摘要:指紋是手指指腹上由乳突紋線構(gòu)成的花紋結(jié)構(gòu),在日常生活中扮演著重要角色。指紋皺紋是皮紋學(xué)中非皮嵴紋構(gòu)型和屈肌褶紋的一個顯著特征,因其在捺印指印時表現(xiàn)為正常乳突紋線在不同方向上中斷,從而形成白色條紋,因此又稱為指紋白線。指紋皺紋的形成和表現(xiàn)與皮膚疾病、民族種群和個體差異等因素相關(guān)聯(lián),故該特征在皮紋學(xué)、醫(yī)學(xué)、法庭科學(xué)和計算機識別等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值。本文對指紋皺紋的基本屬性進行了整理,重點介紹了其研究進展,并初步展望了未來的研究方向,希望為其科學(xué)研究提供有益的參考。
關(guān)鍵詞:指紋;指紋皺紋;生物人類學(xué);法庭科學(xué);皮紋學(xué)
1 引言
指紋皺紋是皮紋學(xué)中非皮嵴紋構(gòu)型和屈肌褶紋的一個明顯的特征,因其在捺印指印中呈現(xiàn)出能使正常乳突紋線在不同方向上中斷,從而形成白色條紋,因此又稱為指紋白線。作為手指上的常見指紋特征,指紋皺紋在多個領(lǐng)域得以研究和應(yīng)用:法庭科學(xué)領(lǐng)域,通過研究指紋皺紋的變化規(guī)律和數(shù)量規(guī)律,可以輔助判斷個體的年齡和性別;醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,指紋皺紋可以作為部分皮膚疾病和精神疾病的參考;計算機自動識別領(lǐng)域,實現(xiàn)指紋皺紋的自動識別和提取,并納入指紋識別特征集,可以提高指紋自動識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。本文對指紋皺紋的基本屬性進行了總結(jié),重點介紹了其研究進展,并初步提出了未來研究的展望,旨在為指紋皺紋的科學(xué)研究提供有益的參考。
2 指紋皺紋的基本屬性
2.1 定義和形成
指紋皺紋是由手指皮膚的張弛和堆積活動形成的細小溝紋。最早可以在胎兒時期觀察到指紋皺紋[1],但它們并非一成不變;隨著年齡增長,指紋皺紋會在表皮更替的過程中發(fā)生不同程度的變化。指紋皺紋的形成原因與皮膚松弛以及手指的屈伸活動導(dǎo)致的內(nèi)部正常細胞膜破裂有關(guān)[2],同時還受到干濕程度、摩擦程度和疾病等因素的影響。此外,有學(xué)者觀察到指紋皺紋所在部位的組織切片上,表皮和真皮交界處并不存在任何結(jié)構(gòu)上的中斷,只涉及透明層的改變,因此推測指紋皺紋的形成不涉及真皮層的改變[3]。
2.2 形態(tài)特點及類型
指紋皺紋表現(xiàn)為中空的細長空白線條狀,寬度略大于小犁溝,與乳突紋線的方向通常會有一定的角度,呈現(xiàn)出并行或網(wǎng)格交叉等不同狀態(tài)[4]。根據(jù)指紋皺紋的方向角度,可以將其分為縱向皺紋和橫向皺紋;根據(jù)指紋皺紋的穩(wěn)定性,又可以將其分為短期皺紋和長期皺紋[5] 如圖1、圖2 所示,其中a 組與b 組為同一皺紋特征在表皮更替周期(約一個月)利用數(shù)碼顯微鏡所拍攝的圖片。圖1 所示的短期皺紋容易受到外界因素的影響,如氣候和濕度的變化,因此在表皮更替周期內(nèi)會發(fā)生較大的變化。圖2 所示的長期皺紋主要是皮膚老化和勞動活動造成的,因而在表皮更替周期內(nèi)表現(xiàn)出相對穩(wěn)定的特征[6]。
2.3 辨識
指紋皺紋和指紋傷疤被學(xué)術(shù)界合稱為次級折痕(Secondary Creases)[7],是手指指紋上常見且顯著的細節(jié)特征。在乳突花紋和捺印指紋中,它們都表現(xiàn)為形態(tài)相似的中空線狀區(qū)域,容易引起混淆,但經(jīng)過仔細觀察可以明顯區(qū)分[8],如圖3 所示。
首先,指紋皺紋所形成的“空白區(qū)”通常具有較為連貫的形態(tài),乳突紋線在橫斷處保持整齊無擠壓,不破壞乳突紋線的流向和路徑。相比之下,指紋傷疤所形成的“空白區(qū)”兩側(cè),乳突紋線在橫斷處呈現(xiàn)出參差不齊的情況,可能存在收縮、聯(lián)結(jié)和錯位現(xiàn)象[9]。其次,相比較而言,指紋皺紋所形成的“空白區(qū)”通常寬度更寬和面積更大;而線條狀傷疤由于皮膚的補償性再生功能對創(chuàng)面的自動修復(fù),往往呈現(xiàn)出較為狹長的形態(tài),面積相對較小。再次,指紋皺紋由于屈肌動作或指腹脂肪堆積,其方向通常呈現(xiàn)為縱向或橫向的直線;而指紋傷疤的方向和軌跡與其受到損傷時的受力情況相關(guān),因此具有不確定性。
3 研究進展
指紋皺紋的形成和表現(xiàn),與皮膚疾病、民族種群以及個體差異等因素密切相關(guān)。因此,在皮紋學(xué)、醫(yī)學(xué)、法庭科學(xué)和計算機識別等領(lǐng)域,指紋皺紋具有重要的應(yīng)用價值。
3.1 皮紋學(xué)領(lǐng)域
指紋皺紋是手指皮紋上的重要細節(jié)特征,其穩(wěn)定性及形態(tài)表現(xiàn)與年齡、壓力、民族等因素有關(guān),國內(nèi)外學(xué)者針對相關(guān)問題展開了以下探究。
近年來,國外學(xué)者Richmond(2004 年)[10] 以及國內(nèi)學(xué)者郭少波等(2013 年)[4] 均探究了不同壓力條件下指紋皺紋的表現(xiàn)情況:較低壓力下,皺紋特征更加明顯;隨著壓力增加,皺紋特征逐漸消失;直到壓力達到一定程度時,乳突紋線的中空部分開始變得連貫完整,由此說明皺紋形態(tài)受壓力影響程度較大。2016 年,Lara[11] 在研究中發(fā)現(xiàn),隨著年齡的增長,乳突紋線磨損和指紋皺紋的增加可能導(dǎo)致出現(xiàn)不穩(wěn)定的指紋特征,影響指紋個體識別結(jié)果;實驗結(jié)果顯示,30% 的個體在衰老后無法進行指紋識別。Keith 等[12] 的研究指出,大多數(shù)指紋皺紋在一個月內(nèi)保持相對穩(wěn)定,但并非永久不變,其出現(xiàn)和消失的速率大致相同,并呈現(xiàn)出周期性變化的趨勢。2022 年研究[13] 顯示,隨著年齡增長,指紋皺紋的出現(xiàn)率、皺紋數(shù)量均呈現(xiàn)增加的趨勢,最長皺紋的長度也有增長的趨勢。隨后,張忠良[14]教授通過比對相隔30 年的指紋樣本發(fā)現(xiàn),隨著年齡的增長,皮膚彈性逐漸降低,手指摩擦和屈伸活動的累積導(dǎo)致指紋皺紋由無到有、由少變多、由細變粗、由短變長、由簡單變復(fù)雜。因此推測,指紋皺紋的變化規(guī)律與年齡具有一定關(guān)聯(lián)。
此外,我國學(xué)者[10,15,16] 針對國內(nèi)各地各民族的指紋皺紋進行大量的統(tǒng)計分析,并發(fā)現(xiàn)同一地區(qū)不同民族和不同地區(qū)同一民族的指紋皺紋表現(xiàn)情況均存在著差異。例如,遼寧地區(qū),滿族的指紋皺紋出現(xiàn)率為16.52%,漢族卻高達31.73%[17];寧夏漢族的指紋皺紋出現(xiàn)率可達35.15%[18],而江西漢族的指紋皺紋出現(xiàn)率僅為12%[19]。由此推測,指紋皺紋形成和表現(xiàn)還受到地區(qū)因素和種群因素的影響。
以上研究結(jié)果揭示了指紋皺紋的復(fù)雜性和多變性,為指紋皺紋的應(yīng)用和解釋提供了學(xué)術(shù)基礎(chǔ)。進一步的研究將有助于深入理解指紋皺紋的穩(wěn)定性、變化規(guī)律以及影響因素,為其在其他領(lǐng)域的研究和實踐提供更深入的理論支持和指導(dǎo)。
3.2 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域
手指指紋區(qū)的皮膚真皮較薄,角質(zhì)層較厚,且皮紋區(qū)神經(jīng)末梢特別豐富。這些特征使得手指皮紋的生長發(fā)育與皮膚系統(tǒng)以及神經(jīng)系統(tǒng)的生長發(fā)育密切相關(guān)。因此,凡是能對神經(jīng)系統(tǒng)造成損害的因素都有可能影響手指皮紋的形成與發(fā)育,導(dǎo)致大量指紋皺紋的出現(xiàn)。故部分疾病會在手指皮紋上有所表現(xiàn)[20](圖4)。
早在1950 年,Cherril[21] 就在其發(fā)表在《自然》上的文章中將指紋皺紋與疾病的發(fā)生聯(lián)系起來。1970 年,David 等[22] 研究發(fā)現(xiàn),在活動性腹腔疾病中,乳突紋線嚴(yán)重萎縮,指紋皺紋消失,當(dāng)腹腔疾病得到控制時,乳突紋線重新開始生長,指紋皺紋重新出現(xiàn)。1971 年,Hirsch 和Recke[23] 在研究中觀察到,在26 例有各種皮膚病的患者中,指紋皺紋的出現(xiàn)頻率顯著增加,并推測指紋皺紋的形成可能與遺傳因素有關(guān)。之后,國外研究發(fā)現(xiàn)[24,25] 相對于普通人來說,精神分裂患者更頻繁且更密集地出現(xiàn)指紋皺紋,國內(nèi)甘子明[26] 和陸國芳[27] 教授也發(fā)現(xiàn)抑郁癥和精神分裂癥患者的指紋皺紋出現(xiàn)率更高,這可能是精神類疾病的重要指紋特征之一。此外,糖尿病患者指紋皺紋的出現(xiàn)率也明顯高于正常人群[28]。Lee 發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重的手部皮炎會導(dǎo)致患者的手指指紋皺紋出現(xiàn)異常,從而導(dǎo)致指紋的識別和鑒定失敗[29],如圖4 所示。
綜上所述,指紋皺紋與皮膚系統(tǒng)和神經(jīng)系統(tǒng)具有一定的關(guān)聯(lián)性,因此指紋皺紋的出現(xiàn)和數(shù)量異??梢宰鳛椴糠制つw疾病和精神疾病的參考依據(jù)。值得注意的是,復(fù)旦大學(xué)人類表型組研究院的重大研究成果指出人類指紋和肢體發(fā)育有高度的基因關(guān)聯(lián)[30],說明了指紋在先天疾病早篩、人體病變預(yù)防、職業(yè)體質(zhì)選拔等領(lǐng)域具有重要價值。未來,可以從指紋皺紋角度出發(fā),為疾病的預(yù)防和檢測提供更多線索。
3.3 法庭科學(xué)領(lǐng)域
指紋皺紋既是一種常見形態(tài)特征,也是指紋檢驗中不可忽視的指紋細節(jié)特征,充分挖掘指紋皺紋的檢驗鑒定價值,也是法庭科學(xué)領(lǐng)域中的重要研究方向。
2004 年,薄海玲在實驗中針對指紋皺紋進行提取、存儲和應(yīng)用,并初步嘗試將指紋皺紋作為特征線段進行特征匹配識別[31];隨后,有學(xué)者提出利用特征接合法將指紋皺紋納入指紋鑒定,即利用指紋皺紋的線條狀特征進行接合比對檢驗[32]。然而,2016 年Nitesh 建立模型利用皺紋進行指紋檢驗鑒定[33],卻根據(jù)其實驗結(jié)果得出結(jié)論:不能僅憑皺紋特征進行指紋檢驗鑒定。由此可見,指紋皺紋的反應(yīng)性受到多種因素影響,將其應(yīng)用于指紋鑒定之中具有一定的局限性,但并不能否定指紋皺紋在指紋鑒定,尤其是疑難指紋鑒定方面的重要價值。
由于指紋皺紋作為皮膚表面的一種形態(tài)表現(xiàn),會因性別、手位和年齡的差異而有不同的表現(xiàn),因此可以根據(jù)指紋皺紋與性別、手位和年齡之間的聯(lián)系,進行個體身份信息的推測。多位學(xué)者[34-36] 提取大量乳突紋線、乳突紋線密度、指紋皺紋數(shù)量和長度等特征數(shù)據(jù),利用模糊c 均值聚類(Fuzzy C-means Algorithm)、線性判別分析(Linear DiscriminantAnalysis) 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Nerual Networks) 等算法進行不同性別之間指紋圖像的差異性分析,成功實現(xiàn)了對性別的預(yù)測。其中,Magaji[37] 和Lawan[38] 采用Mann-Whitney 和二元邏輯回歸分析方法,利用不同指位之間指紋皺紋數(shù)量差異實現(xiàn)性別預(yù)測,并于2020 年的文章[39]中利用指紋皺紋數(shù)量在雙手上差異實現(xiàn)手位預(yù)測。2022 年,田潤之等[40] 基于指紋皺紋等指紋形態(tài)特征的數(shù)理統(tǒng)計分析,建立了多元線性回歸模型實現(xiàn)個體年齡的預(yù)測。由此可見,指紋皺紋在法庭科學(xué)領(lǐng)域不僅具備鑒定價值,還攜帶著豐富的個人信息可供探究。
指紋皺紋是形態(tài)明顯的細節(jié)特征,也是甄別偽造指紋的重點所在。2021 年,李珍珍[41]指出,正確區(qū)分硅膠指印與真實指紋指印的關(guān)鍵在于正確區(qū)分兩者在捺印過程中由皺紋等導(dǎo)致的乳突紋線模糊、斷連、缺失特征。2022 年,蔣煥[42] 在對不同年齡階段人的硅膠仿生指紋印泥痕跡特征的探究中發(fā)現(xiàn),老年階段的皺紋的空白特征和斷裂特征,與真實指紋痕跡的區(qū)別最明顯,如圖5 藍色箭頭所示部分。
綜上所述,作為手指上普遍存在的特征,指紋皺紋包含著大量的形態(tài)學(xué)信息,因而在人身識別、個人信息推測、偽造指紋辨析等方面具有潛在的應(yīng)用價值。
目前指紋皺紋缺乏系統(tǒng)性研究,也并沒有得到廣泛的認(rèn)可與科學(xué)評斷,其層次歸屬也是眾說紛紜。國內(nèi)現(xiàn)行的行標(biāo)《法庭科學(xué)指紋專業(yè)術(shù)語》將指紋皺紋歸屬于一級特征;在國外[43],美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)在指紋標(biāo)準(zhǔn)更新研討會的基礎(chǔ)上,創(chuàng)建了“擴展特征定義委員會(Committee to Define anExtended Fingerprint Feature Set, CDEFFS)”來定義擴展指紋特征集[44],其中指紋皺紋屬于二級特征;而在國際鑒定協(xié)會(International Association for Identification, IAI) 的第92 屆國際鑒定協(xié)會交流大會中,密歇根州立大學(xué)的Anil Jain 和Yi Chen[45] 發(fā)布的指紋擴展特征集將其納入為指紋三級特征;美國指紋分析、研究和技術(shù)工作組(Scientific Working Group on FrictionRidge Analysis, Study and Technology, SWGFAST) 提出,指紋皺紋可以反映在所有三種層次的細節(jié)特征中,例如皺紋的流向?qū)儆谝患壧卣鳎窂綄儆诙壧卣?,形態(tài)屬于三級特征[46]。由此看來,關(guān)于此類問題學(xué)術(shù)界并沒有形成統(tǒng)一的具有說服力的見解,后續(xù)可以著重根據(jù)指紋皺紋的特性、識別價值和鑒定風(fēng)險等,制定標(biāo)準(zhǔn)化評價標(biāo)準(zhǔn),探討其層次歸屬。
3.4 計算機自動識別領(lǐng)域
隨著指紋自動識別系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,國內(nèi)外學(xué)者致力于將指紋皺紋納入指紋自動識別比對系統(tǒng)中,并對指紋皺紋的自動識別算法展開研究。
自1993 年起,Vernon 就開始探討自動檢測和分離次級皺紋的自動化技術(shù)[7]。2003 年,清華大學(xué)伍晨愉將指紋上的皺紋作為一種特征信號,研究相關(guān)的建模、檢測和匹配等問題,并探究了利用指紋皺紋改進傳統(tǒng)識別方法的可能性[47]。同年,國外學(xué)者Zhou 使用參數(shù)化的矩形來模擬折痕,并開發(fā)了一個多通道濾波器框架來檢測任何方向上的指紋皺紋,從而實現(xiàn)了指紋皺紋的自動識別與檢測[48,49]。
2005 年,Hymer 提出指紋皺紋和疤痕( 統(tǒng)稱為Secondary Creases) 可作為指紋識別的輔助手段,并且將Gabor 濾波器和Hough 變換算法應(yīng)用于指紋皺紋和疤痕的自動識別上[50]。2009 年,國外學(xué)者J.Zhou 等將指紋皺紋自動檢測識別系統(tǒng)與傳統(tǒng)的指紋識別算法相結(jié)合,將指紋皺紋作為老年人指紋的一個新特征來處理,提高了指紋識別系統(tǒng)在老年人指紋識別方面的性能[51]。
2012 年,Laseinde 基于指紋圖像的像素強度和乳突紋線在方向圖上的差異點,提出了兩種新的指紋皺紋自動檢測算法[52]。2016 年,Nitesh 等探討了一種使用皺紋特征進行指紋識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型流程,該模型表明將指紋皺紋與其他特征信息相結(jié)合,具有提高指紋鑒定性能的巨大潛力[33]。2019 年,國內(nèi)學(xué)者提出了一種以指紋細節(jié)特征密度分布為基礎(chǔ)的新型皺紋檢測與修復(fù)方法,減少了指紋識別系統(tǒng)中的偽特征,明顯地提高了指紋識別精度[53]。
由此可見,指紋皺紋自動識別與檢測算法的不斷升級,能提高指紋自動識別系統(tǒng)的性能。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)和人工智能的不斷發(fā)展,指紋自動識別系統(tǒng)考察的特征種類范圍和檢驗維度也將隨之不斷擴大,未來將指紋皺紋納入系統(tǒng)的識別特征集是必然趨勢。
4 研究展望
經(jīng)過幾十年的發(fā)展,指紋皺紋在各個領(lǐng)域的相關(guān)研究不斷完善,但仍存在一些亟須解決的問題。基于近年來的新技術(shù)發(fā)展,我們初步預(yù)測了指紋皺紋未來的研究方向。
4.1 形成機理
指紋皺紋的形成機理是生物人類學(xué)和皮紋學(xué)一直有待解決的問題。然而,由于手指皮膚的多層次組織學(xué)結(jié)構(gòu)和復(fù)雜的外形結(jié)構(gòu)致使其研究難度較大,關(guān)于指紋皺紋形成機理的探究難以開展。
光學(xué)相干層析技術(shù)(Optical Coherence Tomography, OCT) 是20 世紀(jì)90 年代發(fā)展起來的一種新型光學(xué)斷層成像技術(shù),具有原位、非接觸、無損、高分辨、真三維斷層成像等特點,在無損檢測方面有著重要的應(yīng)用價值和廣闊的發(fā)展前景[54]。在指紋的生物學(xué)探究方面,ZAM 利用OCT 技術(shù)顯現(xiàn)了指尖表皮下的指紋和血管網(wǎng)絡(luò)分布等附加生物特征[55],Ding利用OCT 技術(shù)提取了表面指紋、內(nèi)部指紋和汗腺相關(guān)信息[56],張寧等利用OCT 技術(shù)對表皮下毛囊分布進行可視化展示[57]。鑒于該技術(shù)廣泛的應(yīng)用價值,未來也可以借助OCT技術(shù)的斷層成像特點,在指紋皺紋形成初期、穩(wěn)定期和消失末期對指紋表皮層和真皮層進行比對,觀察指紋皺紋形成的不同階段里,表皮層至真皮層是否具有明顯差異性,以探究指紋皺紋形成的生物學(xué)機理。
4.2 鑒定價值
指紋皺紋的形態(tài)受到多種因素的影響,因此將其應(yīng)用于指紋鑒定之中具有一定的局限性。在沒有鑒定規(guī)范的情況下,法官難以對證據(jù)的鑒定意見合法性和合規(guī)性進行評斷[58],致使在實際鑒定工作中指紋皺紋的作用發(fā)揮得很少,甚至一度被視為“個別特征”而錯誤應(yīng)用[59-61]。同時,法庭科學(xué)的比對檢驗依賴于指紋檢驗人員的判斷,是典型的主觀分析方法,該方法易受檢驗人員的錯誤、偏見和水平高低的影響,因此,如何客觀衡量指紋皺紋的鑒定價值,并判斷其是否能納入鑒定范疇仍是亟待解決的問題。
似然比(Likelihood Ratio)是一種基于貝葉斯理論的統(tǒng)計方法,可以為法庭提供衡量證據(jù)證明價值的標(biāo)準(zhǔn),該方法在法庭科學(xué)各個領(lǐng)域均有一定程度的研究與應(yīng)用[62-65]。一些歐美國家已將似然比成熟地應(yīng)用于相關(guān)領(lǐng)域。例如,Alexandre 通過似然比評估了汗孔特征與二級特征相結(jié)合后在指紋比對檢驗過程中的鑒定價值[66];Graham 利用似然比對傷疤特征的鑒定價值進行探究[67]。指紋皺紋的短期相對穩(wěn)定性同樣具有鑒定價值,未來可以利用似然比方法對其鑒定價值進行評估和量化,并將不同時期指紋皺紋特征的似然比結(jié)果進行橫向比較,探究指紋皺紋用于指紋鑒定時的有效時間范圍,從而將指紋皺紋特征合理地運用在指紋鑒定工作中。
4.3 結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋皺紋自動識別技術(shù)開發(fā)
隨著大規(guī)模指紋數(shù)據(jù)庫的建立,指紋自動識別系統(tǒng)的發(fā)展已面臨多項技術(shù)瓶頸[68-70],例如,當(dāng)前的指紋自動識別系統(tǒng)只能針對常規(guī)二級特征進行識別標(biāo)記。指紋皺紋作為手指上普遍存在的特征,因包含著大量的形態(tài)學(xué)信息而在人身識別領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價值,將其納入指紋自動識別系統(tǒng)的識別范圍會成為一種趨勢,指紋皺紋也勢必會隨著新技術(shù)的發(fā)展,融入指紋自動識別系統(tǒng)的應(yīng)用當(dāng)中。
YOLOv5 是一種目標(biāo)檢測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,目前已初步應(yīng)用于指紋自動識別領(lǐng)域[71]。高夢婷等基于YOLOv5 算法實現(xiàn)了指紋“分歧”“結(jié)合”等常見二級特征自動檢測識別[72]。指紋皺紋相比常見的二級特征擁有更多的特征信息,或許可以在YOLOv5 算法的基礎(chǔ)上探究與指紋皺紋相關(guān)的自動識別技術(shù),進一步與機器學(xué)習(xí)及人工智能等技術(shù)相融合,以期將指紋皺紋特征有效納入指紋自動識別系統(tǒng)的特征運用集中,同時提高指紋皺紋與傷疤特征等相似特征的自動辨識率與篩選率。
參考文獻
[1] 姚中港.指紋細點線的形態(tài)變化及識別方法研究[D].北京:中國人民公安大學(xué),2014, 4-5
[2] 鐘新文,張忠良.手印學(xué)[M].北京:中國人民公安大學(xué)出版社,2014, 223-225
[3] B·肖曼,M·阿爾特,姚荷生.皮膚紋理學(xué)與疾病[M].江蘇:江蘇科學(xué)技術(shù)出版社,1984, 122-123
[4] 郭少波,王芫,王炎,等.探析高分辨率指紋特定條件下三級特征的穩(wěn)定性[J].中國司法鑒定,2013, 1:56-61
[5] 張瑾,劉曉明.運用指印特征提升疑難指印鑒定率[J].中國人民公安大學(xué)學(xué)報( 自然科學(xué)版),2016, 22(1):4-10
[6] 羅亞平,郭威.指紋學(xué)教程[M].北京:中國人民公安大學(xué)出版社,2010, 85-86
[7] Vernon DSG. Automatic detection of secondary creases in fingerprints[J]. Optical Engineering, 1993, 32(10): 2616-2623
[8] Cummins H, Midlo C. Finger prints, palms and soles: an introduction to dermatoglyphics[M]. New York: Dover Publications, 1961, 41-42
[9] 韋向東.利用指紋傷疤印痕確定犯罪嫌疑人1 例[J].刑事技術(shù),2014, 5: 21
[10] Richmond S. Do fingerprint ridges and characteristics within ridges change with pressure?[J]. Australian Federal Police, Forensic Services, 2004, 5: 46-47
[11] Silva LRV, Mizokami L, Vieira PR, et al. Longitudinal and retrospective study has demonstrated morphometric variations in the fingerprints of elderly individuals[J]. Forensic science international, 2016, 259: 41-46
[12] Monson KL, Roberts MA, Knorr KB, et al. The permanence of friction ridge skin and persistence of friction ridge skin and impressions: a comprehensive review and new results[J]. Forensic science international, 2019, 297: 111-131
[13] 宋煥庭,唐瑋,張麗梅,等.指紋與年齡相關(guān)性的量化分析[J].人類學(xué)學(xué)報,2022, 41(6): 1047-1057
[14] 張忠良,宋煥庭,張麗梅,等.同一人不同年齡段的指紋特征信息變化[J].中國刑警學(xué)院學(xué)報,2022, 3: 97-103
[15] 張致中,張虎,晁招相,等.新疆六個民族指紋白線的調(diào)查研究[J].遺傳,1994, 1: 5-7
[16] 阿布都艾尼,艾瓊?cè)A,賽福鼎.新疆伊犁維吾爾族、哈薩克族和蒙古族指紋白線正常值分析[J].解剖學(xué)雜志,1997, 1: 77-80
[17] 熊繼群,石君.湘西土家族、苗族、漢族指紋白線的研究[J].華夏醫(yī)學(xué),2006, 2: 179-181
[18] 莊振西,高秀珍.遼寧滿族和漢族指紋白線正常值分析[J].人類學(xué)學(xué)報,1993, 3: 264-268
[19] 霍正浩,彭亮,陳銀濤,等.寧夏漢族指紋白線正常值分析[J].中國優(yōu)生與遺傳雜志,1998, 6: 133-135
[20] 全躍龍.漢族指紋白線正常值分析[J].人類學(xué)學(xué)報,1988, 2: 186-188
[21] Cherrill FR. Finger prints and disease[J]. Nature, 1950, 166(4223): 581-584
[22] David TJ, Ajdukiewicz AB, Read AE. Fingerprint changes in coeliac disease[J]. Br Med J, 1970, 4(5735): 594-596
[23] HIRSCH and Recke. Hautleisten und Krankheiten[M]. Berlin, Ernst-Reuter-Gesellschaft, 1971, 225-236
[24] Cannon M, Byrne M, Cotter D, et al. Further evidence for anomalies in the hand-prints of patients with schizophrenia: a study of secondary creases[J]. Schizophrenia Research, 1994, 13(2): 179-184
[25] Shakibaei F, Asadollahi GA, Tabibi A. Dermatoglyphics in patients with schizophrenia[J]. Journal of research in medical sciences:the official journal of Isfahan University of Medical Sciences, 2011, 16(8): 1055
[26] 甘子明,徐蘭.精神分裂癥患者的指紋白線和嵴線離解的研究[J].新疆醫(yī)學(xué)院學(xué)報,1995, 4: 215-218
[27] 陸國芳,李樹寧,高麗榮,等.抑郁癥患者的指紋類型及指紋白線[J].解剖學(xué)報,2011, 42(5): 703-706
[28] 孫淑芳,許振波,韓向君,等.糖尿病患者指紋白線的分析[J].遺傳,1995, 2: 10-11
[29] Lee CK, Chang C, Johar A, et al. Fingerprint changes and verification failure among patients with hand dermatitis[J]. JAMA dermatology, 2013, 149(3): 294-299
[30] Li J, Glover JD, Zhang H, et al. Limb development genes underlie variation in human fingerprint patterns[J]. Cell, 2022, 185(1): 95-112
[31] 薄海玲.指紋沖擊線的識別與應(yīng)用[D].長春:吉林大學(xué),2004
[32] 歐陽常青.手印鑒定中接合比對檢驗法的應(yīng)用研究[J].中國司法鑒定,2005, 4: 52-53+56
[33] Chauhan N, Soni M, Anand V, et al. Fingerprint classification using crease features[A]. In: 2016 IEEE Students’ Technology Symposium (TechSym)[C]. IEEE, 2016, 56-60
[34] Tadross RA, Badawi AM, Mahfouz MR, et al. Sex Determination from Fingerprint[J]. Cairo International Biomedical Engineering Conference, 2006, 6: 26-31
[35] Verma M, Agarwal S. Fingerprint based male-female classification[A]. In: Emilio C, Rodolfo Z, Paolo G, et al. Proceedings of the International Workshop on Computational Intelligence in Security for Information Systems CISIS’08[C]. Springer Berlin,Heidelberg, 2009, 251-257
[36] Richard Jonathan O. Taduran, et al. Sex determination from fingerprint ridge density and white line counts in Filipinos[J]. Homo,2016, 67(2): 163-171
[37] Taura MG, Adamu LH, Asuku AY, et al. Adjacent digit fingerprint white line count differences: a pointer to sexual dimorphism for forensic application[J]. Egyptian Journal of Forensic Sciences, 2019, 9(1): 1-8
[38] Adamu LH, Asuku AY, Muhd UA, et al. Fingerprint White Line Counts: An Upcoming Forensic Tool for Sex Determination[J].Arab Journal of Forensic Sciences amp; Forensic Medicine 2019, 1(9): 1165-1173
[39] Taura MG, Adamu LH, Asuku AY, et al. Quantity and asymmetry of fingerprint white lines: forensic implication[J]. Canadian Society of Forensic Science Journal, 2020, 53(1): 13-25
[40] 田潤之,趙雅彬.基于指紋形態(tài)特征的人群年齡刻畫研究[J].中國人民公安大學(xué)學(xué)報( 自然科學(xué)版),2023, 29(1): 11-20
[41] 李珍珍.硅膠高仿指模的檢驗[J].刑事技術(shù),2021, 46(1): 91-95
[42] 蔣煥,陳立宏,李俐明,等.不同年齡階段人的硅膠仿生指紋印泥痕跡特征[J].刑事技術(shù),2022, 47(4): 400-404
[43] GA/T 1533-2018,法庭科學(xué)指紋特征分類規(guī)范[S]
[44] HICKLIN A. Extended features under consideration [EB/OL]. https://www.nist.gov/system/files/documents/2016/12/19/p18_hicklin_extfpfeatures_2006-04.pdf. Released on:2006-03-31
[45] Jain AK, Chen Y, Demirkus M. Pores and ridges: High-resolution fingerprint matching using level 3 features[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2006, 29(1): 15-27
[46] Science Working Group on Friction Ridge Analysis, Study and Technology. Standards for examining friction ridge impressions and resulting conclusions (latent/tenprint) [S/OL]. http://clpex.com/swgfast/documents/examinationsconclusions/111026_Examinations-Conclusions_1.0.pdf. Released on: 2005-01-13
[47] 伍晨愉.?dāng)嗉y檢測及其在指紋識別中的應(yīng)用研究[D].北京:清華大學(xué),2003
[48] Wu C, Zhou J, Bian Z, et al. Robust crease detection in fingerprint images[A]. In: 2003 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition[C]. IEEE, 2003, 2: II-505
[49] Zhou J, Wu C, Bian Z, et al. Improving fingerprint recognition based on crease detection[A]. In: ICBA. Biometric Authentication:First International Conference[C]. Springer Berlin Heidelberg, Biometric Authentication, 2004: 287-293
[50] Hymer P. Extraction and application of secondary crease information in fingerprint recognition systems[D]. Sweden: Link?ping University, 2005
[51] Zhou J, Chen F, Wu N, et al. Crease detection from fingerprint images and its applications in elderly people[J]. Pattern Recognition,2009, 42(5): 896-906
[52] Laseinde OP. Analysis and detection of fingerprint creases[D]. America: West Virginia University, 2012
[53] Jian W, Zhou Y, Liu H, et al. Crease Detection and Repair Based on Minutia Density Distribution[A]. In: 2019 IEEE 11th International Conference on Communication Software and Networks (ICCSN)[C]. IEEE, 2019, 446-451
[54] 吳迪,高樹輝,張寧,等.光學(xué)相干層析技術(shù)在法庭科學(xué)領(lǐng)域的研究進展與應(yīng)用展望[J].激光與光電子學(xué)進展,2023,60(12): 30-40
[55] Zam A, Dsouza R, Subhash HM, et al. Feasibility of Correlation Mapping Optical Coherence Tomography (cmOCT) for Anti-Spoof Sub-Surface Fingerprinting[J]. Journal of Biophotonics. 2013, 6(9): 663-667
[56] Ding B, Wang H, Chen P, et al. Surface and Internal Fingerprint Reconstruction From Optical Coherence Tomography through Convolutional Neural Network[J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2021, 16: 685-700
[57] Zhang N, Wang C, Li Z, et al. Preliminary analysis of facial hair follicle distribution for forensic identification using OCT[A]. In:Imaging, Manipulation, and Analysis of Biomolecules, Cells, and Tissues XVI[C]. SPIE, 2018, 10497: 17-24
[58] 潘自勤.指紋三級特征在指紋鑒定中的價值[J].刑事技術(shù),2014, 4: 45-47
[59] 盧有林,刁龍珍,曹麗姝.對手指褶皺紋變化的研究[A].見:第一屆全國手印專業(yè)學(xué)術(shù)交流會論文選[C].北京:警官教育出版社,1993, 81
[60] 趙雨涵.可見指印階段性特征研究[D].上海:華東政法大學(xué),2021
[61] Reneau RD. Unusual latent print examinations[J]. Journal of Forensic Identification, 2003, 53(5): 531
[62] Davis LJ, Saunders CP, Hepler A, et al. Using subsampling to estimate the strength of handwriting evidence via score-based likelihood ratios[J]. Forensic science international, 2012, 216(1-3): 146-157
[63] Hepler AB, Saunders CP, Davis LJ, et al. Score-based likelihood ratios for handwriting evidence[J]. Forensic science international,2012, 219(1-3): 129-140
[64] Meuwly D, Ramos D, Haraksim R. A guideline for the validation of likelihood ratio methods used for forensic evidence evaluation[J]. Forensic science international, 2017, 276: 142-153
[65] 董鋒,趙雅彬,羅亞平,等.似然比方法體系在法庭科學(xué)中的研究進展[J].證據(jù)科學(xué),2019, 27(3): 375-385
[66] Anthonioz A, Champod C. Integration of pore features into the evaluation of fingerprint evidence[J]. Journal of Forensic Sciences,2014, 59(1): 82-93
[67] Jackson G, Black S. Use of data to inform expert evaluative opinion in the comparison of hand images-the importance of scars[J].International Journal of Legal Medicine, 2014, 128: 555-563
[68] 吳春生,李孝君,吳浩.基于深度學(xué)習(xí)的指紋自動識別技術(shù)[J].刑事技術(shù),2022, 47(1): 88-95
[69] 沈希忠,吳迪.基于YOLO 的鋁型材料表面小缺陷檢測[J].浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2022, 50(4): 372-380
[70] 吳萌萌,張澤斌,宋堯哲,等.基于自適應(yīng)特征增強的小目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)[J].激光與光電子學(xué)進展,2023, 60(6): 65-72
[71] 高寶東.基于YOLOv5 的小目標(biāo)檢測算法與應(yīng)用研究[D].銀川:寧夏大學(xué),2022
[72] 高夢婷,孫晗,唐云祁,等.基于改進YOLOv5 的指紋二級特征檢測方法[J].激光與光電子學(xué)進展,2023, 60(10): 89-99
基金項目:國家社科基金重大項目(20amp;ZD257)