摘要:視頻圖像資料在刑事案件的偵辦破獲過程中能夠起到為案件偵破提供線索和為案件審理提供證據的重要作用,尤其是視頻中的人像資料能夠直接指認犯罪嫌疑人,為案件的偵辦工作提供強有力的支持。目前,人像鑒定所采用傳統的鑒定方法,并不能得到量化的結論。本文主要研究照片中人的面部輪廓及五官的形態在人群中的相似度,為將似然比應用于人像鑒定中得出量化的鑒定結論提供數據支撐。
關鍵詞:似然比框架下;五官宏觀特征
中圖分類號:D918.9文獻標識碼:A文章編號:2095-4379-(2017)11-0294-01
作者簡介:周鵬,中國刑事警察學院學院,碩士研究生。
一、當前的人像鑒定方法
當前的人像鑒定方法一般分為傳統人像鑒定方法和計算機自動識別方法。傳統的人像鑒定方法又包括特征點比對法和拼接比對法。特征點比對法與手、足、工、槍、特的痕跡鑒定方法一脈相承,鑒定的一般步驟是首先觀察檢材與樣本之間的人像整體輪廓并進行比對,如果整體輪廓一致,那么接下來需要尋找特征點,并對特征點進行逐一的比對,然后綜合評判得出鑒定結論。拼接比對法主要是應用于檢材與樣本都是正面像,且光線條件相似五官輪廓線條比較清晰的情形。其鑒定的步驟為首先將檢材與樣本的人像部分尺寸調整一致,然后利用工具軟件將檢材與樣本各取半邊臉拼接在一起,然后觀察五官輪廓線條是否流暢、位置是否對稱、大小是否一致、所占臉部比例是否相似等特征,然后綜合分析評判做出鑒定結論。這兩種方法的檢驗都需要積累大量的人像鑒定經驗才能夠得出比較準確的鑒定結論,并且結論無法量化。
當前關于人像計算機自動識別相關算法的文獻特別多,但是并沒有成熟的經過公安工作實際檢驗可行的模型與算法。計算機自動識別的每種算法在一定程度上都會造成人像特征的丟失并且這種方法受光照條件、人像角度等外界影響較大時,結論并不準確,因此該方法應用于公安工作中還有很長的路要走。
二、似然比以及在其的概念框架下的人像鑒定
目前,在絕大多數的人像識別案件中,都希望鑒定人能夠給出明確的“是同一人”或“不是同一人”的明確結論,法院在審理案件的過程中也習慣于接受這樣明確的結論。但是,在人像鑒定的過程中受光照、分辨率等因素的影響,檢材人像與樣本人像之間必然存在著一定的差異,因此很難給出像上述所提到的明確結論。通常大部分的情況都是給出傾向的認定或傾向否定的結論,但是究竟傾向的具體程度有多少并沒有一個具體的量化結果。隨著國內外法庭證據評估方法的發展,世界各國對證據有了全新的認識,DNA就率先將基于似然比的證據評估方法引入到其鑒定中來。通過該評估方法可以評估證據對鑒定結論支持力度的大小,也就是量化了傾向認定或者傾向否定的程度有多少,并且該方法在國內外受到了廣泛的認可。
在一個給定的人像庫當中,人像的一個特征的似然比可以表示成該特征在樣本庫中沒有出現的概率和該特征在樣本庫中出現的概率的比值。分子用來估計檢材與樣本中的人是同一個人的假設條件下,獲得當前樣本間匹配程度的概率,而似然比的分母,用來估計在檢材與樣本中的人是不同人的假設條件下,獲得當前樣本間匹配程度的概率。所以,它們的比率就是當前人像證據支持同一人的假設和支持不是同一人假設的相對強度。通常情況下我們會將這個比率與1做比較,這個比率與1之間的級數相差越大,表示傾向同一,或者不同一的傾向就越明顯,也就是該特征的證據強度越高;反之,這個比率與1級數越接近,說明該特征點的證據效力也就越低。如果用Pa來表示一個特征在樣本庫出現的概率,用Pna來表示該特征沒有在樣本庫中出現的概率,那么似然比(LR,likelihood radio)可以表示成下面的形式:
LR=Pa/Pna
該特征的價值為LR的倒數,也就是說,某特征在樣本庫中出現的概率越低,它的價值也就越高。
三、具體實例
為了具體說明問題,筆者隨機選取了一組數量為100,年齡在18-19歲之間的、東北地區的男性證件照片,組成了一個小型人像庫。筆者選取了臉型和額頭寬度兩個宏觀特征進行觀察比對,其中臉型的劃分標準為傳統的漢子劃分法,額頭的劃分標準為寬額、窄額和中等額,經研究發現,不同臉型和不同額頭寬度在樣本庫中出現的數量如下表:
那么,假設檢材樣本中出現的臉形特征為用形臉和中等額,那么,臉型和額頭這兩個特征的似然比分別為:
LR臉=Pa/Pna=1/99;
LR額= Pa/Pna=46/54;
也就是說,檢材樣本中臉型特征的價值是99,額頭特征的價值大概是1.2左右,而兩個價值綜合起來看就是兩個特征的乘積,即:
V=V臉*V額=46/54=118.8;
這個值表示,從已知的兩個特征點來看,檢材與樣本是同一人的概率是不是同一人概率的118.8倍,在已有的似然比體系當中,這個數值是一個比較低的傾向同一認定,當然,選取的特征越多,越細致,數值的結果就越接近于真實的情況,筆者也會在后續工作過程中做更加深入細致的研究。
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