触指纹提取方法的创新，开创了指纹三级特征显现提取的新路径。对于无接触指纹采集技术，指纹的线条是通过照射、反射与散射等光学原理形成的3D表面形态特征，可以最大程度地排除手指因接触采集设备产生弹性形变对三级特征造成的影响。对于三级特征生物属性的探索，无接触指纹采集方法可能成为重要的研究手段。

5.2 指纹形成条件对三级特征的影响

对遗留指纹时作用力的实时监测和准确度量，可以使三级特征的研究更为精准，进而帮助指纹检验人员判断压力对三级特征的影响。罗亚平等[85]建立了采集指纹时记录压力的新技术，使得指纹采集系统在指定压力下激活并瞬时采集指纹。未来活体指纹采集设备的研发也应当将压力记录装置作为考量因素。指纹老化对三级特征的影响，可以为三级特征的研究提供理论基础。尤其是在较长时间段内三级特征的稳定性和特定性，将会影响三级特征的可靠性。

5.3 三级特征的识别技术

由于潜指纹的指纹质量参差不齐，以及各类三级特征的定义阈值不明确，所以对三级特征的提取和匹配还存在较多待解决的问题。由于对低质量指纹特征的手动标记是一项耗费时力的工作，而指纹检验人员常常需要在有限的时间内处理很多指纹，因此应当重视指纹三级特征的自动识别技术。

目前的研究多集中于汗孔与指纹二级特征的结合运用，将其他各类三级特征逐步融入到指纹特征的提取和匹配系统中是未来的发展趋势，这将在更大程度内提升指纹提取和匹配的精度及准确性。

5.4 三级特征的综合分析与应用

近年来，法庭科学共同体呼吁将主观性较强的法庭科学分析方法转变为客观分析方法，即从“黑箱”分析到“白箱”分析。指纹检验是典型的主观分析方法，依赖于指纹检验人员的判断。但是主观分析方法易受检验人员的错误、偏见和水平高低的影响。可以看出，诸多学者分别研究了三级特征的稳定性以及特定性，但是鲜有将两者结合，给予各类三级特征以不同的似然比。用统计学的方法量化三级特征的价值，可以减少涉及指纹特征的不同鉴定意见之间的变化性，使得指纹检验更具准确性、可重复性，更加可靠。通过系统性大样本量的研究，得出各类三级特征的出现率，赋予各类三级特征不同的泊松分布数值，通过贝叶斯等统计理论以似然比量化表述各类三级特征，将会是未来三级特征的综合分析与应用研究的重点。对三级特征的系统研究，结合一级特征和二级特征的研究，共同构成了指纹特征研究的集合，使得在指纹特征领域未有科学研究和数理统计未到之处。