在计算机人像组合软件之前, 人像资料库是非常有限的。人像组合软件运用计算机强大的信息存储和运算能力功能, 将大量各种不同类型的眼睛, 耳朵, 头发等的资料图片存储到软件中, 并且按照一定的规律排序、分类、编号归到各个库里, 便于按照需要来查找、使用。另外, 现在的软件为了进一步的方便操作者, 将界面设计得非常的简便、易懂。这些技术的进步为查明和逮捕罪犯提供了帮助。

随着时间的推移, 人们对事物记忆的遗忘程度也会加重。此外, 记忆不是简单的重复或再现, 人们记在脑海里的内容并非是一成不变的, 目击者体验过的情感、做过的动作、思考过的问题、看见过的景物等等, 都会影响目击者记忆的内容, 经过时间越长, 影响也就越大。所以间隔案发的时间越短, 画像的效果肯定也会越好。在案件中, 最先接触到目击者的往往是基层民警, 所以计算机人像组合软件的普及, 避免了长途跋涉寻找专业的画像人员而耽误了画像的最佳时机, 同时原来不会使用画像技术的那些小案件也可以运用同画像, 扩大画像使用的范围。

因为专业的画像工作者较少, 以前一般只有大案要案才会使用画像, 并且很多实验室没有专业的画像人员。软件的出现使口述记忆画像技术的运用不再局限于有多年的绘画基础的专业人员, 一天绘画没有学过的基层公安民警都可以熟练运用, 极大的促进了口述记忆画像在案件侦破中普及和推广。

前文中称这类软件为“ 计算机人像组合软件” 而不是“ 计算机口述记忆画像软件” 或“ 计算机模拟画像软件” 。口述记忆画像中一般有两种观察方法, 一种是整体到局部, 另一种是由局部到整体。使用传统手绘方式的专业画像人员一直以来都较为推崇前一种观察法。而人像组合软件其操作方法是从每一特征中选择合适的图谱最后组成一张最为恰当的画像, 属于简单采用脸型加五官的拼凑模式, 这就决定了他的观察法必然是由局部到整体的。

人脸的相貌特征大致可以分为大形特征、结构特征、位置特征、五官特征4部分。当我们在路上遇到一个熟识的朋友, 在他还离得很远的时候, 只能看到他脸的大形特征和结构特征, 看不清位置特征、五官特征时, 就可以认出他来。这是一个人的脸型和肌肉突起, 凹陷结构特征所带来的整体感觉。

需要做口述记忆画像的案件大多为突发性案件, 目击者对于目击对象(案件侦破工作相关人员)仅是匆匆一瞥, 属于单次接触且为短暂接触, 对目击对象的记忆有些仅仅停留在勉强辨识的基础上, 这种情况目击者只能记得大致特征, 对单独的、缺乏整体关系的细节特征作出正确的判断和辨识。所以, 在口述记忆画像中, 要把握的关键是目击对象相貌的整体特征, 而不是细枝末节的五官特征。

其次, 人脸的外形和五官并不是一种简单的拼凑, 更不是毫无关系的分离组合。人脸是由颅骨突出的结节点以及肌肉、皮肤组成, 相互之间紧密关联, 不同的人脸结构(皮下突出部分)会有不同的五官形态, 正是因为它们之间存在着这种关联关系, 才形成了人脸最根本的不同相貌。

计算机人像组合软件, 仅基于人的脸型和五官特征的个别特征, 进行选择、调整、更换, 甚至将不同的细节特征与不同的整体特征随意搭配, 这种简单的五官的拼凑及询问对目击者来讲, 本身就是一种典型的诱供和诱导, 经过大量诱导性的辨认挑选之后, 最后肯定会出现一些不同人五官组合人像, 就是一些骨骼分离、肌肉错位, 相貌特征之间的关系混乱但拼凑得像人的人像, 难以达到辨认的效果。

再次, 世界上没有两个人的人脸结构外形是一模一样的, 计算机人像组合软件存储的人脸资料永远达不到完整齐全。加之目前计算机还不具备人脸解剖功能, 如要调节大形结构, 人工绝对优于计算机。所以, 一张摹拟画像的成功与否, 是操作人本身的素质提高而非软件技术的变化。

口述记忆画像的制作过程是一个目击者二次辨认的过程。不是单纯通过口述完成的, 必须辅助于已有的类似不规则形, 即从已有的一批人像图片中寻找出与目击对象类似形象的图片。由整体到局部观察法所提供的是完整的人像照片, 要目击者从中寻找大型和结构类似的图片, 而由局部到整体观察法就像人像组合软件那样提供各个局部照片库从中寻找类似图片。当然, 这两者都必须依靠辨识资料图的支持来完成画像, 这就是口述记忆画像的第一次辨认过程。然后, 画像人员根据目击者提供的类似图片和沟通的最后绘制出一张完整画像, 这个画像还是需要由目击者辨识, 由目击者来最终确定是不是他印象中的那个人, 这就是口述记忆画像的第二次辨认过程。

从画像制作流程可以看出二次辨认过程中辨认的主体是目击者, 是人, 而不是计算机。一直以来, 计算机人像组合软件与传统的手工绘制法相比, 最突出的优势就是其强大的信息存储和运算能力功能, 所以软件开发者都想将这个优势发挥到极致, 他们尽力完善软件库, 将大量的眼睛, 耳朵, 头发等的图片存储到软件资料库里。但对这个强大资料库中图片的辨识工作却是计算机所不能替代的。这就必然引起一个矛盾, 即人工辨识与庞大信息量之间的矛盾。平时应以为傲的强大的信息存储功能不但没有给工作带来便利, 反而会使目击者产生辨识疲劳。

其次, 在画像过程中整体辨认优于部分辨认, 因为对分割开来的单独的、缺乏整体关系的细节特征很难进行判断和辨识, 并且计算机人像组合软件开发者在开发软件的过程中为了使软件更加科学, 喜欢将各个部分特征图片按一定规律分类归在一起, 这使得更加难以分辨, 只能将图片一张一张放到左边的框子里从整体去看、去试, 软件强大的优势没有起作用。

人的相貌是一门非常复杂的学问, 电脑画像软件存储的人脸资料永远达不到完整齐全, 一张画像最后的成功与否很大程度是依靠一次次的局部调整。而这其中的很多调整是计算机软件难以做到:

首先, 变老变年轻。在案件中会遇到这样的情况, 根据目击者提供的信息绘制出一张较完整的画像, 请目击者辨识, 目击者说, 比较相像, 就是目击对象的年龄比画像要年长(或年青)一点。这时要根据目击者的要求进行调整, 软件中有皱纹, 给画像添上(或删除)皱纹就可以了。实际上这肯定行不通, 因为人的骨骼肌肉随着年龄的变化都会产生相应变化, 不是简单的加上几根皱纹就可以的。必须根据骨骼肌肉的变化来作出调整, 这对于画像软件就不是局部调整而是重新绘制另一个人了。

其次, 变胖变瘦。根据目击者提供的信息绘制完成一张较完整的画像, 请目击者辨识, 认为目击对象比画像要胖(或瘦)一点。这也不是简单的把下巴变宽(窄)一点就可以的, 人的肌肉必须随胖瘦变化而变化, 这是简单的上下位置移动、放大、缩小做不到的。

常常目击者说得已经很相似, 只差那么一点点, 就是那一点点就会使画像失之毫厘谬之千里。软件开发者也给软件增加了一些辅助功能作局部微调, 例如上下位置移动、放大、缩小等。但软件的这些辅助功能是机械的、有限的, 远远不能满足画像的需要。对传统手工绘制可能就是寥寥几笔, 这个微不足道的几笔软件就是无法做到。

综上所述, 计算机人像组合软件的出现使画像操作方法简便、扩大了画像的使用范围, 促进了口述记忆画像技术的发展, 但目前市场上的软件仍存在许多不合理的地方, 所以不能简单的用软件代替传统的手工绘制, 需要分情况、有区别的合理使用画像软件。