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智慧司法鉴定与指纹检测技术

——“求实杯”法庭科学国际学术研讨会（二）

2024年6月30日，“求实杯”法庭科学国际学术研讨会在中南财经政法大学南湖校区隆重召开。会议围绕“法医科学的前沿与应用”这一主题设置了“法医毒物分析与法医死亡调查”“智慧司法鉴定与指纹检测技术”“法医痕迹检验与法庭科学标准”以及“法医病理展望与法庭科学建设”四个专题单元，为法庭科学领域的前沿问题提供新颖独到的研究视角。

研讨会第二单元“智慧司法鉴定与指纹检测技术”在中南财经政法大学刑事司法学院法庭科学系主任杨敏教授的主持下展开，多位博士研究生结合所学技术进行了深入而富有前瞻性的探讨。这些探讨不仅在理论层面上丰富了法庭科学的知识体系，也为实际操作提供了有效的技术手段和创新思路，展示了法庭科学研究与应用的广阔前景。

中南财经政法大学刑事司法学院法庭科学系主任杨敏教授主持第二单元

一、田蕊：基于聚集诱导发光的潜指纹显影

华中科技大学博士研究生田蕊在其指导老师朱明强教授的指导下，展示了一项潜指纹显影领域的创新研究。田蕊深入探讨了指纹成像的重要性及其在法庭科学和刑事侦查中的关键作用，同时强调了聚集诱导发光（AIE）技术在提升指纹成像质量方面的巨大潜力。

华中科技大学博士研究生田蕊做专题发言

通过回顾指纹学的历史，田蕊强调了指纹的独特性、恒定性和可分类性，以及指纹成像在个人识别中的重要地位。粉末法、熏染法和硝酸银法等传统指纹成像方法具有成像时间长、清晰度和对比度低、灵敏度低、选择性低、背景干扰强、操作复杂和高毒性等局限性，随着技术的发展，普通荧光方法的应用虽然提高了成像的对比度和选择性，但清晰度差、背景干扰强和成像时间长等问题仍然没有得到改善。在此背景下，田蕊研究了AIE技术，这是一种利用分子内运动受限原理使聚合态材料发出强烈荧光的技术。AIE技术应用于潜指纹显影领域时展现出了显色快速、背景干扰低等优势。例如田蕊介绍的基于AIE的原位实时红色荧光潜指纹显影技术和基于AIE的单分子多靶向绿色荧光潜指纹显影技术，都能够快速且灵敏地进行潜指纹成像，且在多种基底表面均表现出良好的成像效果。

除展示AIE技术为潜指纹显影领域带来的突破性进展之外，田蕊还展望了分子结构设计升级、显影配方不断优化的未来研究方向。总之，该报告不仅体现了学术层面的深度见解，还能帮助鉴定人员实现对潜在指纹痕迹的多靶向、多原理、多保障的荧光显影，为指纹识别技术的实践应用带来了新的可能性。

二、陈世韬：人类指纹遗传研究进展

中国人民公安大学侦查学院博士研究生陈世韬就人类指纹遗传研究的最新进展进行了深入探讨。

中国人民公安大学博士研究生陈世韬做专题发言

皮纹遗传学是一门专注于研究人类和其他灵长类动物皮纹的胚胎发育、遗传机制及其应用的学科，应当从细胞内部和外部皮纹性状两个层面研究皮纹遗传学。陈世韬列举了指纹纹型、三叉类型、细节特征等研究内容，总结了相关分析、回归分析、系谱分析等分析方法，并特别指出双生子、特殊群体和普通家庭等样本对象的选择对后续分析方法和研究结论的科学性有着直接影响，展示了指纹遗传研究的多样性和复杂性。

此外，他还介绍了国内法庭科学对指纹细节特征的分类标准，包括起点、终点、分歧、结合、小勾、小眼等，这些分类有助于更细致地分析指纹遗传特性。在遗传规律方面，陈世韬分享了基于双生子资料和其它资料的研究成果，指出指纹纹型、指纹嵴数等主要受遗传因素影响，而环境因素的作用相对较小。他还提到了指纹细节特征的遗传规律，例如分叉、起点、终点等细节特征在不同亲子组合中都表现出了高相关性，总细节特征数与总指纹嵴纹计数（TFRC）的遗传度计算结果也证明了这一点。

最后，陈世韬展望了指纹遗传研究的未来方向，强调了指纹细节特征的遗传规律研究的重要性，以及如何利用这些规律来进一步理解指纹遗传的复杂性。他的报告为指纹遗传学研究提供了新的视角，也为指纹识别和法庭科学的应用提供了理论支撑。

三、李硕：相似异源指纹分析与智能比对优化方法研究

中国人民公安大学博士研究生李硕发表了题为《相似异源指纹分析与智能比对优化方法研究》的报告，该研究聚焦于大规模指纹数据库环境下相似异源指纹的分析以及智能比对优化技术的探索，旨在提高指纹识别的精度和效率，规避潜在的鉴定风险。

中国人民公安大学博士研究生李硕做专题发言

李硕首先介绍了研究背景，指出随着指纹数据库规模的快速扩大，相似异源指纹的类间相似性会显著提升。例如在千万级的数据库中，相似异源指纹的出现概率高达52.7%，其中高度、中度和低度相似异源指纹的比例分别为5.8%、13.6%和33.3%。这不仅影响指纹比对的精度，还可能引发错误鉴定，指纹检验人员面临着前所未有的挑战。为解决该问题，李硕将研究重点放在了指纹局部区域相似性的分析上。通过实验发现，高度相似异源指纹在局部区域内最多可有12个特征点相符，且相似异源指纹倾向于出现在斗型纹的特定区域。此外，研究还揭示了相似异源指纹与样本指纹在指位和手别上的关联性，其中27.2%的相似异源指纹来源于同一指位，72.8%来源于同一手别。

在智能比对优化方法方面，李硕提出了一种基于深度学习的多尺度指纹识别方法PPSUC-AFIS。该方法通过图像预处理增强指纹图像，利用改进的YOLO_FP细节特征检测模型和虚拟细节特征描述符，提取指纹的多尺度信息。此外，李硕还构建了一个包含现场指纹、同源指纹和相似异源指纹的高质量数据集PPSUC_FP v1.0，填补了国内现场指纹数据集的空白，为指纹识别研究提供了宝贵资源。

总之，李硕的报告不仅为大规模指纹数据库环境下相似异源指纹分析面临的挑战提出了应对策略，还提供了智能比对优化技术的解决方案，为提高指纹识别的精度和效率提供了新思路。

四、陈虹宇：指纹成分成像与遗留时间评估新方法

北京科技大学化学与生物工程学院博士研究生陈虹宇围绕指纹的物理与化学特性、现有显现技术的局限性以及扫描电化学显微镜（SECM）在指纹分析中的应用展开了深入探讨，并重点介绍了几种创新的指纹遗留时间评估策略。

北京科技大学博士研究生陈虹宇做专题发言

首先，陈虹宇概述了指纹的基本特征和历史，从指纹的普遍性、唯一性、不变性和反映性出发，强调了指纹在个人识别中的重要性。随后，指出了现有显现技术的不足，例如对指纹多维特征的利用不足、可能掩盖指纹特征或造成假性特征的缺陷。基于此，陈虹宇提出了利用SECM技术进行指纹成分成像和遗留时间评估的新方法。

针对血指纹，陈虹宇提出了一种基于高铁血色原（HC）的血指纹成像和遗留时间评估策略。通过SECM技术，她发现血指纹中HC分布的无标记成像能够同时反映指纹的物理形貌和化学信息，且电化学方法的灵敏度优于普通光学显微镜技术。此外，HC的老化动力学研究表明，血迹中的HC含量随时间的延长而增加，基于此建立电流-血迹遗留时间（TSD）曲线，可有效区分新鲜和老化的血指纹。

在油潜指纹分析中，陈虹宇采用脂质氧化物作为老化指标，利用SECM滴定法检测指纹氧化物的覆盖量，结合谷/脊灰度比值（GVR），建立了一种双维指标策略，成功地确定了指纹的遗留时间。此外，她还通过利用SECM成像技术获取了指纹的多级形貌特征和残留物空间分布，通过自动化算法提取GVR值，结合脂质氧化物的覆盖量，构建了指纹遗留时间的评估模型，其分类准确率高达94%。

这一研究不仅拓展了指纹分析的维度，还为指纹遗留时间的评估提供了创新的解决方案，为法庭科学、犯罪现场重建和案件侦破提供了有力的技术支持。

五、宋华秋：人工智能辅助鉴定意见的可靠性审查

算法在司法鉴定中的应用日益增多，指纹自动识别系统（AFIS）、基因型概率分析软件（PGS）和人脸识别技术（FRT）等现代科技提供的“人工智能辅助鉴定意见”（以下简称智能鉴定意见）正逐步进入司法实践，成为法庭上的重要证据。对此，中国人民大学证据法学博士研究生宋华秋就《人工智能辅助司法鉴定意见：理论基础与可靠性审查》这一话题进行了深入探讨。

中国人民大学博士生宋华秋做专题发言

了解智能鉴定意见，首先应构建其理论框架。宋华秋通过示例说明，智能鉴定意见的生成机理与传统鉴定意见不同，它具备人与技术紧密结合的“耦合性”。这意味着鉴定意见的性质更加复杂，其形成不再是单纯的专家意见，而是融入了算法的自动化处理，是人与算法共同作用的结果。

然而尽管智能鉴定意见的高效性备受期待，其可靠性仍是一个值得深究的问题。在可靠性隐患方面，智能鉴定意见面临两大主要问题：一方面，算法本身的科学可靠性和适用性存疑，存在“黑箱算法”问题；另一方面，鉴定人在与算法互动的过程中可能出现自动化偏见，即过分依赖算法结果而忽略自己的专业判断。此外，鉴定人的能力验证也可能受限于新技术的发展速度，导致鉴定实践的复杂性与能力验证的有限性之间存在差距。

针对这些隐患，宋华秋提出了智能鉴定意见可靠性审查的策略。他指出，在算法层面，审查内容应涵盖算法的科学可靠性、适用性和算法黑箱问题，确保算法的透明度和可解释性。在鉴定人层面，除了关注自动化偏见，还需审视鉴定人的能力验证和操作过程，确保数据输入、假设设定和操作流程的准确性与合规性。同时，他还强调了智能鉴定意见的证据学定位，呼吁未来的司法实践应注重智能鉴定意见的“耦合性”审查，既要审查算法的科学性，也要审查鉴定人的专业性，确保智能鉴定意见的可靠性，避免因技术失误或人为偏见导致司法错误。

在本单元的点评环节中，中国人民公安大学顾益军教授对五位同学的发言给予了肯定，同时也提出要注意研究方法的优化，特别是要将验证模型与法律相结合。

中国人民公安大学顾益军教授进行点评

中南财经政法大学刑事司法学院刘建华副教授表示五位同学选题角度佳、发展潜力大，将传统研究与人工智能、生物化学等学科进行融合，体现了学科交叉、融通创新。

中南财经政法大学刑事司法学院刘建华副教授进行点评

本单元汇集了来自不同高校的五位博士研究生，展示了法庭科学领域前沿研究的多样性与深度。他们各自在法庭科学领域做出的创新性研究不仅为指纹识别提供了科学理论支撑，丰富了法庭科学的知识体系，还为指纹检测技术与司法鉴定领域带来了新的思考和实践方向，促进了司法公正和技术进步的平衡。