引用本文
金益锋, 白艳平, 刘寰. 全国16个省份足迹自动识别系统应用情况分析[J].刑事技术, 2017,42(6):504-507
JIN Yifeng, BAI Yanping, LIU Huan. Application Analysis on Shoeprint Automatic Identification System from China’s 16 Provinces[J]. Forensic Science and Technology,2017,42(6): 504-507  
doi: 10.16467/j.1008-3650.2017.06.016
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全国16个省份足迹自动识别系统应用情况分析
金益锋, 白艳平, 刘寰*
公安部物证鉴定中心,北京 100038
* 通讯作者：刘寰（1967—）,男,河南洛阳人,学士,研究员,研究方向为痕迹、指纹检验。E-mail:liuhuan@cifs.gov.cn

第一作者简介：金益锋（1988—）,男,浙江温州人,硕士,助理研究员,研究方向为痕迹检验。E-mail:jinyifeng@cifs.gov.cn

摘要

全国已有23个省份完成省级“足迹自动识别系统”的建设,“足迹自动识别系统”的应用显著地提高了足迹的利用率以及案件串并的效率,但是各地应用情况差异较大。为了更好地了解各地2016年度“足迹自动识别系统”的应用情况,本文汇总了2016年全国16个省份“足迹自动识别系统”的应用数据,通过足迹数据提取、系统数据处理和系统利用成果等三个方面对应用数据进行分析研究,并提出有关建议。

关键词: 足迹自动识别系统; 足迹; 应用分析
中图分类号:DF794.1 文献标志码:B 文章编号:1008-3650(2017)06-0504-04
Application Analysis on Shoeprint Automatic Identification System from China’s 16 Provinces
JIN Yifeng, BAI Yanping, LIU Huan*
Institute of Forensic Science, Ministry of Public Security, Beijing 100038, China
Abstract

With the establishment and application of Shoeprint Automatic Identification System in China’s 23 provinces, there has been remarkable enhancement in both the utilization of shoeprint and joint investigation of cases though the system’s application is obviously different among provinces. This paper gathers the system’s application statistics from 16 provinces and analyzes at three aspects of shoeprint extraction, data processing and comprehensive application so as to understand the 2016-year applicable reality of the Shoeprint Automatic Identification System among provinces, thereby making some suggestions.

Key words: Shoeprint Automatic Identification System; shoeprint; application analysis

现场足迹是刑事案件中出现率最高的痕迹物证, 是侦查破案和案件串并的有力武器[1]。为了充分发挥现场足迹在侦查破案和案件串并中的作用, 自2006年起, 全国部分省份和地市陆续开始建设足迹自动识别系统（以下简称“ 足迹系统” ）, 截止到2016年底, 全国已有23个省市（北京、天津、河北、山西、辽宁、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东、河南、湖南、广东、广西、海南、重庆、贵州、云南、宁夏、青海、新疆）完成省级“ 足迹系统” 的建设。

“ 足迹系统” 是以信息服务基层为出发点, 以足迹自动识别技术为核心, 以现场足迹信息异地交互、嫌疑人足迹信息实时排查为应用方向, 结合省、市、县（区）、派出所四级公安机关足迹管理的业务流程而开发研制的现场足迹信息管理系统。系统采用“ 一级建库、多级应用” 或“ 二级建库、多级应用” 的建设模式, 使足迹数据的应用具有基层性、及时性、互通性。系统充分发挥当前图像处理技术优势, 提高综合运用足迹情报信息的能力, 促使足迹信息在实际案件侦破过程中发挥巨大的作用。

本文汇总了2016年全国16个省份（北京、天津、河北、辽宁、黑龙江、上海、福建、山东、河南、广东、广西、海南、重庆、贵州、云南、宁夏）“ 足迹系统” 的应用数据（受限于数据收集渠道, 笔者未收集到其余7个省份的数据）, 并通过足迹数据提取情况（现场足迹提取率、足迹可利用率）、系统数据处理情况（有效足迹建库率、二值图合格率、查询频率）和系统利用成果情况（涉串案件占比、C值、嫌疑人足迹采集数、足迹比中数）等三个维度对数据进行梳理统计, 分析2016年度相应省份“ 足迹系统” 的应用状况。

1 足迹数据提取
1.1 现场足迹提取率

根据有关数据统计, 2016年北京、天津、河北等16省份现勘案件总量超过300万起（考虑到各省份现勘案件数和含足迹案件数的敏感性, 本文不再详细罗列相关数据）。现场足迹提取率（现场足迹提取率=含足迹案件数/现勘案件数× 100 %）反映了各省份采集现场足迹的案件占比多少, 能在一定程度上反映出当地公安机关和刑事技术人员对现场勘查提取足迹的重视程度, 但具体提取情况也会因时因地而异, 与气候、不同地域的生活习惯等有关。根据“ 足迹系统” 数据统计情况分析, 16个省份的现场足迹提取率情况如表1所示（按行政区划排序, 其中云南和海南两省2016年下半年才建成“ 足迹系统” , 相应足迹提取率不作统计）：

表1 2016年全国16个省份现场足迹提取率 Table 1 Percentage of shoeprints extracted from scenes in 16 provinces during 2016

2016年14个省份现场足迹提取率的平均值为17 %。结合实际统计情况, 笔者认为现场足迹提取率达到25 %~35 %为相对正常水平, 可以看出多数省份仍有较大的提升空间。当然部分地区由于客观原因造成足迹提取率相对较低, 比如部分省份很多案件为电动车被盗案无法提取现场足迹, 南方部分省份多山区和长雨季造成立体足迹无法识别进而影响提取率。

1.2 现场足迹可利用率

现场足迹可利用率（现场足迹可利用率=符合二值图提取条件的足迹数/现场足迹数× 100 %）反映了16个省份现场足迹采集的质量情况。现场足迹可利用率越高, 一般说明现场足迹提取越规范, 在“ 足迹系统” 中二值化处理后可查询的足迹数就越多。反之, 可利用的足迹数就越少。理论上即使所有现场足迹的提取都符合规范, 客观上仍会存在一定比例的现场足迹因背景干扰过大、残缺和重叠严重等原因不符合二值图提取条件。这里需要强调的是应该尽量避免足迹提取不规范等人为因素造成的足迹不可利用。2016年全国16个省份现场足迹可利用率平均值为75 %, 大多数省份的现场足迹可利用率在平均水平之上。有5个省份现场足迹可利用率达80 %以上。

2 系统数据处理
2.1 有效足迹建库率

足迹建库率=建库足迹数/现场足迹数× 100 %。有效足迹建库率=足迹建库率/现场足迹可利用率× 100 %。足迹建库率体现了“ 足迹系统” 中已完成二值图处理足迹的数量, 可以直接反映出各省份“ 足迹系统” 基础建库工作的及时性和完成程度, 足迹可利用率决定了足迹建库率能达到的上限; 而有效足迹建库率则更进一步考虑到不同省份的足迹原图可利用率不同, 反映了各地可提取二值图足迹的实际处理情况。2016年全国16省份的有效足迹建库率情况如图1所示。2016年全国16省份有效足迹建库率的平均值为73 %, 超过该平均值的有9个省份且都在
90 %以上。有效足迹建库率低于平均水平的有7个省份, 部分省份的有效足迹建库率在20 %以下。

图1 2016年全国16省份有效足迹建库率Fig.1 Percentage of effectual feature-utilization of shoeprints from 16 provinces during 2016

2.2 足迹二值图合格率

足迹二值图合格率=二值图合格的建库足迹数/建库足迹数× 100 %。足迹二值图合格率反映了足迹建库工作的质量水平, 同等案件量和建库率时, 二值图合格率越高则查询结果的准确率和排前率越高, 因而足迹串并率也会越高。反之, 二值图合格率越低, 查询结果准确率和排前率越差, 进而影响基层用户查询使用的积极性。由于基层刑事技术人员工作繁杂、流动性大, 足迹建库水平的波动性也很大。加之部分省份可能存在不合理的管理考核政策, 易使基层用户“ 只重数量、不重质量” , 二值图质量低下情况比较普遍。2016年全国16个省份的二值图合格率情况如图2所示。2016年16个省份的平均二值图合格率为61 %, 达到及超过该平均值的有10个省份, 有7个省份低于平均值（部分省份的足迹数据由技术服务公司集中处理, 故足迹二值图合格率相对较高）。

图2 2016年全国16个省份足迹二值图合格率Fig.2 Percentage of feature-valid shoeprints from 16 provinces in 2016

2.3 足迹查询频率

足迹查询频率=足迹查询次数/建库足迹数。足迹查询频率反映了用户对已建库足迹完成串案查询操作的多少。查询频率越高, 代表用户通过“ 足迹系统” 做串案查询的次数越多, 通过查询结果获得有效串案的可能性就越大; 反之, 如果足迹建库后未进行查询或很少查询, “ 足迹系统” 将很难发挥应有的串案作用。2016年全国16个省份的足迹查询频率情况如表2所示（宁夏“ 足迹系统” 处于升级状态, 查询数据未做统计）。从表2中可以看出, 全国大多数省份的足迹查询频率处于较低水平, “ 足迹系统” 查询活跃度有限。

表2 2016年全国16省份查询频率 Table 2 Visited rate of shoeprints searched in the system among 16 provinces in 2016
3 系统利用成果
3.1 涉串案件占比

涉串案件占比=涉串案件数/含足迹案件数× 100 %。涉串案件占比反映了在“ 足迹系统” 中完成的串并成果的数量, 该比值越高说明同等现场案件数完成串并的案件越多, 现场足迹串案作用发挥得越充分; 反之, 则说明串案率越低, 现场足迹串案作用发挥不足。在“ 足迹系统” 的实际使用中还存在特殊情况, 如用户常对已知的串案在“ 足迹系统” 中直接完成串并操作, 导致“ 未经建库和查询即生成串案” 的情况较多, 容易在涉串案件占比上表现出“ 足迹系统” 使用的“ 虚假繁荣” 。为避免将涉串案件占比作为“ 足迹系统” 使用成果的唯一考量, 在此引入一个新参数“ 足迹系统查询串并系数” （以下简称“ C值” ）。C值 = 二值图合格率× 足迹建库率× 足迹查询频率× 100。“ C值” 是建立在“ 足迹系统” 基础建库工作和“ 以案查案” 足迹查询工作基础上的足迹串并成果预期值。理论上“ C值” 越高, 代表用户使用“ 足迹系统” 过程中的建库、查询工作越好, 所完成的串案应该越多; 反之则代表对“ 足迹系统” 的应用过程较差, 难以产生较好的串案效果（理想情况下, 按照足迹建库率100 %、二值图合格率100 %、平均每足迹查询1次计算, “ C值” 为100）。

2016年16个省份的“ C值” 和涉串案件占比情况如表3所示（其中“ 相对值” 是以广东的“ C值” 作为基准100分得到的各省份“ C值” 相对得分）。“ C值” 相对于涉串案件占比更能反映一个地方的足迹系统实际使用状况, 从表中可看出2016年“ 足迹系统” 应用相对较好的省份有广东、广西和辽宁等地。对于“ C值” 相对较低但涉串案件占比却明显较高的省份, 其差异的来源是用户“ 非查询操作完成串并案” 过多。

表3 2016年全国16个省份“ C值” 和涉串案件占比情况 Table 3 C values and linked crimes in 16 provinces during 2016
3.2 嫌疑人足迹采集和比中

表4展示了2016年16个省份采集嫌疑人次数和嫌疑人足迹样本数, 其中北京和河南采集的嫌疑人足迹样本数分列前两位且都超过了30万枚, 两地采集嫌疑人足迹样本数占16个省份嫌疑人足迹样本数总量的56 %（部分省份嫌疑人足迹样本采集仪配备较少, 故采集数量较少）。

表4 2016年全国16个省份采集嫌疑人数和嫌疑人足迹样本数表 Table 4 Amount of shoeprints collected from the certain times and quantity of suspects in 16 provinces during 2016

2016年16个省份嫌疑人足迹比中数量情况如表5, 结合表4和表5可以看出, 虽然16个省份嫌疑人足迹样本采集量的差距很大, 但通过“ 足迹系统” 完成的足迹比中数却普遍较低。其中, 嫌疑人足迹样本采集量最多的河南省比中数量只有158起, 嫌疑人足迹样本采集量第二位的北京市比中数量只有2起。重庆和上海的嫌疑人足迹比中情况相对较好, 特别是重庆虽然只采集了181人次和415枚足迹, 但嫌疑人足迹比中数量达141起。

表5 2016年全国16个省份嫌疑人足迹比中数 Table 5 Matched shoeprints by the systems of 16 provinces during 2016

16个省份平均每个嫌疑人足迹样本查询频率情况如表6所示, 从中可看出, 各地对嫌疑人足迹样本查询次数都较少, 嫌疑人足迹样本利用率严重不足, 在一定程度上造成了嫌疑人足迹样本资源的浪费。

表6 2016年全国16个省份嫌疑人足迹样本查询频率 Table 6 Query rate of suspects’ sampling shoeprints searched in 16 provinces during 2016
4 启示

通过“ 足迹数据提取” 、“ 系统数据处理” 和“ 系统利用成果” 等三个维度对全国16个省份“ 足迹系统” 应用情况进行分析, 可以看到各省份“ 足迹系统” 的应用效果总体上并不理想, 其原因是多方面的, 笔者在此不再赘述。为了提升“ 足迹系统” 的应用效果可以考虑从以下三个方面加强工作：

1）规范提取标准, 提高足迹质量。现场勘查是“ 足迹系统” 数据信息的源头, 若源头数据质量不合格, 系统的后期应用就无从谈起。部分技术人员进行现场勘查提取足迹时常存在不打侧光、倾斜拍照、使用褶皱比例尺等现象, 此时提取的足迹其特征常反映不充分、不准确, 会给后期系统中二值图制作增加困难, 同时造成足迹二值图质量不高, 从而制约系统功能的有效发挥。通过加强技术培训, 提升现勘人员规范提取的意识, 提高足迹提取的质量。此外, 可以为现勘人员配备便携、易用的足迹扫描设备提高部分疑难足迹的提取质量[2, 3]。

2）建立专门队伍, 强化信息应用。二值图处理是“ 足迹系统” 应用的关键环节, 但是受限于基层技术人员人数不足、现勘任务重等现实客观原因, 足迹二值图处理质量一直不太理想, 制约了系统功能的应用。为此, 有条件地区可以通过招录辅警或文职人员辅助技术民警进而组建信息化专门队伍, 强化信息应用, 如上海等地就采用此种形式组建信息化专门队伍。此外, 部分地区还可以试行向公司购买服务的方式, 由公司技术人员集中制作现场足迹的二值图, 从而提升足迹二值图的质量, 进而深化系统应用。利用嫌疑人足迹样本在“ 足迹系统” 中进行倒查扩案, 是提升现场足迹利用率、扩大串并案战果的有效途径之一, 但是各地对嫌疑人足迹样本查询次数都较少, 嫌疑人足迹样本利用率严重不足, 在一定程度上造成了嫌疑人足迹样本资源的浪费, 为此应该强化嫌疑人足迹样本的利用, 进而提升“ 足迹系统” 的应用战果。

3）丰富技术战法, 扩展关联应用。现场足迹是侦破系列案件的串链机和导航仪, 要充分发挥“ 足迹系统” 的作用, 就必须在实战应用中积极探索、及时总结、提炼归纳技术战法, 如正串法（重点案件现场足迹花纹特征要人工认真提取, 多次比对, 综合研判）、交叉串并法（案件中出现多种足迹时, 要分别开展串并, 充分利用指纹、DNA和视频等信息, 以作案特点为依托进行交叉串并）、反串法（抓获嫌疑人后, 要提取所有所穿鞋子, 查询相同足迹, 查找案源进行串并）、追串法（充分利用信令轨迹、住宿登记、乘车记录、车辆卡口信息等轨迹信息, 结合作案特点和时间节点进行追踪串并）。要加强“ 足迹系统” 与警综系统、现场勘验系统、指纹数据库、DNA数据库、全国足迹协查系统等专业系统的数据共享和关联应用, 形成足迹— 案件— 人员的关系网络, 同时充分利用刑事技术信息综合应用平台自动将案件与案件、人员与人员、案件与人员进行关联, 从而实现案件串并和信息综合利用, 通过关联应用, 盘活足迹资源, 增强破案效果。

The authors have declared that no competing interests exist.

作者已声明无竞争性利益关系。

参考文献
[1] 史力民. 足迹学[M]. 北京: 中国人民公安大学出版社, 2007. [本文引用:1]
[2] 戚久强, 刘瑞林. 对足迹自动识别系统建设和应用的再思考[J]. 河南司法警官职业学院学报, 2016(4): 104-106. [本文引用:1]
[3] 佘兴兴, 郑亦斌. 足迹自动识别系统的应用和展望[J]. 海峡科学, 2014(11): 62-63. [本文引用:1]