開創(chuàng)性研究顯示您的指紋并不像我們想象的那么獨(dú)特

人類的奇妙之處之一是我們每個(gè)人身體的獨(dú)特性。雖然超過1000億人生活在我們這塊藍(lán)色大理石上,科學(xué)家認(rèn)為,沒有兩個(gè)指紋是相同的。

每個(gè)人類指紋上的線條和螺旋圖案被認(rèn)為在任何其他手指上都是不重復(fù)的。甚至一個(gè)人的手指也被認(rèn)為彼此明顯不同。

但根據(jù)一項(xiàng)新的研究,我們每個(gè)指尖上的脊可能并不像我們想象的那么不同。

使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由哥倫比亞大學(xué)工程系大四學(xué)生Gabe Guo領(lǐng)導(dǎo)的一組研究人員識(shí)別了屬于同一個(gè)人的不同指紋 - 或人內(nèi)指紋 - 單對(duì)指紋的成功率高達(dá)77%。

“我們認(rèn)為,人體內(nèi)指紋的相似性之所以引起人們的興趣,不僅是因?yàn)樗鼈兲魬?zhàn)了長(zhǎng)期以來(lái)的信念,還因?yàn)楫?dāng)從犯罪現(xiàn)場(chǎng)獲得的指紋來(lái)自不同的手指時(shí),這種相似性可以幫助提高尋找調(diào)查線索的能力,”郭和他的同事們在他們的論文中寫道.

“我們希望這些額外的信息可以幫助在存在許多可能性時(shí)確定線索的優(yōu)先次序,幫助無(wú)罪嫌疑人無(wú)罪,甚至有助于為冷案創(chuàng)造線索。

這項(xiàng)工作始于一個(gè)包含約60,000個(gè)指紋的美國(guó)公共數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)由個(gè)人的10個(gè)手指組成。Guo和他的同事們想看看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否能夠識(shí)別人內(nèi)指紋之間的相似性。他們將這些打印成對(duì)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這是一種人工智能。有時(shí)這些對(duì)是人內(nèi)印刷品,有時(shí)是來(lái)自兩個(gè)不同人的印刷品。

該團(tuán)隊(duì)的工作與以前的指紋識(shí)別技術(shù)之間的區(qū)別在于人工智能所關(guān)注的指紋的特征。

“人工智能沒有使用'細(xì)枝末節(jié)',即指紋脊中的分支和端點(diǎn)——傳統(tǒng)指紋比較中使用的模式,”郭先生解釋道.“相反,它使用了其他東西,與指紋中心的漩渦和環(huán)的角度和曲率有關(guān)。

隨著時(shí)間的流逝,該網(wǎng)絡(luò)在識(shí)別兩個(gè)不同的印刷品何時(shí)屬于同一個(gè)人方面變得更好。盡管同一只手上的每個(gè)指紋仍然是獨(dú)一無(wú)二的,但它們之間有足夠的相似之處,讓人工智能能夠進(jìn)行匹配。具體來(lái)說,對(duì)于同一個(gè)人的不同手指,印刷品中心脊的方向是相似的。

在對(duì)包含全套人類指紋的龐大數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練后,人工智能開始看到特定人的指紋之間的一些相似之處。(Guo et al., Sci. Adv., 2024)

雖然人工智能將不同的指紋與一個(gè)人相匹配的能力非常好,但還不足以用于真正的識(shí)別目的。但該團(tuán)隊(duì)有99.99%的信心,認(rèn)為在人內(nèi)打印中發(fā)現(xiàn)的相似性是真實(shí)的,并且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)一步開發(fā)以獲得更高的成功率。

研究人員說,在目前的狀態(tài)下,人工智能可以用來(lái)幫助縮小選擇范圍。

“試想一下,一旦在數(shù)百萬(wàn)個(gè)指紋上而不是數(shù)千個(gè)指紋上進(jìn)行訓(xùn)練,這將有多好。計(jì)算機(jī)科學(xué)大四學(xué)生 Aniv Ray 說哥倫比亞大學(xué)。

其他潛在的應(yīng)用包括個(gè)人使用任何手指來(lái)驗(yàn)證具有單個(gè)指紋掃描儀的手機(jī)的能力。顯然,在該技術(shù)適合此目的之前,還有很多工作要做,但這項(xiàng)工作的主要目標(biāo)是確定是否存在人與人之間的打印相似性。

現(xiàn)在我們已經(jīng)瞥見了這些相似之處,該系統(tǒng)可以進(jìn)一步開發(fā)。

“許多人認(rèn)為人工智能不能真正做出新的發(fā)現(xiàn)——它只是反芻知識(shí),”哥倫比亞大學(xué)的工程師Hod Lipson說。“但這項(xiàng)研究是一個(gè)例子,說明即使是一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)單的人工智能,考慮到研究界多年來(lái)一直存在的相當(dāng)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)集,也可以提供幾十年來(lái)專家們一直無(wú)法提供的見解。

該研究已發(fā)表在科學(xué)進(jìn)展.您也可以下載源代碼在團(tuán)隊(duì)的網(wǎng)站上.

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