• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      指紋證據(jù)評價方法的發(fā)展:從經(jīng)驗走向科學

      2024-01-09 14:37:20羅亞平
      中國司法鑒定 2023年4期
      關鍵詞:鑒定人特征向量指紋

      李 康,羅亞平

      (1.中國人民公安大學,北京 100038; 2.浙江警察學院,浙江 杭州 310053)

      指紋因其“人各不同和終生基本不變”的特性,在法庭科學領域具有很高的地位,在偵查破案及司法審判中發(fā)揮著重要的作用。 自1901 年英國倫敦警察廳正式采用指紋鑒定作為識別罪犯的方法以來,指紋技術(shù)已成為世界各國警察部門識別人們身份的主要手段[1]。 隨著我國以審判為中心的訴訟制度改革對證據(jù)科學性的要求越來越高,不僅要求檢驗方法和鑒定過程的科學性和透明性,并且強調(diào)鑒定結(jié)果的客觀性和可重復性,以及愈發(fā)強調(diào)證據(jù)強度能夠量化表達,避免鑒定意見中采用“認定”“否定”和“無法得出結(jié)論”這類絕對性的表述方式。 為了提高指紋證據(jù)的利用價值,促進指紋證據(jù)評價方法從經(jīng)驗走向科學,避免指紋錯案的發(fā)生,構(gòu)建科學的指紋證據(jù)評價體系顯得尤為必要,這將不僅有助于提高我國指紋鑒定的基礎研究水平,確保指紋鑒定意見的準確性與可靠性,而且對提高司法公信力和促進社會公平正義也具有重大的理論價值和現(xiàn)實意義。

      1 指紋證據(jù)評價方法的建立

      1.1 指紋證據(jù)評價方法的形成

      1972 年,HUBER[2]首次將“分析(analysis)、比較(comparision)與評估(evaluation)”三個步驟作為鑒定程序方法應用到痕跡鑒定活動中,此后ASHBAUGH[3]提出將核實(verification)階段加入到指紋鑒定程序中,形成指紋鑒定的評價方法(analysis, comparison,evaluation and verification,ACE-V)。其中:分析階段是指對指紋特征進行可靠性評估,考慮了現(xiàn)場指紋因壓力、變形、接觸介質(zhì)和顯現(xiàn)技術(shù)帶來的變化;比較階段是指對現(xiàn)場指紋與樣本指紋的特征進行比較;評估階段由鑒定人根據(jù)比較階段的觀察結(jié)果進行推理并決策,可能的鑒定結(jié)果有“認定”“否定”“無法得出結(jié)論”三種形式;核實階段包括對前三個階段的同行評審[4]。

      相比之下,我國指紋證據(jù)評價或指紋鑒定的方法與國外“ACE-V”的鑒定方法在本質(zhì)上具有異曲同工之處。 自新中國成立以來,在我國指紋鑒定理論與實踐中,將“同一認定”作為理論基礎,程序方法上遵從“分別檢驗、比對檢驗、綜合評判、作出鑒定意見”四個階段,與“ACE-V”程序在理論方法和實際操作中均表現(xiàn)出高度相似性,但也因各國司法制度的不同而略有差異[5]。 國內(nèi)外指紋證據(jù)鑒定及評價方法一直被用于各類司法活動過程中,在認定犯罪嫌疑人和訴訟活動中發(fā)揮了很大的作用。

      1.2 指紋證據(jù)評價的影響因素

      對指紋證據(jù)評價過程及鑒定意見科學性造成影響的主要因素是現(xiàn)場指紋的質(zhì)量和鑒定人的主觀認知能力。 其中:現(xiàn)場指紋質(zhì)量與作案人在犯罪現(xiàn)場的活動有關,即與造痕客體、承痕客體、中介物質(zhì)、作用方式和顯現(xiàn)提取方法有關,主要表現(xiàn)為殘缺、模糊、變形和重疊等;鑒定人的主觀認知能力除了對可能存在的殘缺、模糊、變形和重疊等因素進行考量外,還包括對指紋的紋型種類、區(qū)域位置、特征點的數(shù)量和質(zhì)量(空間位置關系)的分析判斷[6]。

      傳統(tǒng)的指紋證據(jù)評價方法不能有效記錄指紋證據(jù)評價的全過程,以充分展示鑒定人在鑒定評價過程中對指紋的認知能力。 ULERY 等[7]通過“黑箱”實驗對指紋鑒定人作出鑒定意見所使用方法的可重復性進行了分析,增強了鑒定過程的可控性。 ANTHONIOZ 等[8]從控制論、認知學、概率和統(tǒng)計的角度來研究指紋鑒定,運用“白箱”理論來彌補“黑箱”理論的不足,對鑒定人的主觀認知和判斷進行全流程追蹤,對影響指紋鑒定質(zhì)量的變量進行量化并建模,增強了指紋鑒定評價方法的科學性。

      1.3 指紋證據(jù)評價的標準

      一般來說,指紋證據(jù)評價的鑒定意見遵循洛卡德關于指紋鑒定的“三重性規(guī)則”,分別是:(1)當現(xiàn)場指紋和樣本指紋有超過12 個高質(zhì)量細節(jié)特征點相吻合時,就可以作出同一認定的結(jié)論;(2)如果是8~12 個細節(jié)特征點相吻合時,要作出鑒定結(jié)論就要依靠諸如指紋圖像質(zhì)量的好壞、紋型是否稀有、中心和三角是否存在、汗孔和細點線是否清晰等更多的信息來決定;(3)如果細節(jié)特征點相吻合的數(shù)量有限,則無法提供作出鑒定結(jié)論的確定性,只能假設強度與細節(jié)數(shù)量成正相關關系[9]。 “三重性規(guī)則”可以被視為一個概率框架,對于規(guī)則(1)和規(guī)則(2)的成功應用可以說成是現(xiàn)場指紋和樣本指紋來源同一的概率為100%,而規(guī)則(3)有一個概率范圍,為0~100%。有些國家在“ACE -V”框架內(nèi)僅采納規(guī)則(1)對指紋細節(jié)特征點的數(shù)量來設定數(shù)字標準,也有些國家(如澳大利亞、英國和美國)則采用規(guī)則(1)~(3)的整體方法,沒有規(guī)定嚴格的特征點數(shù)量的數(shù)字標準[10]。但是,目前指紋鑒定大多僅限于確定性100%的結(jié)論,忽略了規(guī)則(3)的概率結(jié)果。

      指紋細節(jié)特征的數(shù)量對指紋鑒定有很大的影響,早期世界各地指紋證據(jù)的評價基本上都是以數(shù)量為標準,后來發(fā)現(xiàn)純粹的數(shù)量標準不符合指紋證據(jù)的科學要求,因而多數(shù)國家逐漸取消了唯數(shù)量論的評價標準,我國也沒有統(tǒng)一的數(shù)量標準。 大多數(shù)國家都認可指紋鑒定在有一定數(shù)量細節(jié)特征的基礎上,也要結(jié)合細節(jié)特征的質(zhì)量進行綜合評判。 指紋細節(jié)特征的質(zhì)量主要是指每個細節(jié)特征點的位置和方向,以及不同細節(jié)特征點之間的空間位置關系。 在指紋鑒定過程中,必須要將特征點數(shù)量及其在特定區(qū)域內(nèi)的空間位置關系結(jié)合起來。 數(shù)量-質(zhì)量標準在指紋鑒定領域得到了廣泛的應用,也取得了較好的效果。 在實際工作中,還存在著具有細節(jié)特征組合形態(tài)高度相似但又來源于不同個體的相似異源指紋[11]。隨著指紋數(shù)據(jù)庫的不斷擴大,尤其是千萬人級以上數(shù)據(jù)庫的建立,相似異源指紋的發(fā)現(xiàn)率會越來越高,那么確定性的鑒定意見就會存在較大的局限性,也容易造成錯誤鑒定的發(fā)生。

      2 指紋證據(jù)評價方法面臨的問題及原因分析

      2.1 因缺乏科學有效性而導致司法錯案時有發(fā)生

      指紋鑒定錯案的逐漸曝光始于1993 年的美國多伯特(Daubert)案,案后美國最高法院概述了關于指紋鑒定意見可接受性的標準,認為指紋科學有效方法的標準應當能夠回答以下5 個問題:(1)指紋鑒定技術(shù)與方法是否得到了證實;(2)指紋鑒定出錯率是否確定;(3)是否有客觀標準控制檢驗過程;(4)所運用的技術(shù)或方法是否接受過同行評議或公開發(fā)表;(5)是否得到了普遍接受[12-13]。 2007 年,巴爾的摩巡回法院大法官Susan M Sonder 在一起死刑案件中拒絕認可指紋證據(jù),認為指紋鑒定過程和結(jié)論聲稱絕對可靠是不科學的,而是主觀的、未經(jīng)測試的、無法核實的檢驗程序。 隨后在學界和法律實務界展開了激烈的討論,討論的內(nèi)容主要集中在以下三個方面:(1)鑒定人在使用“ACE -V”框架進行決策時對不同階段的理解有偏差;(2)指紋鑒定的理論基礎是沒有根據(jù)和不可證偽的;(3)鑒定意見的絕對性表述是不科學的[14-16]。

      隨著此類因指紋鑒定錯誤而導致的司法錯案屢屢曝光,指紋證據(jù)評價方法的科學有效性逐漸受到有關部門和專家的關注,進而使得指紋作為證據(jù)在司法活動中也飽受爭議,嚴重影響了其使用效力。2004 年,美國聯(lián)邦調(diào)查局的3 位資深指紋鑒定專家在對西班牙馬德里恐怖爆炸案中發(fā)現(xiàn)的檢材指紋進行鑒定時,通過自動指紋識別系統(tǒng)(automatic fingerprint identification system,AFIS)查詢比對,錯誤地將候選隊列中排列在第四位的指紋與現(xiàn)場指紋認定為同一,該指紋鑒定錯案引發(fā)了全球法庭科學成員的關注與討論[17],指紋證據(jù)的科學性因此案而飽受質(zhì)疑。 產(chǎn)生司法錯案的很重要的一個原因就是指紋證據(jù)評價沒有一個科學可靠且能夠得到法庭科學界一致認可的科學體系。

      2009 年,《美國法庭科學的加強之路》(Strengthening Forensic Science in the United States: A Path Forward)報告指出,除DNA 外,包括指紋在內(nèi)的其他法庭科學的方法都缺乏科學有效性,認為指紋鑒定是基于主觀經(jīng)驗而得出的結(jié)論,其可靠性和準確性均有待量化[18]。 2016 年,美國總統(tǒng)科技顧問委員會發(fā)布的《刑事司法中的法庭科學:確保特征比對方法的科學有效性》(Forensic Science in Criminal Courts:Ensuring Scientific Validity of Feature-Comparison Methods)報告指出,指紋鑒定基本上具有正確有效性,但仍需建立應用有效性。 近年來,法庭科學共同體呼吁和倡導將主觀經(jīng)驗性較強的法庭科學定性分析方法轉(zhuǎn)變?yōu)榭陀^科學的定量分析方法[19]。此后,各國指紋研究人員更加關注和倡導將主觀經(jīng)驗性較強的定性分析方法轉(zhuǎn)變?yōu)榭陀^科學的定量分析方法[20]。相比之下,我國在指紋證據(jù)科學評價方面的基礎研究落后于國際先進水平, 科研投入嚴重不足。 為適應以審判為中心的訴訟制度對證據(jù)科學性的要求,促進指紋證據(jù)評價方法從經(jīng)驗走向科學,將已有的人工經(jīng)驗鑒定科學化、理論化和體系化,開展指紋個體識別證據(jù)的基礎研究,構(gòu)建科學的指紋證據(jù)統(tǒng)計學模型評價體系迫在眉睫。

      2.2 因缺乏科學有效性而導致指紋證據(jù)價值未得到充分運用

      近年來,我國公安機關在辦理刑事案件中利用指紋證據(jù)破案年均11 萬起左右,但在案件中的有效利用價值并不高。 我國勘查各類案件年均400 萬起左右,現(xiàn)場指紋提取率約為10%,即每年提取約40 萬枚現(xiàn)場指紋,但只有10 萬枚現(xiàn)場指紋發(fā)揮了其應有的證據(jù)作用,其余30 萬枚現(xiàn)場指紋由于諸多原因喪失了其應有的證據(jù)價值。

      指紋鑒定是一種主觀分析方法,依賴于指紋鑒定人的主觀判斷,但是主觀分析方法易受現(xiàn)場指紋質(zhì)量和鑒定人主觀認知能力的影響。 指紋鑒定錯誤的發(fā)生和國外諸多研究機構(gòu)不信任的主要原因就在于缺乏科學的指紋證據(jù)評價體系,鑒定人往往依據(jù)個人的主觀經(jīng)驗來評斷,有時會導致錯誤認定結(jié)論。 尤其是在大數(shù)據(jù)時代背景下,我國公安機關指紋自動識別系統(tǒng)存儲十指指紋總量已達1.5 億余人份,二指指紋數(shù)據(jù)5.3 億余人份,多個省級公安機關指紋自動識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲量已超過1 000 萬人份[21],千萬級指紋數(shù)據(jù)庫中很可能出現(xiàn)一些指紋存在局部形態(tài)的吻合,會不同程度的影響鑒定人的認知,從而增加錯誤認定的風險[22]。

      3 指紋證據(jù)科學評價體系的構(gòu)建

      對影響指紋鑒定的因素進行科學有效性評估,建立科學的指紋證據(jù)評價體系,是解決指紋證據(jù)價值最大化與指紋鑒定科學性問題的關鍵。 近年來,法庭科學界理念發(fā)生很大轉(zhuǎn)變,越來越多的人和機構(gòu)支持統(tǒng)計學模型在指紋鑒定中的運用,國際鑒定協(xié)會已取消了在鑒定意見中禁止出現(xiàn)“概率”“可能”等類似語言的規(guī)定,轉(zhuǎn)而支持使用科學有效的統(tǒng)計學模型幫助專家進行指紋鑒定評估[23]。 此外,歐洲法庭科學研究機構(gòu)聯(lián)盟也提倡使用統(tǒng)計學模型[24],并且論述了基于統(tǒng)計學模型的指紋鑒定概率評價體系比傳統(tǒng)的特征數(shù)量標準更具有科學性,認為基于統(tǒng)計學模型的評價體系可以準確地描述模型是基于使用何種特征、數(shù)據(jù)、假設和建模步驟,而不僅僅是基于鑒定人的經(jīng)驗[25]。

      3.1 指紋證據(jù)科學評價新范式——基于似然比統(tǒng)計學模型的指紋證據(jù)評價方法

      隨著世界各國越來越支持運用統(tǒng)計學模型來評價指紋證據(jù),構(gòu)建科學的指紋證據(jù)量化評價體系,已成為指紋鑒定理論發(fā)展的必然趨勢。 隨著各種統(tǒng)計學模型在證據(jù)評價中的運用和發(fā)展,越來越多的法庭科學家、法庭統(tǒng)計學家和法律工作者認為基于似然比(likelihood ratio,LR)方法的統(tǒng)計學模型是評價法庭證據(jù)最正確和最符合邏輯的范式之一[26-30]。LR 是用來衡量證據(jù)魯棒性的一種基于貝葉斯理論的統(tǒng)計方法,對某一特定事件發(fā)生的兩種競爭假設條件下的可能性進行計算,其自提出至今已被廣泛應用于法庭科學領域中的各個分支,包括DNA、指紋、槍彈痕跡、人臉識別、言語識別、文件檢驗和工具痕跡等。 荷蘭國家法庭科學研究所(Netherlands Forensic Institute,NFI)于2012 年開始將貝葉斯的統(tǒng)計方法引入到指紋鑒定領域,并以LR 的量化形式結(jié)合傳統(tǒng)的指紋鑒定結(jié)論向法庭作出鑒定意見[31]。 與荷蘭相類似,德國也逐步將LR 的方法用于指紋的辦案環(huán)節(jié)[32-33]。

      如果LR 可以看作是某一特定事件在兩種競爭假設條件下發(fā)生的可能性之比,那么在指紋證據(jù)評價中,假定E代表指紋證據(jù),其假設可以有兩種,用Hp表示現(xiàn)場指紋與某一特定樣本指紋來源相同,用Hd表示現(xiàn)場指紋與某一特定樣本指紋來源不同。LR 的計算方法可表示為:

      其中,分子P(E|Hp)和分母P(E|Hd)分別表示兩種競爭假設下的概率。通過計算得到LR 值,當LR<1 時,表示在當前條件下,更支持Hd的假設,即現(xiàn)場指紋與樣本指紋異源;當LR=1 時,表示當前條件無法說明更支持何種假設;當LR>1 時,表示在當前條件下,更支持Hp的假設,即現(xiàn)場指紋與樣本指紋同源。 實現(xiàn)LR 模型的方法主要有兩類:基于特征向量的LR 模型和基于AFIS 得分的LR 模型。

      3.2 指紋證據(jù)似然比評價方法的實現(xiàn)路徑

      3.2.1 基于特征向量的LR 指紋證據(jù)評價方法

      基于特征向量的LR 模型是基于包含各種細節(jié)特征分析的特征向量模型。 在構(gòu)造的特征向量上定義了不同的度量方式,通過定義的不同度量比較同源和異源指紋特征的分布情況來計算LR 值,主要有兩種方式:(1)將3 個細節(jié)特征點構(gòu)成的三角形來表達指紋特征情況的狄洛尼三角特征向量模型[34];(2)將指紋一定區(qū)域的幾何中心點與2 個細節(jié)特征點構(gòu)成三角形來表達特征點分布情況的徑向三角特征向量模型[35-36]。 但以上方法對現(xiàn)場指紋的變形因素考慮得不夠全面,樣本數(shù)據(jù)庫容量也不夠大,滿足不了模型應當具有普適性的要求。

      其中,狄洛尼三角特征向量模型是第一個基于特征向量的指紋證據(jù)評價LR 模型。 該模型中特征向量主要考慮指紋的紋型、面積、細節(jié)特征數(shù)量和位置,以及細節(jié)特征點直接的距離與角度等因素,對于待檢驗的現(xiàn)場指紋和樣本指紋進行基于特征向量的相似度計算,并采用核密度估計的方法來獲取LR 值。 通過研究表明,此種方法可以用來建立指紋證據(jù)的LR 模型,但當現(xiàn)場指紋的變形較大時,該方法的穩(wěn)定性很差[34]。 為了提高模型的穩(wěn)定性和作出更準確的評估,在特征向量結(jié)構(gòu)中考慮包含更多的細節(jié)特征,而不是限制每個特征向量只有3 個細節(jié)特征,定義了基于n個細節(jié)特征的徑向三角特征向量,該方法由于質(zhì)心結(jié)構(gòu)包含3 個以上的細節(jié)特征,能夠較好地模擬同源和異源指紋之間的變化,既準確又穩(wěn)健。 與狄洛尼三角特征向量模型的LR方法相比,此方法因不依賴于識別特定的指紋區(qū)域而使得運用更加靈活[35]。 考慮到徑向三角特征向量模型的優(yōu)勢,NEUMANN 等[36]進一步融合了現(xiàn)場指紋的變形因素和鑒定人的認知影響因素。 通過利用基于薄板樣條(thin plate spline,TPS)彎曲能量矩陣的畸變模型來表示指紋圖像中細節(jié)特征點的空間非仿射差異,以及構(gòu)建鑒定人影響模型來表示細節(jié)特征標記的變化情況,進而使得模型具有更高的精度。 但該方法僅僅考慮了非仿射變換,而沒有考慮剪切和均勻壓縮或膨脹等仿射變換。 此外,改進后的徑向三角向量沒有測量歐氏距離,而是使用長寬比和形狀來測量每個三角形的分量。 并且為了操作簡便而假設特征向量的形狀分量之間是相互獨立的,但又沒有進行相關的假設檢驗,也沒有對細節(jié)特征組合的相關性進行評估。 此外,該模型還未考慮構(gòu)成徑向三角結(jié)構(gòu)的每個三角形之間的依賴關系。 這些不利因素導致最后觀察到徑向三角模型并不總是穩(wěn)定的,如細節(jié)特征組合在與質(zhì)心點有相近共線點的情況下,可能會由于變形的不同發(fā)生而導致不同的三角形結(jié)構(gòu),進而可能導致這種細節(jié)特征組合的證據(jù)評估不準確。

      3.2.2 基于AFIS 得分的指紋證據(jù)LR 評價方法

      基于AFIS 得分的LR 模型,是指對利用指紋自動識別系統(tǒng)獲得的指紋相似度得分的分布情況進行估計,進而構(gòu)建LR 模型。 AFIS 利用自身算法對影響指紋鑒定的因素進行定量研究,可以看作是得分的分布函數(shù)。 首先,需要獲得不同數(shù)據(jù)庫環(huán)境下同源指紋和異源指紋比對得分的分布規(guī)律,進而構(gòu)造兩種假設條件下的似然函數(shù)。 同源指紋似然函數(shù)的構(gòu)造,需要獲得一定數(shù)據(jù)庫中多對同源指紋的比對得分,進而獲得分布規(guī)律和對應函數(shù),作為LR 模型的分子;異源指紋似然函數(shù)的構(gòu)造,需要獲得多對異源指紋的比對得分,進而獲得分布規(guī)律和對應函數(shù),作為LR 模型的分母。

      為了對AFIS 得分的分布情況進行估計,近年來國外諸多研究人員展開了相關的研究,主要實現(xiàn)方法有參數(shù)估計方法和非參數(shù)估計方法,主要包括韋布爾分布、(對數(shù))正態(tài)分布[37-38]、高斯分布、伽馬分布、核密度估計[39]、邏輯回歸和保序回歸[40-41]。 參數(shù)方法主要是根據(jù)AFIS 得分的分布規(guī)律提出最合適的參數(shù)化概率密度函數(shù);非參數(shù)方法主要是基于核密度估計來進行。 兩種方法均顯示出一定的穩(wěn)健性,構(gòu)建的LR 模型具有較好的識別和區(qū)分能力,但也存在一定的局限。 如構(gòu)建模型所使用的數(shù)據(jù)庫性質(zhì)會對模型造成一定的影響,包括數(shù)據(jù)庫的大小和代表性。基于AFIS 得分的LR 模型提供了一個基于AFIS 核心算法的LR 框架,因此模型的性能取決于AFIS 的匹配算法,并且基于AFIS 得分的LR 模型通常會反映AFIS 查詢的候選隊列中所包含的各類信息,不同的AFIS 對相似性和典型性的定義是不一樣的。 因此,考慮多個AFIS 匹配算法與混合專家統(tǒng)計模型將是更理想的,并避免LR 值的計算過分依賴于算法。

      3.3 指紋證據(jù)LR 評價方法的科學有效性評估

      在LR 模型確立后,需要對建立的模型進行科學有效性考量。 應當采用統(tǒng)計學方法來驗證LR 模型,從識別力與區(qū)分力兩個方面來評價模型的性能,識別力反映LR 數(shù)值區(qū)分兩種具有競爭關系假設的能力,區(qū)分力反映LR 模型在支持某一假設時的正確程度。 為了評估LR 模型在實際使用中的性能,必須建立明確的驗證標準。 2016 年,MEUWLY等[42]提出了LR 模型的驗證指南,需要綜合考量LR評價模型的精確度、區(qū)分度和校準度,以及一致性、穩(wěn)健性和普遍性等指標。 只有當該種LR 模型的評價指標達到一定要求時,LR 模型才可以適用;當準確性表現(xiàn)較差時,證明此種計算方法不適用于真實案件,需要進行修正。

      在科學有效性驗證的基礎上,還要運用真實案件中一定數(shù)量的指紋來對LR 模型進行客觀可行性驗證。真實案件中現(xiàn)場指紋質(zhì)量的隨機性更大,尤其是變形因素,在構(gòu)建LR 模型時考慮的變形因素不一定能夠全面的反映,需要根據(jù)實際情況來進行驗證。 此外,真實案件中現(xiàn)場指紋的細節(jié)特征完全由檢驗人員根據(jù)其專業(yè)認知能力進行人工標注,在運用到LR 模型中時能否適應還需要進行驗證。

      4 結(jié)語

      當前,國內(nèi)外對指紋證據(jù)LR 評價方法的研究均處于起步階段,尚未形成完整的體系。 盡管美國和歐洲逐漸加大對指紋基礎研究和應用方面的投入,基于LR 的指紋證據(jù)評價模型取得一定進展,但其研究采用的指紋數(shù)據(jù)庫總量有限,模型的有效性和穩(wěn)定性有待于進一步提高, 推廣使用也尚未鋪開。 相比之下,我國指紋數(shù)據(jù)庫總量居全球首位,更易形成規(guī)律,建立模型的條件也更加成熟,推廣價值更高。

      開展指紋證據(jù)LR 評價方法的研究,通過采集相關數(shù)據(jù)進行定量分析并建立統(tǒng)計學模型,利用計算指紋在同源和異源兩種競爭假設條件下獲得的LR 來衡量指紋證據(jù)的價值,推動指紋個體識別證據(jù)評價從經(jīng)驗走向科學,客觀評價指紋個體識別證據(jù)的證明力,完善科學證據(jù)體系。 這將是司法鑒定領域的基礎理論革新,也是多學科交叉融合,將法醫(yī)學、數(shù)學、統(tǒng)計學、機器學習和證據(jù)法學等學科的理論和方法引入指紋鑒定領域,實現(xiàn)指紋個體識別證據(jù)研究范式的創(chuàng)新,對提高法庭證據(jù)技術(shù)的科學性,避免出現(xiàn)司法錯案,實現(xiàn)“讓人民群眾在每一個司法案件中都能感受到公平正義”這一目標具有十分重要的意義。

      猜你喜歡
      鑒定人特征向量指紋
      二年制職教本科線性代數(shù)課程的幾何化教學設計——以特征值和特征向量為例
      克羅內(nèi)克積的特征向量
      像偵探一樣提取指紋
      為什么每個人的指紋都不一樣
      鑒定人可否參加開庭?
      兵團工運(2019年7期)2019-12-13 13:37:39
      一類特殊矩陣特征向量的求法
      江蘇:對虛假鑒定“零容忍”
      EXCEL表格計算判斷矩陣近似特征向量在AHP法檢驗上的應用
      中華建設(2017年1期)2017-06-07 02:56:14
      基于自適應稀疏變換的指紋圖像壓縮
      自動化學報(2016年8期)2016-04-16 03:39:00
      鑒定人出庭經(jīng)驗談
      人間(2015年22期)2016-01-04 12:47:30
      闽侯县| 乌兰察布市| 威远县| 扶余县| 汉源县| 晋中市| 荣成市| 潞城市| 万安县| 扎赉特旗| 新邵县| 廊坊市| 杨浦区| 贡觉县| 贡山| 呼和浩特市| 山阴县| 和龙市| 镇雄县| 阿瓦提县| 瑞丽市| 杂多县| 镇赉县| 萝北县| 万州区| 连州市| 临泽县| 邯郸县| 深水埗区| 黄平县| 息烽县| 柳江县| 江安县| 垦利县| 天门市| 古蔺县| 咸宁市| 济南市| 桦南县| 太仆寺旗| 河南省|