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自动指纹识别系统(AFIS)—简史


​​AFIS History  ​​​​
将有罪者绳之以法,为无辜者保驾护航


下面的场景对于刑侦剧迷们来说非常熟悉。NCIS犯罪实验室审查员Abby打开她功能强大的电脑,然后输入从犯罪现场采集的潜在指纹,电脑会立即获得坏人的肖像,并提供完整的身份识别信息。

她正在进行自动指纹识别, 该流程可自动将一个或多个未知指纹与数据库中已知和/或未知的指纹进行匹配

可以预见,现实截然不同。审查员需要进行质量检查,绘制细节,然后进行搜索……

但可以肯定地说,自20世纪80年代首次出现以来,用于刑事鉴定的自动指纹识别系统 (AFIS)已成为世界各地警署和其他执法机构工作的核心。

这些系统可大大增加成功识别嫌犯的几率,从根本上改变了当局处理各种犯罪和犯罪活动的调查方式。

本文重点关注5个主题:

  • 基础知识 : 用于识别的生物识别技术
  • 自动指纹识别系统的技术挑战
  • 早期阶段: 证明自动指纹识别系统的价值
  • 基本构件:全面检查的工具包
  • 自动指纹识别系统和执法的未来

让我们深究一下。

自动指纹识别系统—50年的研究与发展

 

乍一看,手动处理从嫌犯和/或犯罪现场采集的指纹费力且耗时,但使用现代技术使其实现自动化就很简单。

然而,自动指纹识别系统已发展成为一种高效且有效的工具,能够在几分钟内详细检查大量数据库并提供潜在的指纹匹配,这是50多年来深入研究和发展的结晶。

相关的研究与发展仍在继续。

除了无所不在的“传统”犯罪外,全球恐怖主义活动和非法移民等新挑战不断出现,敦促有关当局识别可能对国土安全构成威胁的个人。

与此同时,新的生物识别技术(包括虹膜 和面部识别)​ – 意味着自动指纹识别系统正迅速转变为自动生物识别系统(Automated Biometric Identification System,ABIS),为执法机构提供更强大的工具。

Automated fingerprint identification system 

借助新一代自动生物识别系统软件,指纹审查员能够高精度地处理多个复杂的生物识别事项,并将 面部识别 与指纹识别或虹膜识别联系起来。(信息来源:金雅拓CABIS 7.0)

自动生物识别系统可高速、高精度地处理多个复杂的生物识别事项,例如将面部识别与指纹识别或虹膜识别联系起来,克服单模系统常见的识别限制。

指纹,生物特征和识别

生物特征识别  基于以下原则:每个人拥有一组可识别且可验证的数据,这些数据是其独有且特有的。弗朗西斯·高尔顿爵士(查尔斯·达尔文的堂兄)曾表示,对于指纹而言,即使是双胞胎,找到两个相似指纹的概率也只有640亿分之一。

当然,使用指纹作为识别和定罪罪犯的方式历史悠久,远远超出了自动指纹识别系统的历史。

Livescan tenprint and palm print scanner 

如今,在许多国家指纹扫描仪技术正逐步取代传统墨水指纹识别(信息来源:金雅拓)

​自动指纹识别系统什么时候开始出现?

刑事鉴定制度最早出现于19世纪末。Henry指纹分类系统取得了标志性发展,按生理特征和人体测量学对指纹进行分类(也称为Bertillon系统),从嫌犯获得这些测量指标并将其归档,从而催生了刑事鉴定制度。

在英国,伦敦大都会警察局于1901年开始使用生物特征进行身份识别。在美国,纽约警察局于1902年启动了生物识别流程,法国警方于1902年末启动了相同的程序。

到20世纪20年代,FBI已创建了其第一个身份识别部门,为美国执法机构建立了一个中央犯罪身份识别数据信息库。

所有数据都需要由日益增加的工作人员进行人工分类。每次寻找潜在匹配时,都必须进行类似的繁重人工搜索。

但这只是冰山一角……


动指纹识别系统如何帮助执法?

自动指纹识别系统可追溯到20世纪60年代的电子革命。

计算机出现时恰逢发达国家广泛关注犯罪率上升问题。

在美国,兰德公司编写的报告特别具有影响力。

值得注意的是,它重点强调了更有效利用物证的机会—提高破案率

认识到新兴技术有助于实现上述目标,包括FBI、英国内政部及日本和法国警察局在内的机构纷纷开展研究计划。 

这有助于启动自动指纹识别系统的开发

  

动指纹匹配:挑战 

现代自动指纹识别系统的发展需要实现更多技术性突破。不应低估这些挑战的规模。
我们来想一下。

为了有效地复制技术娴熟、经验丰富工作人员的工作,必须快速、可靠、准确地执行许多关键任务。

具体而言,包括:
  • 读取和采集传统的卡上印刷指纹图像;
  • 在采集的图像中检测“细节”(区别性特征)
  • 索引记录;
  • 将一组细节数据(例如从嫌犯或犯罪现场采集的数据)与类似记录的大型数据库进行比较。

将一组细节数据(例如从嫌犯或犯罪现场采集的数据)与类似记录的大型数据库进行比较。

十指指纹和已知指纹

顾名思义,“十指指纹”包含从个人采集并收集在一张纸上的10个完整指纹。另外,这些也称为“已知指纹”,原因是指纹来源的身份是已知的。

传统方法是在手指末端涂上一层薄薄的油墨,然后将手指按压在卡片上。最近,电子“'livescan”(实时扫描)设备的使用越来越多。

潜在指纹

Latent prints

从犯罪现场提取的潜在指纹

相反,潜指纹是指使用化学、物理和/或照明技术从犯罪现场或物证中恢复的指纹。不可避免地,这些指纹通常只是一部分或高度分散的,为进行可靠自动匹配带来实际问题。

旧金山潜指纹识别增加了10倍,让我们看看这带来了哪些好的改变。

动指纹识别系统: 生物识别和法医学


一旦解决了关键技术问题,自动指纹识别系统就需要在现实世界证明自己的价值。

在这方面,1984年向旧金山当局提供的系统特别重要。值得注意的是,该市的新自动指纹识别系统是全新的“将犯罪现场搬到法庭”哲学的一部分。

 

AFIS Court Room

包括组建一个专门的犯罪现场调查小组,对该小组成员进行专门培训并为其配备实验室和车辆。

这项举措的影响非常大,引起了公众的热议,潜指纹的识别量增加了10倍,盗窃率迅速下降。

使用自动指纹识别系统及更集中的物证采集和分析方法被证明行之有效,因此,该系统成为美国各地大型司法管辖区的必备品。


为了更详细了解取证分析师的工作及他们的成就,我们在视频短片中简要介绍了如今 SFPD的自动生物识别系统 如何帮助提高这个标志性加州社区的公共安全。

自动指纹识别系统市场

到1999年,全世界公部署了 500个自动指纹识别系统。

根据 Markets and Markets, 2017年开展的一项研究,自动指纹识别系统的市场规模到2020年将达84.9亿美元,预计2015年至2020年的复合年增长率为21%。

主要参与者包括Gemalto Cogent、Idemia(前身为Morpho)和NEC等。 

AFIS Market

全面的调查工具包

自动指纹识别系统的迅速普及不可避免地带来进一步的开发投资,这一趋势方兴未艾。因此,典型的现代化自动指纹识别系统可执行以下任务:

  • 根据十指指纹数据库搜索已知的十指指纹
  • 根据十指指纹数据库搜索潜指纹
  • 根据潜指纹数据库搜索潜指纹
  • 根据“未解析的”潜指纹搜索新的十指指纹

进一步的改进包括引入掌纹,将自动指纹识别系统与其他刑事司法信息系统对接,与数码照片和实时扫描装置对接,及使用多模式生物识别技术(例如面部识别、虹膜识别)。

人文因素仍非常重要 

 

在庞大的数据库中快速、可靠地找到潜在匹配的过程需要巨大的计算能力。成功取决于多种因素,特别是图像的清晰度及搜索指纹与数据库指纹的对应程度。潜指纹识别成功率通常为30%,仍高度依赖法医技术人员的技能。 

技术人员必须知道要寻找什么,而这需要12到18个月的强化训练才能掌握。

例如,在决定重点搜索哪个特征之前可能会人工审查细节 特征。要找到匹配项,可能需要使用不同的参数进行多次搜索。对于潜指纹,也可能会检索多个潜在的匹配项,需要专家进一步分析和解析才能得出结论

Latent fingerprint database

自动生物识别系统借助专门的工作流程提高了效率,如金雅拓CABIS 7.0 Unknown Latent工作流程。

对潜图像进行标记,然后提交到潜指纹数据库(LFP)和潜掌纹数据库(LPP)中,这样就可以进行搜索,无需重新标记和重新提交。


自动指纹识别系统如何运作?

有效使用非常复杂的算法是该流程的关键要素。多年来,已开发出许多此类算法,并依托现实世界经验不断改进。常用示例包括:

  • 图像增强
    顾名思义,图像增强算法解决了可能影响潜指纹或十指指纹图像基本质量的许多问题。
  • 特种提取
    特征提取算法旨在识别可区分指纹的细节点(通常是脊形端部和脊形分叉)。这些也可通过能够识别非细节点的算法提供支持,例如毛孔或纹理。实际上,在搜索匹配项时,将细节和非细节算法相结合效果非常好。
  • 索引
    自动指纹索引限制了自动指纹识别系统在搜索匹配项时需要处理的大量数据,从而显著减少完成任务所需的时间。
  • 匹配
    设计和选择自动指纹识别系统及其操作员使用的不同匹配算法,在潜在匹配的数量、误报和漏报数量上会有不同的表现。自动指纹识别系统也使用算法来提供“匹配分值”,以反应一组指纹与数据库中另一组指纹匹配的置信度。

互联互通: IAFIS, IDENT (HART)​​ 和 EURODAC


随着20世纪80年代起自动指纹识别系统应用的迅速增加,整合需求与合作需求也随之增加。

​IAFIS 

自动指纹识别系统与IAFIS的区别是什么?自动指纹识别系统是通用术语,IAFIS 是FBI自动指纹识别系统的名称。

IAFIS(综合自动指纹识别系统)于1999年创建, 现已升级为 下一代识别 (NGI)系统, 是全球最大的犯罪历史集。根据FBI月度情况说明书,该系统由联邦调查局刑事司法信息服务处维护,截至2018年1月,包含超过1.35亿刑事和民事个人的指纹。

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值得注意的是,系统架构旨在让地方、州、联邦和国际执法机构及民间组织能够全年全天候高效地访问或交换重要信息。

IDENT

在美国,生物识别技术还用于检测和防止非法入境,授予和管理适当的移民福利,并促进合法的旅行和贸易。

美国国土安全部通过其生物识别身份管理办公室 (OBIM)提供生物识别服务,该办公室提供匹配、存储和共享生物识别数据的技术。 

该系统称为自动生物识别系统或IDENT​ , 拥有超过2亿个独特的身份,每天处理超过30万次生物识别事务。

IDENT是美国政府最大的生物识别信息库,与国防部和司法部共享重要的生物识别数据,支持国土安全、国防和司法任务。

Ident在不断发展! 

国土高级识别技术(HART)是下一代系统,将在未来几年取代目前的IDENT。
 
它将提供更大容量,增强功能,提高事务处理速度,并提高用户的效率。此外,HART还进行了扩展,可容纳5亿人的生物识别特征。 

DHS于2017年9月28日与Northrop Grumman 签订了HART合同。

EURODAC 和欧洲出入境系统

同样,在欧洲, Eurodac 生物识别系统(欧洲指纹鉴定法系统)是全球最大的多司法管辖区自动指纹识别系统,服务32个国家。Eurodac是欧盟庇护寻求者指纹比对数据库,包含各个成员国所有庇护寻求者的指纹,以及非合规过境时被逮捕者的指纹。

以下是详细信息.

 

2017年11月底,欧洲理事会采用了不会被淘汰的出入境系统 (EES)。该系统将取代现行的护照人工盖章方式,将以电子方式登记姓名、旅行证件类型、生物识别特征(4个手指和面部)及访问申根地区、短暂停留的第三国国民出入境的日期和地点。

面部识别将成为自动指纹识别系统/自动生物识别系统的重要组成部分,在每个申根国家拥有国家数据库后,面部识别也将成为其相应系统的组成部分。

这些中央和国家生物识别数据库必须在2020年到位。 

European Dactyloscopy system 

匈牙利布达佩斯—2015年9月:站着等待乘火车到奥地利的难民。 Eurodac系统可比对庇护寻求者与非合规或非法过境人员的指纹。28个欧盟成员国和4个都柏林相关国家(冰岛、挪威、列支敦士登和瑞士)使用该系统。

​塑造执法的未来

 

我们已经看到,在几十年的时间里,自动指纹识别系统取得了巨大进步。

但他们仍远未成为“神奇的子弹”。当然,他们无法完全复制法医专家的复杂分析技能。

然而,现代自动指纹识别系统现在能够提供极快的速度和极高的准确度,支持以尽可能高的效率充分运用这些技能。

展望未来,自动指纹识别系统只会日益重要。最终,人工智能(AI)的引入可能会使该系统的性能提升到更高的水平。

更直接的是,更丰富的生物识别数据被广泛接受,进一步增加将物证或犯罪现场与嫌犯相匹配的几率。与此同时,这又引发了新的道德问题,需要就如何采集、存储、共享和使用个人数据做出相关决策。

不同的团体将得出不同的结论,但毫无疑问,自动指纹识别系统和自动生物识别系统都将为广泛的执法团队提供宝贵支持,这两种系统都希望建立更安全的社区,并将所有威胁守法公民安全和福祉的人绳之以法。  

访问我们2017年7月的网络档案,了解更多关于 欧洲和美国 生物识别数据保护  法律框架的信息。

如需了解有关自动指纹识别系统发展史的更多信息,我们推荐Kenneth R. Moses提供的这份卓越文档

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金雅拓CABIS用于民事和边境身份识别和执法应用的调查、身份识别和核查。Cogent AFIS已在全球80多个国家的200多种应用(如IDENT或EURODAC系统)中部署。

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