寻找指纹比对过程中细节特征的最佳相对密度

李 康 蒋永毅 孟天卓 李金龙

（1 浙江警察学院刑事科学技术系 浙江 杭州 310053；2 桐乡市公安局刑事科学技术室 浙江 嘉兴 314500）

1 引言

一般情况下，在标注指纹细节特征时遵循特征点宜集中不宜分散的原则[1-2]。但在实际工作中局部特征点过于集中或过于分散，会对指纹查询比对造成不利影响，因此，探索最适宜的特征分布情况对指纹查询比对工作有着很好的实战意义。本文主要通过对指纹特征点相对密度的研究来对其分布情况进行考查，归纳总结出最佳的特征点密度值或分布情况，以期对指纹查询实战破案起到良好的促进作用。

2 实验部分

2.1 主要仪器设备和材料

计算机（公安网专用）、高性能服务器、北大高科指纹自动识别系统PU-AFIS 3.2版、Photoshop（ps5）软件、指纹信息管理系统、现场指纹。

2.2 实验样本选取

在省级现场指纹库中随机抽样选取100枚指纹，且均可以在目标捺印库中比中相应的捺印指纹。指纹特征点的选取主要遵循清晰、稳定、不变形的原则，保证实验的可靠性。为此，选取条件相对较好的现场指纹进行实验，并且特征点最好以指纹中心部位清晰、完整、不变形为佳。

2.3 实验方法

本次实验主要采用控制变量法来进行，就是为了保证实验结果的准确，需要排除实验中其他的影响因素，分别对指纹纹型标注与否、中心点范围以及三角区域范围在不改变其他已编辑特征的基础上进行研究。在此基础上，分别保证特征点数量不变和覆盖面积不变，改变其它对应变量，从而改变指纹特征点的相对密度。

2.4 实验过程

首先，对实验中可能存在的影响因素进行排除，保证实验中变量的单一性，主要是指指纹纹型有无标注，三角特征是否标注，中心点的范围大小等。

其次，在排除其他因素影响的基础上，对指纹相同区域面积内特征点数量不同对比对结果的影响进行研究。在每个样本中分别选取8个特征点、10个特征点、12个特征点、14个特征点、16个特征点进行不同分布面积的编辑，保证不同特征点数量整体覆盖面积相同。再通过Photoshop软件，分别标记所对应面积，分别为8mm×8mm、10mm×10mm、12mm×12mm、14mm×14mm的正方形。编辑好指纹后发送查询，比对候选对象为100，并观察实验结果。

再次，在排除其他因素影响的基础上，对指纹不同区域面积内特征点数量相同对比对结果的影响进行研究。覆盖面积选取为8mm×8mm 、9mm×9mm 、10mm×10mm 、11mm×11mm 、12mm×12mm 进行特征点数量不同的编辑。不同特征点数量选取为10个、12个、14个、16个，编辑好指纹后发送查询。

最后，对实验数据进行总结分析，得出结论。

3 实验结果与分析讨论

3.1 实验过程中影响因素的排除研究

通过实验可以得出，在编辑指纹特征时，中心点和三角区域的标注及其范围的大小对比对结果是有影响的[3]，但主要都是体现在比对的时间方面。具体而言就是纹型的选定与否对比对结果没有影响，只是时间上存在一定的差异。但是错标会导致漏查而无法比中。适当标注指纹的中心点范围和三角区域，可以提高指纹的查中概率，但是标注与否对比对结果无影响，也仅仅是比对时间上的差异。具体结果如表1、表2、表3所示。

表1 纹型标注与否的实验结果

表2 修改指纹中心范围的实验结果

表3 修改指纹三角范围的实验结果

因此，在后续的特征点分布情况实验研究中，采取只标注指纹的细节特征点，不标注纹型、三角以及中心点，使得对实验的影响因素只控制在特征点的数量和分散程度上，确保实验的准确性。

3.2 指纹相同区域面积内特征点数量不同对比对结果的影响研究

通过对所选取的100枚指纹的编辑后发送查询，分析相同覆盖面积内不同特征点数量对比对结果的影响。在此，选取指纹编号为330000000020170222701的指纹为例进行描述，实验所用覆盖面积为边长10mm方形区域，如图1。

图1 面积一定，特征点个数不同情况下的比较图

选取100枚指纹全部发送比对后具有代表性的部分比对结果如表4所示。

表4 面积大小一定时，不同特征点个数的比较结果

通过实验可得出，当特征点相对密度维持在0.14个/mm2（±0.02）时，得分、排名和查中概率的综合情况最好，是最佳的特征点的最佳分布情况。当相对密度值不在这个范围内时，无论是大于还是小于该最佳值时，得分、排名和查中概率均会有不同程度的降低。当不同实验组中的特征点相对密度小于0.08时，查中概率普遍偏低，且当相对密度在0.07及以下时，均不能比中指纹。

当所标注的特征点过于密集，相对于捺印指纹的特征集就会显得比较片面。当可标记区域面积比较小时，而且又将指纹的特征点编辑的比较密集，会使特征点区域对于整个捺印指纹而言相对较小，在这个小区域范围内，出现相似特征点分布的可能性非常大，甚至一些纹型都不一样的指纹因为局部特征分布相似而排名靠前，从而影响到正确指纹的得分和排名。

3.3 指纹不同区域面积内特征点数量相同对比对结果的影响研究

通过对所选取的1 0 0枚指纹的编辑后发送查询，分析相同覆盖面积内不同特征点数量对比对结果的影响。本实验以指纹编号为330000000020170223201为例进行说明，其特征点个数为14个，如图2。

图2 不同覆盖面积正方形示意图

选取100枚指纹全部发送比对后具有代表性的部分比对结果如表5所示。

通过实验，得出当特征点相对密度维持在0.14个/mm2（±0.02）时，得分、排名以及查中概率最佳，综合情况最好，是最佳的特征点的最佳分布情况。若超出这个范围，得分、排名以及查中概率都会有不同程度的降低，甚至无法比中指纹，造成漏查的现象。

出现漏查现象的原因，从原理上来说主要是因为指纹自动识别系统是根据现场指纹的特征与捺印指纹特征来进行比对分析，在这个匹配区域内首先找到最为匹配的一个特征点，然后以这个特征点为基础，逐级向周围扩散，一一对应寻找互相匹配的特征点。寻找最为匹配特征点的原则是根据特征定位从现场指纹对应到捺印指纹上的相对位置，但是在这个相对位置的阴影区域面积内，可以得到的相似指纹特征点有N个（N≥1），得出这N个候选特征点之后，还要进行唯一匹配特征，就是在所得的特征相对区域内，选取最合适的特征点，倘若指纹特征点过密，使N的数值变大，会在确定唯一特征点的过程中容易出现差错点，如果多次出现这样错误的匹配特征，就会很容易对指纹得分、排名和查中概率产生不利影响[4-6]。

表5 特征点个数一定时，不同覆盖面积的比较结果

4 结论

通过实验研究表明，当指纹特征点相对密度在0.14个/mm2（±0.02）时，指纹比对的得分、排名和查中概率等结果指标均比较靠前，即相对密度0.14个/mm2（±0.02）是最佳的特征点分布情况，选择最佳的特征点分布情况将很好地提高指纹的比中率，并不是指纹特征点越集中越好。在实际公安工作中，为了达到这样的特征点相对密度，以一定的区域为例，在区域面积内饱和特征点数的基础上，适当删减部分特征点使得特征点分布相对适中，来提高指纹的比中率。但需要注意的是，在现场指纹可标特征点个数较多的情况下，若为残缺指纹特征点个数原本就少时不适宜此方法。

[1]曹祥.基于细节特征的自动指纹识别系统的研究[D].长沙:中南大学,2007(4):67-84.

[2]宁翠萍,张绍锋,任莉.对影响指纹自动识别系统因素的探讨[J].山西警官高等专科学校学报,2007(4):77-78.

[3]徐志波.现场指纹特征编辑对指纹比中率的影响[J].刑事技术,2009(4):51-52.

[4]牟华艳,缪世强.差异指纹比对关联要素分析[J].刑事技术,2013(2):57-58.

[5]刘世权,罗亚平,吴剑.指纹鉴定人员对现场指印认知能力的研究[J].刑事技术,2015(1):1-7.

[6]孙东晓.浅议指纹系统提高比中效率的方法和技巧[J].北京警察学院学报,2014(1):94-97.