基于宏观比对面部表观生物特征的个体识别

doi:10.12116/j.issn.1004-5619.2020.200909

法医学杂志 ›› 2022, Vol. 38 ›› Issue (3): 308-313.DOI: 10.12116/j.issn.1004-5619.2020.200909

所属专题：命案攻坚法医学应用技术专题

• 命案攻坚法医学应用技术专题 • 上一篇下一篇

基于宏观比对面部表观生物特征的个体识别

霍德民¹^,²(), 莫微伟³, 赵飞鸣⁴, 周子皓⁵, 杜猛¹^,², 郑吉龙⁶, 马开军⁷()

^1.上海市公安局嘉定分局刑事科学技术研究所，上海 201822
^2.上海市法医学重点实验室司法部司法鉴定重点实验室，上海 200063
^3.华东理工大学机械与动力工程学院，上海 201424
^4.大连海事大学航运经济与管理学院，辽宁大连 116026
^5.北京出入境边防检查总站，北京 100741
^6.中国刑事警察学院法庭科学学院，辽宁沈阳 110854
^7.上海市公安局物证鉴定中心，上海 200083

收稿日期:2020-09-17 发布日期:2022-06-25 出版日期:2022-06-28
通讯作者: 马开军
作者简介:马开军，男，主任法医师，主要从事法医病理学与法医人类学研究；E-mail：makaijun@sina.cn
霍德民（1994—），男，硕士，主检法医师，主要从事法医人类学与法医牙科学研究；E-mail：demin_huo@163.com
基金资助:
公安部技术研究计划资助项目(2016JSYJC56);上海市法医学重点实验室、司法部司法鉴定重点实验室开放基金资助项目(KF202210)

Individual Identification in Facial Appearance Biometrics Based on Macroscopical Comparison

De-min HUO¹^,²(), Wei-wei MO³, Fei-ming ZHAO⁴, Zi-hao ZHOU⁵, Meng DU¹^,², Ji-long ZHENG⁶, Kai-jun MA⁷()

^1.Institute of Criminal Science and Technology, Jiading Branch of Shanghai Public Security Bureau, Shanghai 201822, China
^2.Shanghai Key Laboratory of Forensic Medicine, Key Laboratory of Forensic Science, Ministry of Justice, Shanghai 200063, China
^3.School of Mechanical and Power Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 201424, China
^4.School of Maritime Economics and Management of Dalian Maritime University, Dalian 116026, Liaoning Province, China
^5.Beijing Entry-Exit Border Checkpoint, Beijing 100741, China
^6.Academy of Forensic Science, Criminal Investigation Police University of China, Shenyang 110854, China
^7.Institute of Forensic Science, Shanghai Public Security Bureau, Shanghai 200083, China

Received:2020-09-17 Online:2022-06-25 Published:2022-06-28
Contact: Kai-jun MA

摘要/Abstract

摘要：

个体识别是法庭科学实践的研究热点之一，通常依据具有个体唯一性的生物特征（如指纹、虹膜、DNA等）比对结果进行判别。随着视频图像侦查相关案件数量的剧增，基于宏观比对面部表观生物特征进行个体识别的技术需求日益增长。目前，由于计算机3D建模及3D叠加比对技术的引入，基于宏观比对面部表观生物特征的个体识别方法取得了可观进展。本文综述了基于宏观比对面部表观生物特征进行个体识别的不同方法，对其优势和局限性进行分析，并对后续研究提出建议与展望。

关键词: 法医学, 个体识别, 生物特征识别, 宏观对比, 面部特征, 综述

Abstract:

Individual identification is one of the research hotspots in the practice of forensic science， and the judgment is usually built on the comparison of the unique biological characteristics of the individual， such as fingerprints， iris and DNA. With the dramatic increase in the number of cases related to video image investigations， there is an increasing need for the technology to identify individuals based on the macroscopic comparison of facial appearance biometrics. At present， with the introduction of computer three-dimensional （3D） modeling and 3D superimposition comparison technology， considerable progress has been made in individual identification methods based on macroscopic comparison of facial appearance biometrics. This paper reviews individual facial appearance biometric methods based on macroscopical comparison, comprehensively analyzes the advantages and limitations of different methods, and puts forward recommendations and prospects for subsequent research.

Key words: forensic medicine, individual identification, biometric recognition, macroscopical comparison, facial characteristics, review

中图分类号:

DF795.1

霍德民, 莫微伟, 赵飞鸣, 周子皓, 杜猛, 郑吉龙, 马开军. 基于宏观比对面部表观生物特征的个体识别[J]. 法医学杂志, 2022, 38(3): 308-313.

De-min HUO, Wei-wei MO, Fei-ming ZHAO, Zi-hao ZHOU, Meng DU, Ji-long ZHENG, Kai-jun MA. Individual Identification in Facial Appearance Biometrics Based on Macroscopical Comparison[J]. Journal of Forensic Medicine, 2022, 38(3): 308-313.

图/表 1

参考文献 46

1	UZÜN I， DAREGENLI O， SIRIN G， et al. Identification procedures as a part of death investigation in Turkey[J]. Am J Forensic Med Pathol，2012，33（1）：1-3. doi：10.1097/PAF.0b013e3182243eae .
2	ROSSY Q， IOSET S， DESSIMOZ D， et al. Integrating forensic information in a crime intelligence database[J]. Forensic Sci Int，2013，230（1/2/3）：137-146. doi：10.1016/j.forsciint.2012.10.010 .
3	CAPLOVA Z， OBERTOVA Z， GIBELLI D M， et al. Personal identification of deceased persons： An overview of the current methods based on physical appearance[J]. J Forensic Sci，2018，63（3）：662-671. doi：10.1111/1556-4029.13643 .
4	TAMIR A. Numerical survey of the different shapes of the human nose[J]. J Craniofacial Surg，2011，22（3）：1104-1107. doi：10.1097/SCS.0b013e3182108eb3 .
5	VANEZIS P， LU D， COCKBURN J， et al. Morphological classification of facial features in adult Caucasian males based on an assessment of photographs of 50 subjects[J]. J Forensic Sci，1996，41（5）：786-791.
6	BERTILLON A， MCCLAUGHRY R W. Signaletic instructions including the theory and practice of anthropometrical identification[M]. Chicago： Werner Company，1896.
7	RITZ-TIMME S， GABRIEL P， OBERTOVÀ Z， et al. A new atlas for the evaluation of facial features： Advantages， limits， and applicability[J]. Int J Leg Med，2011，125（2）：301-306. doi：10.1007/s00414-010-0446-4 .
8	HOULTON T M R， STEYN M. Finding Makhubu： A morphological forensic facial comparison[J]. Forensic Sci Int，2018，285：13-20. doi：10.1016/j.forsciint.2018.01.022 .
9	CAPLOVA Z， COMPASSI V， GIANCOLA S， et al. Recognition of children on age-different images： Facial morphology and age-stable features[J]. Sci Justice，2017，57（4）：250-256. doi：10.1016/j.scijus.2017.03.005 .
10	URBANOVÁ P. Performance of distance-based matching algorithms in 3D facial identification[J]. Egypt J Forensic Sci，2016，6（2）：135-151. doi：10.1016/j.ejfs.2016.04.004 .
11	LUCAS T， KUMARATILAKE J， HENNEBERG M. Metric identification of the same people from images： How reliable is it?[J]. J Anthropol，2016，2016：1-10. doi：10.1155/2016/1760313 .
12	NURHUDATIANA A， KONG A W K， CRAFT N， et al. Relatively permanent pigmented or vascular skin marks for identification： A pilot reliability study[J]. J Forensic Sci，2016，61（1）：52-58. doi：10.1111/1556-4029.12872 .
13	KULSHRESHTHA M， MONDAL P R. Acquired body marks： A mode of identification in forensics[J]. J Forensic Leg Med，2017，52：98-109. doi：10.1016/j.jflm.2017.08.012 .
14	CHAIKUNRAT J， PONGPANITANON P， PETJU M. Victim identification in the tsunami disaster in Thailand[J]. J Heal Sci，2011，20：897-902.
15	SOOMER H， RANTA H， PENTTILÄ A. Identification of victims from the M/S Estonia[J]. Int J Leg Med，2001，114（4/5）：259-262. doi：10.1007/s004140000180 .
16	王宁，苗春雨，吕金星. 正面照片面部特征指标用于个人识别的选择及评价[J].中国法医学杂志，2016，31（6）：570-573. doi：10.13618/j.issn.1001-5728.2016.06.009 .
	WANG N， MIAO C Y， LÜ J X. Selection and evaluation of facial characteristic indexes of frontal photo for personal identification[J]. Zhongguo Fayixue Zazhi，2016，31（6）：570-573.
17	TOME P， FIERREZ J， VERA-RODRIGUEZ R， et al. Identification using face regions： Application and assessment in forensic scenarios[J]. Forensic Sci Int，2013，233（1/2/3）：75-83. doi：10.1016/j.fors-ciint.2013.08.020 .
18	KLEINBERG K F， VANEZIS P， BURTON A M. Failure of anthropometry as a facial identification technique using high-quality photographs[J]. J Forensic Sci，2007，52（4）：779-783. doi：10.1111/j.1556-4029.2007.00458.x .
19	DAVIS J P， VALENTINE T， DAVIS R E. Computer assisted photo-anthropometric analyses of full-face and profile facial images[J]. Forensic Sci Int，2010，200（1/2/3）：165-176. doi：10.1016/j.forsciint. 2010.04.012 .
20	JAYAPRAKASH P T. Conceptual transitions in methods of skull-photo superimposition that impact the reliability of identification： A review[J]. Forensic Sci Int，2015，246：110-121. doi：10.1016/j.fors-ciint.2014.10.043 .
21	MORETON R， MORLEY J. Investigation into the use of photoanthropometry in facial image comparison[J]. Forensic Sci Int，2011，212（1/2/3）：231-237. doi：10.1016/j.forsciint.2011.06.023 .
22	HALBERSTEIN R A. The application of anthropometric indices in forensic photography： Three case studies[J]. J Forensic Sci，2001，46（6）：1438-1441.
23	GIBELLI D， OBERTOVÁ Z， RITZ-TIMME S， et al. The identification of living persons on images： A literature review[J]. Leg Med，2016，19：52-60. doi：10.1016/j.legalmed.2016.02.001 .
24	KIM S H， SHIN H S. Three-dimensional analysis of the correlation between soft tissue and bone of the lower face using three-dimensional facial laser scan[J]. J Craniofacial Surg，2018，29（8）：2048-2054. doi：10.1097/SCS.0000000000004781 .
25	CEINOS R， TARDIVO D， BERTRAND M F， et al. Inter- and intra-operator reliability of facial and dental measurements using 3D-stereophotogrammetry[J]. J Esthet Restor Dent，2016，28（3）：178-189. doi：10. 1111/jerd.12194 .
26	KOTTNER S， EBERT L C， AMPANOZI G， et al. VirtoScan -- A mobile， low-cost photogrammetry setup for fast post-mortem 3D full-body documentations in X-ray computed tomography and autopsy suites[J]. Forensic Sci Med Pathol，2017，13（1）：34-43. doi：10.1007/s12024-016-9837-2 .
27	CUMMAUDO M， GUERZONI M， MARASCIUOLO L， et al. Pitfalls at the root of facial assessment on photographs： A quantitative study of accuracy in positioning facial landmarks[J]. Int J Leg Med，2013，127（3）：699-706. doi：10.1007/s00414-013-0850-7 .
28	YOSHINO M， TANIGUCHI M， IMAIZUMI K， et al. A new retrieval system for a database of 3D facial images[J]. Forensic Sci Int，2005，148（2/3）：113-120. doi：10.1016/j.forsciint.2004.04.074 .
29	YOSHINO M， MATSUDA H， KUBOTA S， et al. Computer-assisted facial image identification system using a 3-D physiognomic range finder[J]. Forensic Sci Int，2000，109（3）：225-237. doi：10.1016/S0379-0738（00）00149-3 .
30	YOSHINO M， NOGUCHI K， ATSUCHI M， et al. Individual identification of disguised faces by morphometrical matching[J]. Forensic Sci Int，2002，127（1/2）：97-103. doi：10.1016/S0379-0738（02）00115-9 .
31	FRASER N L， YOSHINO M， IMAIZUMI K， et al. A Japanese computer-assisted facial identification system successfully identifies non-Japanese faces[J]. Forensic Sci Int，2003，135（2）：122-128. doi：10.1016/S0379-0738（03）00182-8 .
32	CATTANEO C， CANTATORE A， CIAFFI R， et al. Personal identification by the comparison of facial profiles： Testing the reliability of a high-resolution 3D-2D comparison model[J]. J Forensic Sci，2012，57（1）：182-187. doi：10.1111/j.1556-4029. 2011.01944.x .
33	ATSUCHI M， TSUJI A， USUMOTO Y， et al. Assessment of some problematic factors in facial image identification using a 2D/3D superimposition technique[J]. Leg Med，2013，15（5）：244-248. doi：10.1016/j.legalmed.2013.06.002 .
34	URBANOVÁ P， FERKOVÁ Z， JANDOVÁ M， et al. Introducing the FIDENTIS 3D face database[J]. Anthropol Rev，2018，81（2）：202-223. doi：10.2478/anre-2018-0016 .
35	MARTOS R， VALSECCHI A， IBÁÑEZ O， et al. Estimation of 2D to 3D dimensions and proportionality indices for facial examination[J]. Forensic Sci Int，2018，287：142-152. doi：10.1016/j.forsciint.2018.03.037 .
36	GIBELLI D， DE ANGELIS D， POPPA P， et al. A view to the future： A novel approach for 3D-3D superimposition and quantification of differences for identification from next-generation video surveillance systems[J]. J Forensic Sci，2017，62（2）：457-461. doi：10.1111/1556-4029.13290 .
37	GIBELLI D， PUCCIARELLI V， POPPA P， et al. 3D-3D facial superimposition between monozygotic twins： A novel morphological approach to the assessment of differences due to environmental factors[J]. Leg Med，2018，31：33-37. doi：10.1016/j.legalmed.2017. 12.011 .
38	GIBELLI D， PALAMENGHI A， POPPA P， et al. Improving 3D-3D facial registration methods： Potential role of three-dimensional models in personal identification of the living[J]. Int J Legal Med，2021，135（6）：2501-2507. doi：10.1007/s00414-021-02655-3 .
39	MOU Q N， JI L L， LIU Y， et al. Three-dimensional superimposition of digital models for individual identification[J]. Forensic Sci Int，2021，318：110597. doi：10.1016/j.forsciint.2020.110597 .
40	KOTTNER S， SCHAERLI S， FÜRST M， et al. VirtoScan-on-Rails - an automated 3D imaging system for fast post-mortem whole-body surface documentation at autopsy tables[J]. Forensic Sci Med Pathol，2019，15（2）：198-212. doi：10.1007/s12024-019-00095-5 .
41	UBELAKER D H， WU Y H， CORDERO Q R. Craniofacial photographic superimposition： New developments[J]. Forensic Sci Int Synergy，2019，1：271-274. doi：10.1016/j.fsisyn.2019.10.002 .
42	WINDHAGER S， MITTEROECKER P， RUPIĆ I， et al. Facial aging trajectories： A common shape pattern in male and female faces is disrupted after menopause[J]. Am J Phys Anthropol，2019，169（4）：678-688. doi：10.1002/ajpa.23878 .
43	JOE M. Age progression and regression[M]//WILKIN-SON C， RYNN C. Craniofacial identification. Cambridge： Cambridge University Press，2012：68-75. doi：10.1017/cbo9781139049566.006 .
44	GIBSON S J， SCANDRETT C M， SOLOMON C J， et al. Computer assisted age progression[J]. Forensic Sci Med Pathol，2009，5（3）：174-81. doi：10.1007/s12024-009-9102-z .
45	SCHMIDLIN E J， STEYN M， HOULTON T M R， et al. Facial ageing in South African adult males[J]. Forensic Sci Int，2018，289：277-286. doi：10.1016/j.forsciint.2018.05.006 .
46	MATTHEWS H， PENINGTON A， CLEMENT J， et al. Estimating age and synthesising growth in children and adolescents using 3D facial prototypes[J]. Forensic Sci Int，2018，286：61-69. doi：10.1016/j.forsciint. 2018.02.024 .

方法	对象	面部特征标志点	对应点-点间距离或面积测量值		参考文献
方法	对象	面部特征标志点	个体内差异	个体间差异	参考文献
2D-3D人脸叠加比对	100例日本男性	眉外侧点、双侧眼内角点、双侧眼外角点、双侧鼻翼点、鼻下点、双侧口角点、口裂点、颏下点、耳上点、耳下点	2.3~2.8 mm	4.0~14.6 mm	[30]
	13例高加索男性	双侧眼内角点、双侧眼外角点、鼻根点、鼻尖点、鼻下点、人中点、双侧口角点、口裂点、颏下点	1.8~3.0 mm（前视图）； 1.7~2.5 mm（左前斜视图）	2.9~6.8 mm（前视图）； 3.0~7.1 mm（左前斜视图）	[31]
	50例高加索男性	眉间点、鼻根点、鼻尖点、双侧鼻翼点、鼻下点、人中点、上下唇中点、颏唇沟点、颏前点（及各点连线间面积）	0.7~1.9 mm； 43~133 mm²	>1.77 mm；>157 mm²	[32]
	9对日本单卵双胞	双侧眼内角点、双侧眼外角点、双侧鼻翼点、鼻下点、人中点、双侧口角点、口裂点、双侧下颌角点、颏下点	（1.1±0.2） mm	（2.0±0.3） mm（胞胎内）	[33]
3D-3D人脸叠加比对	20例欧洲男性	整体3D人脸点云	（2.10±0.90） mm （RMS值）	（4.47±1.55）mm（RMS值）	[36]
	10对欧洲单卵双胞胎	整体3D人脸点云	（1.00±0.30） mm （RMS值）	（1.90±0.50） mm（胞胎内RMS值）；（3.40±0.70 ）mm（个体间RMS值）	[37]
	50例欧洲男性	整体3D人脸点云	0.17~1.38 mm （RMS值）	1.74~4.28 mm（RMS值）	[38]

方法	对象	面部特征标志点	对应点-点间距离或面积测量值		参考文献
方法	对象	面部特征标志点	个体内差异	个体间差异	参考文献
2D-3D人脸叠加比对	100例日本男性	眉外侧点、双侧眼内角点、双侧眼外角点、双侧鼻翼点、鼻下点、双侧口角点、口裂点、颏下点、耳上点、耳下点	2.3~2.8 mm	4.0~14.6 mm	[30]
	13例高加索男性	双侧眼内角点、双侧眼外角点、鼻根点、鼻尖点、鼻下点、人中点、双侧口角点、口裂点、颏下点	1.8~3.0 mm（前视图）； 1.7~2.5 mm（左前斜视图）	2.9~6.8 mm（前视图）； 3.0~7.1 mm（左前斜视图）	[31]
	50例高加索男性	眉间点、鼻根点、鼻尖点、双侧鼻翼点、鼻下点、人中点、上下唇中点、颏唇沟点、颏前点（及各点连线间面积）	0.7~1.9 mm； 43~133 mm²	>1.77 mm；>157 mm²	[32]
	9对日本单卵双胞	双侧眼内角点、双侧眼外角点、双侧鼻翼点、鼻下点、人中点、双侧口角点、口裂点、双侧下颌角点、颏下点	（1.1±0.2） mm	（2.0±0.3） mm（胞胎内）	[33]
3D-3D人脸叠加比对	20例欧洲男性	整体3D人脸点云	（2.10±0.90） mm （RMS值）	（4.47±1.55）mm（RMS值）	[36]
	10对欧洲单卵双胞胎	整体3D人脸点云	（1.00±0.30） mm （RMS值）	（1.90±0.50） mm（胞胎内RMS值）；（3.40±0.70 ）mm（个体间RMS值）	[37]
	50例欧洲男性	整体3D人脸点云	0.17~1.38 mm （RMS值）	1.74~4.28 mm（RMS值）	[38]

[1]	李雯, 李豪喆, 陈琛, 蔡伟雄. 面部微表情分析技术在法医精神病学领域的研究现状及应用展望[J]. 法医学杂志, 2023, 39(5): 493-500.
[2]	王中华, 李淑瑾. 人类身高推断的分子生物学研究进展[J]. 法医学杂志, 2023, 39(5): 487-492.
[3]	安永明, 张志威, 关国鹏. 肺挫裂伤合并多发假性囊肿法医学鉴定1例[J]. 法医学杂志, 2023, 39(5): 519-522.
[4]	陈璐, 周喆, 王升启. 陈旧骸骨DNA身份鉴定的法医学进展[J]. 法医学杂志, 2023, 39(5): 478-486.
[5]	马安全, 马晓晨, 方俊杰. 会阴部外伤致睾丸萎缩鉴定1例[J]. 法医学杂志, 2023, 39(5): 528-530.
[6]	夏晴, 陈捷敏. 垂直压缩型踝关节骨折成伤机制分析2例[J]. 法医学杂志, 2023, 39(5): 525-527.
[7]	曾勇, 邹冬华, 范颖, 徐晴, 陶陆阳, 陈忆九, 李正东. 人体血管有限元建模及生物力学的研究进展与法医学应用[J]. 法医学杂志, 2023, 39(5): 471-477.
[8]	李强, 付志浩, 孙晓东, 黄效宇. 利用CT扫描测量法判断眼球内陷残疾评定1例[J]. 法医学杂志, 2023, 39(5): 516-518.
[9]	朱琨, 高东, 范利华. 腓骨骨纤维结构不良并骨折因果关系鉴定1例[J]. 法医学杂志, 2023, 39(5): 522-524.
[10]	林丹丹, 赵莉莉, 施芳芳, 陈雅婷, 潘国南. 二次交通伤致伤方式探讨1例[J]. 法医学杂志, 2023, 39(5): 530-534.
[11]	郝虹霞, 陈捷敏, 王荣荣, 俞晓英, 王萌, 周智露, 盛延良, 夏文涛. 虚拟现实-图像视觉诱发电位用于客观评定单眼屈光不正视觉损伤的价值[J]. 法医学杂志, 2023, 39(4): 382-387.
[12]	宋爱英, 赵翌博, 杨利君. 液相色谱-串联质谱法检验氟乙酸致死1例[J]. 法医学杂志, 2023, 39(4): 428-430.
[13]	张韦屹, 周旻. 岩斜区脑膜瘤切除术后长期昏迷医疗损害鉴定1例[J]. 法医学杂志, 2023, 39(4): 421-423.
[14]	白洁, 孙晶, 程晓光, 刘凡, 刘华, 王旭. 基于YOLOv3算法的肋骨骨折诊断模型的构建及应用[J]. 法医学杂志, 2023, 39(4): 343-349.
[15]	范飞, 武娟, 邓振华. 听力学客观检测技术在法医临床学中的应用进展[J]. 法医学杂志, 2023, 39(4): 360-366.

基于宏观比对面部表观生物特征的个体识别

Individual Identification in Facial Appearance Biometrics Based on Macroscopical Comparison

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 1

参考文献 46

相关文章 15

编辑推荐

Metrics