比起人臉識(shí)別，紋身識(shí)別可能更難

紋身，或狂野張揚(yáng)，或文藝清新，總能讓人與眾不同。而美國(guó)的法律正在逐漸利用紋身來(lái)指認(rèn)罪犯，以及來(lái)辨認(rèn)犯罪活動(dòng)或自然災(zāi)害的受害者。

如今，警察會(huì)對(duì)疑犯的紋身進(jìn)行拍照記錄，然后根據(jù)名為“ANSI-NIST-ITL1-2011”的生物測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)，按照關(guān)鍵詞將其分類。該標(biāo)準(zhǔn)共有八個(gè)大類，例如“動(dòng)物”“植物”，七十個(gè)小類，如貓，鳥，花，葉。FBI現(xiàn)在已經(jīng)建立起一個(gè)紋身識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)，作為他們下一代身份認(rèn)證系統(tǒng)的一部分。

然而根據(jù)關(guān)鍵詞搜索紋身存在一些問(wèn)題，因?yàn)檫@些分類不夠詳細(xì)，加上人們有時(shí)會(huì)用稍微不同的方式紋上相似的圖案，給一些類別本身帶來(lái)模糊。

“每個(gè)人在看待紋身的時(shí)候都非常主觀”，F(xiàn)BI生物特征中心管理與項(xiàng)目分析師Eric Phillips說(shuō)。

舉個(gè)例子，NIST（美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究所）的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Mei Ngan曾做過(guò)這樣的研究：底特律老虎隊(duì)的“D”字母隊(duì)徽經(jīng)常被曲解，有人可以認(rèn)出這是個(gè)棒球隊(duì)的徽章，但是有的人覺(jué)得這就是一個(gè)英文字母，或者是個(gè)抽象的設(shè)計(jì)。

底特律老虎隊(duì)隊(duì)標(biāo)

這就是為什么FBI更傾向于使用基于圖像處理的紋身識(shí)別技術(shù)。相比于基于關(guān)鍵詞的搜索，紋身識(shí)別技術(shù)利用算法來(lái)比較和匹配從紋身圖像中截取的一部分圖案。FBI向NIST尋求解決方案，并在去年秋天公開發(fā)布了關(guān)于這個(gè)高精尖技術(shù)的一個(gè)題目。共有六個(gè)組織參與到其中，以FBI提供的一組數(shù)據(jù)作為自家算法的訓(xùn)練對(duì)象。

今年六月，這六個(gè)組織報(bào)告了他們的算法分別針對(duì)五種不同的數(shù)據(jù)組的表現(xiàn)情況。其中對(duì)于三種情況他們都能有90%以上的識(shí)別率：

• 檢測(cè)圖像中是否包含紋身

• 一段時(shí)間后在同一個(gè)人身上辨認(rèn)相同紋身

• 辨認(rèn)一幅紋身中的一個(gè)片段。

而在下面兩種情況下這些算法只有不到15%的準(zhǔn)確率：

• 分辨不同人身上的相似紋身

• 在草圖、掃描圖、照片等多種媒介中搜索相似紋身圖案。

密西根州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)工程學(xué)院的教授Anil K. Jain說(shuō)道：“紋身圖像識(shí)別類似于人臉識(shí)別以及其他圖像識(shí)別技術(shù)。”他三年前曾購(gòu)買了MorphoTrak公司的一種處理算法用來(lái)學(xué)習(xí)和研究。

這些算法都是基于對(duì)從紋身圖像中抽取的關(guān)鍵點(diǎn)的處理和分析。但相比之下，指紋有端點(diǎn)、分叉點(diǎn)和短紋的特征，人臉有眼睛和鼻子，但是紋身卻沒(méi)有這樣的特征來(lái)進(jìn)行辨識(shí)和比較。（值得一提的是，Jain近日證明了指紋并不會(huì)隨著時(shí)間改變。令人驚訝的是，警方在刑事審判上長(zhǎng)期以來(lái)應(yīng)用的指紋技術(shù)，一直都是基于未被證明的假設(shè)）

NIST的Ngan表示：除了了解到現(xiàn)有算法的缺點(diǎn)外，紋身識(shí)別技術(shù)所包含的挑戰(zhàn)也說(shuō)明了在兩個(gè)方面我們迫切需要進(jìn)步與完善。

• 第一，執(zhí)法機(jī)關(guān)需要制定收集紋身圖案的具體方式：例如對(duì)每個(gè)手臂上的圖案分別拍攝照片，而不是一張拍下雙臂，再如記錄時(shí)要排除衣服和首飾的干擾等。

• 第二，生物識(shí)別產(chǎn)業(yè)一定要明確紋身辨認(rèn)技術(shù)中的具體識(shí)別特征和內(nèi)容。我們需要更好地為這些算法定義：什么是吻合，什么是相似，什么是不同。

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