在美國，涉及指紋證據(jù)的第一大案是1911年芝加哥的托馬斯·詹寧斯謀殺案，因其在犯罪現(xiàn)場留下的指紋而被定罪。在后來的近乎一個(gè)世紀(jì)里，指紋同時(shí)被法庭和公眾認(rèn)為是一個(gè)可靠識別方法，然而，最近的研究表明，指紋檢查也可能導(dǎo)致錯誤的結(jié)果。如2009年美國科學(xué)院的研究報(bào)告表明，即使是經(jīng)驗(yàn)豐富的探員在后來重復(fù)檢查同一個(gè)指紋時(shí)也可能得出和自己先前不同的結(jié)論。這種情況導(dǎo)致無辜的人被錯誤判罪，犯罪分子卻無法被定罪而逍遙法外。

近期，美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院（NIST）和密歇根大學(xué)合作研究，開發(fā)出一種算法，在指紋自動識別上取得突破。該算法主要是減少人的主觀性，使指紋分析更加可靠和高效，避免一旦有效信息不足時(shí)，分析將因人而異，形成不同的結(jié)論。如犯罪現(xiàn)場獲取的指紋質(zhì)量較高，可簡單匹配，而采取該自動識別技術(shù)，，研究誤差縮小，還可修復(fù)指紋，使探員更加高效處理證據(jù)，減少積壓，花費(fèi)更少的時(shí)間應(yīng)對指紋證據(jù)搜集的挑戰(zhàn)。該算法另一大特點(diǎn)是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來構(gòu)建算法，通過不斷訓(xùn)練，對算法的準(zhǔn)確性進(jìn)行測試。下一步，研究團(tuán)隊(duì)將利用大數(shù)據(jù)的方法，進(jìn)一步提高算法的準(zhǔn)確率。

該研究成果發(fā)表在IEEE Transactions on Information Forensics and Security期刊上。endprint