前言：本站為你精心整理了足跡識(shí)別技術(shù)研究進(jìn)展范文，希望能為你的創(chuàng)作提供參考價(jià)值，我們的客服老師可以幫助你提供個(gè)性化的參考范文，歡迎咨詢(xún)。

摘要：足跡鑒定技術(shù)在科技進(jìn)步、技術(shù)革新的推動(dòng)下，自動(dòng)化程度、智能化水平不斷提高。同時(shí)，犯罪形勢(shì)及罪犯的反偵查能力給足跡鑒定提出了新問(wèn)題、新挑戰(zhàn)。鑒于此，梳理足跡識(shí)別技術(shù)的國(guó)內(nèi)發(fā)展動(dòng)態(tài)，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，指明研究方向，促進(jìn)現(xiàn)代刑事科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展具有重要意義。

關(guān)鍵詞：足跡識(shí)別；步態(tài)識(shí)別；身份認(rèn)證

足跡是人自重和人體肌力通過(guò)足作用于地面等物質(zhì)客體上形成的痕跡。在沒(méi)有指紋及DNA等相關(guān)證據(jù)的現(xiàn)場(chǎng)，足跡極有可能是唯一的案件偵破突破口，其重要性不言而喻。足跡按照是否有深度或高度信息可分為立體足跡與平面足跡。立體足跡包含豐富的生理特征和行為特征，是足跡檢驗(yàn)鑒定方面的重要研究對(duì)象。

一、國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展

（一）人工足跡檢驗(yàn)人工足跡檢驗(yàn)以點(diǎn)、線(xiàn)、面幾何信息的形象描述為主，輔以人工的加工測(cè)量手段獲取足跡特征。一般人難于提取和識(shí)別這些特征，只有領(lǐng)域?qū)＜矣羞@方面的能力，因此這些特征也被稱(chēng)為足跡“專(zhuān)家特征”。對(duì)于這些特征，由于領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)結(jié)構(gòu)的差異，對(duì)于同一案件，專(zhuān)家結(jié)論可能出現(xiàn)對(duì)立的局面。因此，人工足跡檢驗(yàn)結(jié)果不在法院直接采信的證據(jù)范疇內(nèi)。1.形象特征檢驗(yàn)形象特征檢驗(yàn)是直接比對(duì)足跡形象特征的方法，包括但不僅限于大小、寬窄、腳底拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、花紋、磨損等形象特征。這種方法直觀(guān)、容易掌握，對(duì)于同一環(huán)境、同一雙鞋有著不錯(cuò)的比對(duì)效果。2.步法檢驗(yàn)20世紀(jì)50年代馬玉林等人提出并實(shí)踐了步法檢驗(yàn)，使用17種單腳步態(tài)特征和雙腳步幅特征進(jìn)行同一性認(rèn)定。由于該方法對(duì)足跡數(shù)量和質(zhì)量要求較高，對(duì)城鎮(zhèn)等足跡成痕環(huán)境較差的場(chǎng)所，適應(yīng)能力較弱。3.單足跡檢驗(yàn)20世紀(jì)70年代，在步法檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)單足跡的特征提取及檢驗(yàn)方法進(jìn)行了深入研究。這種測(cè)出單足跡的幾何特征，估計(jì)人的生理和行為特征，并進(jìn)行人身認(rèn)定的方法被稱(chēng)為單足跡檢驗(yàn)。該方法對(duì)于身高、年齡、性別、體態(tài)有較好的檢驗(yàn)效果。但是，由于單足跡的重復(fù)率高，隨機(jī)性大，直接進(jìn)行認(rèn)定比較困難。4.單足跡比對(duì)檢驗(yàn)單足跡比對(duì)檢驗(yàn)相對(duì)于單足跡檢驗(yàn)增加了兩枚足跡比較的環(huán)節(jié)，判定兩枚足跡是否為同一人所為。該方法適應(yīng)性較強(qiáng)，結(jié)論相對(duì)較可靠。但是，單足跡特征受成痕主體與成痕環(huán)境的影響大，提取與識(shí)別困難，只有少數(shù)領(lǐng)域?qū)＜艺莆赵摲椒ㄅc技術(shù)。5.磨損特征檢驗(yàn)?zāi)p特征檢驗(yàn)是用由運(yùn)動(dòng)、生理結(jié)構(gòu)、動(dòng)力定型等因素綜合作用形成的相對(duì)穩(wěn)定的鞋底磨損特征對(duì)鞋及人進(jìn)行同一性認(rèn)定的方法。它可用于不同種類(lèi)鞋子認(rèn)定，是足跡檢驗(yàn)技術(shù)的重大進(jìn)步，但是，在實(shí)際檢驗(yàn)應(yīng)用中對(duì)磨損程度、磨損形態(tài)較難理解和掌握。

（二）定量化足跡檢驗(yàn)20世紀(jì)80年代，痕跡檢驗(yàn)技術(shù)的發(fā)展及技術(shù)革新需求促進(jìn)了足跡特征定量化技術(shù)的發(fā)展。周口市公安局王清舉與北方工業(yè)大學(xué)及公安部832廠(chǎng)等單位聯(lián)合研制了“CZG-1立體足跡高程測(cè)量?jī)x”及換代產(chǎn)品“JLH-A面陣式深度數(shù)據(jù)測(cè)量?jī)x”，用力學(xué)、模糊數(shù)學(xué)量化成趟足跡中步長(zhǎng)、步寬、步角等特征，便于足跡檢驗(yàn)，降低檢驗(yàn)門(mén)檻。河北省雄縣劉樹(shù)權(quán)在20世紀(jì)80年代中期將力平衡及軌跡參數(shù)化運(yùn)用到足跡檢驗(yàn)中，提出了足跡動(dòng)力形態(tài)檢驗(yàn)方法，與南開(kāi)大學(xué)合作開(kāi)發(fā)了“足跡計(jì)算機(jī)自動(dòng)鑒定系統(tǒng)”。這兩種方法在量化足跡特征基礎(chǔ)上，研制了足跡鑒定系統(tǒng)，自動(dòng)化程度高、學(xué)習(xí)使用起來(lái)更加方便，鑒定結(jié)果更加客觀(guān)公正。但是，這兩種方法依然是以步法檢驗(yàn)為基礎(chǔ)，對(duì)動(dòng)力定型所形成的運(yùn)步方式的參數(shù)化，足跡的提取、足跡特征的提取必須由人手工完成，自動(dòng)化程度還不夠高，沒(méi)有擺脫足跡“專(zhuān)家特征”的約束。

（三）自動(dòng)化足跡檢驗(yàn)20世紀(jì)90年代以來(lái)，足跡檢驗(yàn)受到了公安部的高度重視，重點(diǎn)攻關(guān)足跡分析和識(shí)別自動(dòng)化技術(shù)。解放軍信息工程大學(xué)平西建團(tuán)隊(duì)從1995年開(kāi)始研究立體足跡的檢驗(yàn)鑒別。用傳統(tǒng)石膏制模方式采集立體足跡，在生物特征識(shí)別、三維數(shù)據(jù)分析、造型等方面的研究較深入。王淡用Bezier和B樣條曲面進(jìn)行足跡三維曲面重建。田越提出了基于曲線(xiàn)形狀分析的三維表面識(shí)別方法。應(yīng)用該技術(shù)，與河南省周口市公安局開(kāi)發(fā)了“基于重壓面形狀分析的立體足跡造型與識(shí)別系統(tǒng)”，但是，該方法要求深度基準(zhǔn)面一致。肖著提出了表面法向量分布曲線(xiàn)識(shí)別法解決深度基準(zhǔn)面問(wèn)題。該方法雖然能夠應(yīng)對(duì)基準(zhǔn)面不一致的問(wèn)題，但是分布曲線(xiàn)特征屬于全局特征，忽略了局部特征，不適用識(shí)別復(fù)雜三維表面。丁益洪為了提高足跡采集分辨率，提出了立體足跡深度圖像分割方法。在此基礎(chǔ)上，考慮足部骨骼生理特征，提出了描述立體赤足跡三維表面形態(tài)特征的參數(shù)模型圖，用形狀特征參數(shù)化足跡模型。這種同一性鑒別實(shí)驗(yàn)的正確率為79%。苗良在建立的立體足跡圖像坐標(biāo)系內(nèi)，將足跡的幾何特征及其拓?fù)潢P(guān)系參數(shù)化，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析得到了足跡與身高、年齡、性別、體型之間的關(guān)系。平西建團(tuán)隊(duì)對(duì)立體足跡的研究深入且有代表性，尤其在三維數(shù)據(jù)分析、造型方面。不過(guò)，由于用石膏制模方式采集立體足跡，效率較低。大連海事大學(xué)裴偉開(kāi)展了基于多尺度Gabor變換的平面足跡檢索算法研究，在6000枚犯罪現(xiàn)場(chǎng)足跡庫(kù)中，取128枚64組足跡互相檢索，排在前20位的比例是85.2%，排在前100位的比例是100%。大連恒銳股份有限公司的“恒銳足跡自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)”于2007年3月26日通過(guò)了公安部科技局組織的技術(shù)鑒定，鑒定結(jié)論為整體技術(shù)達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，于2008年被公安部科技局確定為2008年度科技成果重點(diǎn)推廣項(xiàng)目。2010年9月“鞋樣本數(shù)據(jù)庫(kù)在線(xiàn)服務(wù)平臺(tái)”正式開(kāi)通，數(shù)據(jù)庫(kù)保存了來(lái)自全國(guó)各地近千個(gè)品牌的男鞋鞋樣10萬(wàn)余款，包含運(yùn)動(dòng)鞋、皮鞋、休閑鞋等款式，目前為25萬(wàn)余款。

二、國(guó)外研究進(jìn)展

國(guó)外足跡檢驗(yàn)的歷史雖然沒(méi)有國(guó)內(nèi)那么悠久，但作為重要的痕檢證據(jù)，領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者也開(kāi)展了形式多樣的各種技術(shù)研究，促進(jìn)了足跡檢驗(yàn)技術(shù)的發(fā)展和完善。Kanchan研究了足跡與人體年齡、身高、性別的關(guān)系，并給出人的足跡具有唯一性的結(jié)論。Massey用成年雙胞胎的足跡差異性進(jìn)一步印證了該結(jié)論。Hemy用足和足跡的10條直線(xiàn)分布特征估計(jì)人的性別，在200個(gè)成年樣本中，對(duì)男性識(shí)別較準(zhǔn)，交叉校驗(yàn)使識(shí)別率從71%提高到91%。Periyasamy探討了足底壓力分布與性別的關(guān)系。Jasuja研究了人行走時(shí)步幅和身高的關(guān)系。Bertani研究了不同年齡、性別、腳支撐的老人的足弓類(lèi)型對(duì)腳底壓力分布的影響，發(fā)現(xiàn)足弓越高腳底峰值壓力越大，非支撐腳比支撐腳的足弓高，隨著年齡的增大，足弓變低，女性的更低，這可能與腳底肌肉僵硬有關(guān)。Bouridane等用相位相關(guān)濾波器（PhaseOnlyCorrelation,POC）和組合相關(guān)濾波器（AdvancedCorrelationFilters,ACFs）中的無(wú)約束最佳權(quán)衡綜合鑒別函數(shù)（UnconstrainedOptimumTrade-offSyntheticDiscriminantFunction,UOTSDF）濾波器進(jìn)行足跡檢索，以峰值旁瓣比（Peak-to-SidelobeRatio,PSR）為指標(biāo)，在5200枚的足跡庫(kù)中的平均識(shí)別率為86.61%，不足在于POC對(duì)旋轉(zhuǎn)敏感，ACFs對(duì)噪聲敏感。Bouridane聯(lián)合Harris、Hessian和SIFT為新的縮放、旋轉(zhuǎn)不變算子，在300枚的足跡庫(kù)中，多種情況（旋轉(zhuǎn)、縮放、噪聲、殘缺及多種組合）的測(cè)試結(jié)果表明排在前10位的比例為68.5%—100%。由于聯(lián)合了多個(gè)檢測(cè)子，速度較慢；足跡庫(kù)較小，也并非現(xiàn)場(chǎng)庫(kù)。AmbethKumar用歸一化平面赤足跡加權(quán)方向差與位置差進(jìn)行識(shí)別，該研究使用的樣本集較小。Massey使用960個(gè)墨拓足跡，提取96000個(gè)形狀特征進(jìn)行識(shí)別，確定二維赤足足跡可進(jìn)行身份鑒別，但是該方法的特征提取自動(dòng)化程度低，需人工干預(yù)。Zheng用行進(jìn)中動(dòng)態(tài)變化的足壓力特征進(jìn)行鑒別。TRADEMARKTM是由CSIEquipment公司在2006年開(kāi)發(fā)的一套足跡標(biāo)識(shí)分析識(shí)別系統(tǒng)。CSIEquipment公司聲稱(chēng)系統(tǒng)是當(dāng)時(shí)唯一一套利用類(lèi)別、大小、損傷、磨損識(shí)別足跡，自動(dòng)將足跡與嫌疑人數(shù)據(jù)庫(kù)、犯罪現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)的檢索系統(tǒng)。

“自動(dòng)”是指比對(duì)和查詢(xún)過(guò)程。事實(shí)上，該系統(tǒng)仍需用戶(hù)根據(jù)分類(lèi)或其它方式編碼。與其它足跡系統(tǒng)不同的是，它需要用戶(hù)指出查詢(xún)足跡出現(xiàn)特征的位置。SICAR是由英國(guó)Foster&Freeman公司在2006年開(kāi)發(fā)的商用足跡檢索分類(lèi)系統(tǒng)，已被英國(guó)警察部門(mén)及法醫(yī)部門(mén)采用。最新版是SICAR?6，可以在嫌疑人和犯罪現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索足跡。該系統(tǒng)將花紋特征分為線(xiàn)形、波形、曲折形、圓形、菱形和塊狀等類(lèi)別，同其它半自動(dòng)系統(tǒng)一樣，也需用戶(hù)把足跡人工分類(lèi)并對(duì)足跡特征進(jìn)行編碼。Chazal建立了一種全自動(dòng)足跡分類(lèi)系統(tǒng)，用多個(gè)旋轉(zhuǎn)法向功率譜密度作為花紋特征。為了減少灰度變化率，高低頻信息被剔除，只保留足跡信息。Chazal測(cè)試了1000枚足跡，同組相似足跡排在第一位的比例為67%。ZHANG建立了一種基于輪廓邊緣特征信息的足跡識(shí)別系統(tǒng)，用邊緣方向直方圖檢索足跡圖像，檢索實(shí)驗(yàn)在512枚足跡庫(kù)中進(jìn)行。他們用仿真的旋轉(zhuǎn)、尺度變換、高斯噪聲圖片，評(píng)價(jià)該方法在不同情況下的魯棒性，準(zhǔn)確率為85.7%。Pavlou用SIFT描述MSER提取的特征，用光譜特征精匹配，在374枚足跡庫(kù)中進(jìn)行檢索實(shí)驗(yàn)，排在第1位的比例為87%，排在前8的比例為92%，但系統(tǒng)對(duì)信噪比的要求十分高。Gao使用多尺度曲率分析方法將鞋底花紋分為凸凹兩類(lèi)，然后在多尺度空間用不斷修改足跡輪廓模型的方式剔除三維特征中的異常數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)特征提取和分類(lèi)。Tang使用線(xiàn)、圓、橢圓等基本形狀特征和屬性關(guān)系圖檢索圖像。使用300枚真實(shí)場(chǎng)景的足跡圖像及2660枚變換后的圖像作為測(cè)試庫(kù)，排在前10%的比例為73%。Gamage開(kāi)發(fā)了非常有代表性的三維激光足跡采集儀，由兩臺(tái)激光器和一臺(tái)攝像機(jī)構(gòu)成，X、Y、Z的軸向精度分別為0.2369mm、0.0438mm、0.5mm，掃面速度為1.2138mm/s，實(shí)驗(yàn)中僅足跡掃面時(shí)間就為371.533秒，視頻分辨率為1920×1088，大小為1.03GB。整體而言，國(guó)外在足跡檢驗(yàn)方面的特點(diǎn)是，起步晚，以研究平面足跡檢索檢驗(yàn)為主，多是在小樣本非犯罪現(xiàn)場(chǎng)足跡庫(kù)中進(jìn)行檢索試驗(yàn)，水平和國(guó)內(nèi)相當(dāng)。

三、結(jié)論與展望

足跡鑒別技術(shù)在幾千年的發(fā)展中，取得眾多研究進(jìn)步和技術(shù)突破，是經(jīng)得起歷史長(zhǎng)河考驗(yàn)的生物特征鑒別技術(shù)，在歷史舞臺(tái)上延續(xù)著其特有光芒的同時(shí)，也向人類(lèi)提出了更高的要求。成痕主體、成痕環(huán)境的變化對(duì)痕跡采集及鑒別技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。一方面，隨著罪犯的受教育程度及學(xué)習(xí)能力的提高，罪犯的反偵查手段花樣百出，現(xiàn)場(chǎng)能提取到的有效證據(jù)越來(lái)越少，很多情況下，足跡可能是唯一的現(xiàn)場(chǎng)遺留證據(jù)，足跡鑒別成了偵破案件的唯一希望。另一方面，足跡“專(zhuān)家特征”限制、采集自動(dòng)化程度低、殘缺破損足跡困擾、理論基礎(chǔ)薄弱等問(wèn)題嚴(yán)重影響了足跡鑒定的速度和精度，阻礙了案件的偵破。將更新、更優(yōu)的技術(shù)引入實(shí)戰(zhàn)，提高采集設(shè)備的自動(dòng)化、小型化，“專(zhuān)家特征”的數(shù)學(xué)化、科學(xué)化，分析過(guò)程的智能化、網(wǎng)絡(luò)化，理論支撐的全面化、深刻化，特殊情況的專(zhuān)業(yè)化、綜合化是足跡識(shí)別技術(shù)的發(fā)展方向。（一）足跡高效采集將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、片上實(shí)驗(yàn)室技術(shù)應(yīng)用到足跡采集設(shè)備上，適應(yīng)復(fù)雜多變的成痕環(huán)境，克服常用足跡采集儀的笨重、昂貴、采集速度慢、精度低等缺點(diǎn)，快速準(zhǔn)確非接觸地獲取犯罪現(xiàn)場(chǎng)的立體足跡數(shù)據(jù)，為鎖定犯罪嫌疑人提供硬件保障。（二）步態(tài)與立體足跡互識(shí)別以生物控制論為指導(dǎo)，建立骨肌系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型及控制機(jī)制，揭示足造痕的本質(zhì)，實(shí)現(xiàn)立體足跡、步態(tài)、人的三點(diǎn)一線(xiàn)，完善足跡檢驗(yàn)鑒定理論體系。（三）平面足跡與立體足跡互識(shí)別以人體解剖學(xué)為基礎(chǔ)，將增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，使自成體系的平面足跡特征與立體足跡特征能夠在統(tǒng)一的框架下互聯(lián)互查，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的特征刻畫(huà)與檢驗(yàn)鑒定。（四）殘缺破損足跡與完整足跡互識(shí)別將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與腦認(rèn)知技術(shù)相結(jié)合，透過(guò)現(xiàn)象抓住本質(zhì)，將殘缺破損足跡與完整足跡在特征空間配準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)殘缺破損足跡的檢驗(yàn)鑒定。

參考文獻(xiàn)：

[1]Y.Tang,S.N.Srihari.Likelihoodratioestimationinforensicidentificationusingsimilarityandrarity.PatternRecognition,2014,47:945-958.

[2]S.Almaadeed,A.Bouridane,D.CrookesandO.Nibouche.Partialshoeprintretrievalusingmultiplepoint-of-interestdetectorsandSIFTdescriptors.IntegratedComputer-AidedEngineering,2015(22):41-58.

[3]W.Pei,Y.Y.Zhu,C.Liu,Z.Y.Xia.Non-uniformitycorrectionforSLMmicroscopicimages.ImageandVisionComputing,2009,27(6):782-789.

[4]袁勝,王陽(yáng).中國(guó)足跡檢驗(yàn)技術(shù)沿革及其展望[J].云南警官學(xué)院學(xué)報(bào),2011,85(2):119-121.

作者：楊琳，佟德鑫 單位：遼寧警察學(xué)院