似然比框架下五官宏觀特征淺析

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(jù)的重要作用，尤其是視頻中的人像資料能夠直接指認(rèn)犯罪嫌疑人，為案件的偵辦工作提供強(qiáng)有力的支持。目前，人像鑒定所采用傳統(tǒng)的鑒定方法，并不能得到量化的結(jié)論。本文主要研究照片中人的面部輪廓及五官的形態(tài)在人群中的相似度，為將似然比應(yīng)用于人像鑒定中得出量化的鑒定結(jié)論提供數(shù)據(jù)支撐。

關(guān)鍵詞：似然比框架下；五官宏觀特征

中圖分類號(hào)：D918.9文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-4379-（2017）11-0294-01

作者簡介：周鵬，中國刑事警察學(xué)院學(xué)院，碩士研究生。

一、當(dāng)前的人像鑒定方法

當(dāng)前的人像鑒定方法一般分為傳統(tǒng)人像鑒定方法和計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別方法。傳統(tǒng)的人像鑒定方法又包括特征點(diǎn)比對(duì)法和拼接比對(duì)法。特征點(diǎn)比對(duì)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(jìn)行比對(duì)，如果整體輪廓一致，那么接下來需要尋找特征點(diǎn)，并對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行逐一的比對(duì)，然后綜合評(píng)判得出鑒定結(jié)論。拼接比對(duì)法主要是應(yīng)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(diào)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(duì)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(píng)判做出鑒定結(jié)論。這兩種方法的檢驗(yàn)都需要積累大量的人像鑒定經(jīng)驗(yàn)才能夠得出比較準(zhǔn)確的鑒定結(jié)論，并且結(jié)論無法量化。

當(dāng)前關(guān)于人像計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別相關(guān)算法的文獻(xiàn)特別多，但是并沒有成熟的經(jīng)過公安工作實(shí)際檢驗(yàn)可行的模型與算法。計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別的每種算法在一定程度上都會(huì)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(shí)，結(jié)論并不準(zhǔn)確，因此該方法應(yīng)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(shù)的人像識(shí)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(jié)論，法院在審理案件的過程中也習(xí)慣于接受這樣明確的結(jié)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(jié)論。通常大部分的情況都是給出傾向的認(rèn)定或傾向否定的結(jié)論，但是究竟傾向的具體程度有多少并沒有一個(gè)具體的量化結(jié)果。隨著國內(nèi)外法庭證據(jù)評(píng)估方法的發(fā)展，世界各國對(duì)證據(jù)有了全新的認(rèn)識(shí)，DNA就率先將基于似然比的證據(jù)評(píng)估方法引入到其鑒定中來。通過該評(píng)估方法可以評(píng)估證據(jù)對(duì)鑒定結(jié)論支持力度的大小，也就是量化了傾向認(rèn)定或者傾向否定的程度有多少，并且該方法在國內(nèi)外受到了廣泛的認(rèn)可。

在一個(gè)給定的人像庫當(dāng)中，人像的一個(gè)特征的似然比可以表示成該特征在樣本庫中沒有出現(xiàn)的概率和該特征在樣本庫中出現(xiàn)的概率的比值。分子用來估計(jì)檢材與樣本中的人是同一個(gè)人的假設(shè)條件下，獲得當(dāng)前樣本間匹配程度的概率，而似然比的分母，用來估計(jì)在檢材與樣本中的人是不同人的假設(shè)條件下，獲得當(dāng)前樣本間匹配程度的概率。所以，它們的比率就是當(dāng)前人像證據(jù)支持同一人的假設(shè)和支持不是同一人假設(shè)的相對(duì)強(qiáng)度。通常情況下我們會(huì)將這個(gè)比率與1做比較，這個(gè)比率與1之間的級(jí)數(shù)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(jù)強(qiáng)度越高；反之，這個(gè)比率與1級(jí)數(shù)越接近，說明該特征點(diǎn)的證據(jù)效力也就越低。如果用Pa來表示一個(gè)特征在樣本庫出現(xiàn)的概率，用Pna來表示該特征沒有在樣本庫中出現(xiàn)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(jià)值為LR的倒數(shù)，也就是說，某特征在樣本庫中出現(xiàn)的概率越低，它的價(jià)值也就越高。

三、具體實(shí)例

為了具體說明問題，筆者隨機(jī)選取了一組數(shù)量為100，年齡在18-19歲之間的、東北地區(qū)的男性證件照片，組成了一個(gè)小型人像庫。筆者選取了臉型和額頭寬度兩個(gè)宏觀特征進(jìn)行觀察比對(duì)，其中臉型的劃分標(biāo)準(zhǔn)為傳統(tǒng)的漢子劃分法，額頭的劃分標(biāo)準(zhǔn)為寬額、窄額和中等額，經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，不同臉型和不同額頭寬度在樣本庫中出現(xiàn)的數(shù)量如下表：

那么，假設(shè)檢材樣本中出現(xiàn)的臉形特征為用形臉和中等額，那么，臉型和額頭這兩個(gè)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(jià)值是99，額頭特征的價(jià)值大概是1.2左右，而兩個(gè)價(jià)值綜合起來看就是兩個(gè)特征的乘積，即：

V=V臉*V額=46/54=118.8；

這個(gè)值表示，從已知的兩個(gè)特征點(diǎn)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(dāng)中，這個(gè)數(shù)值是一個(gè)比較低的傾向同一認(rèn)定，當(dāng)然，選取的特征越多，越細(xì)致，數(shù)值的結(jié)果就越接近于真實(shí)的情況，筆者也會(huì)在后續(xù)工作過程中做更加深入細(xì)致的研究。

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