Automatikus ujjlenyomat -azonosítás - Automated fingerprint identification

Ez a cikk általában az automatikus ujjlenyomat -azonosító rendszerekről szól. Az amerikai nemzeti AFIS -hez lásd: Integrált automatizált ujjlenyomat -azonosító rendszer .

Automatizált ujjlenyomat-azonosító a folyamat, amelynek során a számítógép, hogy megfeleljen az ujjlenyomatok ellen adatbázis az ismert és ismeretlen nyomatok az ujjlenyomat-azonosító rendszer. Az automatizált ujjlenyomat -azonosító rendszereket (AFIS) elsősorban a bűnüldöző szervek használják bűnügyi azonosítás céljából, amelyek közül a legfontosabb a bűncselekmény elkövetésével gyanúsított személy azonosítása vagy a gyanúsított más felderítetlen bűncselekményekkel való összekapcsolása.

Az automatikus ujjlenyomat -ellenőrzés egy szorosan kapcsolódó technika, amelyet olyan alkalmazásokban használnak, mint a jelenléti és beléptető rendszerek. Technikai szinten az ellenőrző rendszerek ellenőrzik a követelt személyazonosságot (a felhasználó a PIN -kódjának vagy személyi igazolványának bemutatásával állíthatja magát Jánosnak, és ujjlenyomatával igazolja személyazonosságát), míg az azonosító rendszerek kizárólag az ujjlenyomatok alapján határozzák meg a személyazonosságot.

Az AFIS-eket nagyszabású polgári személyazonosításokban használták, amelyek fő célja, hogy megakadályozzák a többszörös felvételt egy választási, jóléti, vezetői engedélyezési vagy hasonló rendszerbe. A polgári AFIS -ek másik előnye, hogy ellenőrzik az érzékeny állásokra jelentkező álláspályázók és a gyermekekkel szoros kapcsolatban álló oktatási személyzet hátterét.

Telepített rendszerek

Az Egyesült Államok integrált automatizált ujjlenyomat -azonosító rendszere tárolja az Egyesült Államokban gyűjtött ujjlenyomat -készleteket, és az FBI kezeli . Sok államnak saját AFIS -e is van. Az AFIS -ek olyan képességekkel rendelkeznek, mint a látens keresés, az elektronikus kép tárolása, valamint az ujjlenyomatok és válaszok elektronikus cseréje.

Sok más ország és szervezet-köztük Kanada , az Európai Unió , az Egyesült Királyság , Banglades , India , Izrael , Pakisztán , Srí Lanka , Argentína , Törökország , Marokkó , Olaszország , Chile , Peru , Venezuela , Ausztrália , Dánia , a Nemzetközi Bűnügyi A Rendőrségi Szervezet , valamint a különböző államok, tartományok és helyi közigazgatási régiók - saját rendszerekkel rendelkeznek, amelyeket különböző célokra használnak, beleértve a bűnügyi azonosítást, a kérelmezői háttér -ellenőrzéseket, az ellátások átvételét és a hitelesítő adatok (például útlevelek) átvételét. Ausztráliában a rendszert National Automated Fingerprint Identification System -nek hívják .

Az európai rendőri ügynökségeknek most egy európai tanácsi törvény értelmében meg kell nyitniuk AFIS-eket egymás előtt, hogy javítsák a terrorizmus elleni háborút és a határokon átnyúló bűnözés kivizsgálását. A törvény a Pruem -szerződést követte , amely kezdeményezés Belgium, Németország, Spanyolország, Franciaország, Luxemburg, Hollandia és Ausztria között jött létre. Bár technikailag nem AFIS, a Pruem -szerződés decentralizált infrastruktúrája lehetővé teszi az AFIS lekérdezését minden európai bűnügyi AFIS -re ésszerű időn belül.

Ujjlenyomat-egyező algoritmusok

Az ujjlenyomat-illesztési algoritmusok nagymértékben eltérnek az I. típusú (hamis pozitív) és a II. Típusú (hamis negatív) hibaarány tekintetében. Különböznek olyan jellemzők tekintetében is, mint a képforgatás invarianciája és a referenciaponttól való függetlenség (általában az ujjlenyomat -minta "magja" vagy középpontja). Az algoritmus pontossága, a nyomtatási illesztési sebesség, a gyenge képminőség és a fent említett jellemzők a rendszer teljesítményének kritikus elemei.

Az ujjlenyomat -egyeztetés óriási számítási terhet jelent. Néhány nagyobb AFIS -gyártó egyedi hardvert telepít, míg mások szoftvert használnak a megfelelő sebesség és teljesítmény elérése érdekében. Általában kívánatos legalább egy kétlépcsős keresés. Az első szakasz általában a globális ujjlenyomat -jellemzőket használja fel, míg a második szakasz az apró részletek párosítását.

Mindenesetre a keresőrendszerek az egyezés valószínűségének valamilyen számszerű mértékével ("pontszám") adnak vissza eredményeket. A tíznyomásos keresés során, a "keresési küszöb" paraméter használatával a pontosság növelése érdekében ritkán lehet több jelölt, mint egy, kivéve, ha ugyanazon jelöltről több rekord található az adatbázisban. Sok rendszer szélesebb körű keresést alkalmaz a kimaradt azonosítások számának csökkentése érdekében, és ezek a keresések egy -tíz lehetséges találatot eredményezhetnek. A látens és tíznyomatos keresés gyakran sok (gyakran ötven vagy több) jelöltet eredményez a korlátozott és rossz minőségű bemeneti adatok miatt. A rendszer által javasolt jelöltek megerősítését általában a törvényszéki rendszerek technikusa végzi. Az utóbbi években azonban a "fénykikapcsolás" vagy az "automatikus megerősítés" algoritmusok "azonosított" vagy "nem azonosított" válaszokat produkálnak anélkül, hogy emberi kezelő megnézné a nyomatokat, feltéve, hogy a megfelelő pontszám megfelelő. A "fények kialszását" vagy az "automatikus megerősítést" gyakran használják a polgári személyazonosító rendszerekben, és egyre gyakrabban használják a bűnügyi azonosító rendszerekben is.

Szkepticizmus

Az FBI sok éven keresztül azt állította, hogy az ujjlenyomat -azonosítás teljesen pontos és megbízható forrás a profilalkotáshoz és azonosításhoz. Ennek a technikának a hiedelme azon a feltételezésen alapult, hogy nincs két egyforma ujjlenyomat, és minden embernek megvan a maga egyedi mintája. Ennek az állításnak a támogatására azonban nincs tudományos bizonyíték vagy tanulmány. Ez a törvényszéki azonosítás más formáira is alkalmazható, például a harapásnyom -elemzésre - más néven igazságügyi fogászatra , amely Levon Brooks esetében látható . Ami az ujjlenyomat -azonosítást illeti, az FBI -ügynökök, akik felelősek a nyomatok vizsgálatáért, hogy meghatározzák a hasonlóság pontjait annak megállapítása érdekében, hogy sikerült -e egyezést elérniük, vizsgálónként és laboratóriumonként változnak. A döntési folyamat sajnos teljesen szubjektív a teszteket futtató személytől, és nincs mód annak biztosítására, hogy a vizsgáztató ne legyen érzékeny a megfigyelői elfogultságra. 2004 -ben , a madridi vonatrobbantások után részleges ujjlenyomatokat azonosítottak az állomáson maradt robbanóanyagok zacskóiból. Alapos mérlegelés után az FBI megállapította, hogy a táskán hagyott ujjlenyomatok megegyeztek a Brandon Mayfield nevű portlandi (Oregon) egyénnel . Ez az ügy azonban megváltoztatta az ujjlenyomat -azonosítás teljes kilátásait az FBI -n belül , mivel később megállapították, hogy Brandon Mayfieldet tévesen ítélték el a madridi robbantások bűntársának . Emiatt az FBI már nem tudja tanúsítani, hogy az ujjlenyomat -azonosítás 100% -ban pontos módszer a profilalkotásra, ezért azt nagyon alaposan meg kell fontolni mindenkinek, aki használja.

Lásd még

Hivatkozások

  1. ^ Ujjlenyomat -azonosítás Ausztráliában
  2. ^ Az EO -szerződés alapján elfogadott törvények . Letöltve: 2010-05-10.
  3. ^ Frontline. (2012). "Az igazi CSI." 2012. április 17. Web. 2018. augusztus 20. https://www.youtube.com/watch?v=91GbKc0ijHU

Külső linkek