痕迹检验--模糊指纹红外成像系统无损分析

痕迹检验--犯罪现场模糊指纹红外成像系统的无损分析

Nicole J. Crane,1,_ Ph.D.; Edward G. Bartick,2Ph.D.; Rebecca Schwartz Perlman, 2Ph.D.; and

Scott Huffman,3,w Ph.D.

摘要：使用傅立叶变换红外(FTIR)成像系统直接对未处理模糊指纹痕迹分析，可以得到指纹的详细结构信息。现场的指纹通常出现在柔软或硬质材料的表面，在数据处理的时候需要将背景材料的红外吸收扣除，结合主成分分析（PCA）、导数光谱分析等数据处理手段，从背景与指纹总的红外能量吸收中得到需要的指纹信息。并将其作为证据使用。关键词：法医学，模糊指纹，红外光谱，光谱成像，痕迹证据许多技术被应用为法庭物证鉴定技术前, 都需要考虑以下两方面问题。首先, 开发新技术是否可以减少项目分析的时间；其次, 是否可以提供更精确可靠的结果。通过反复的研究验证，最终才可以作为法庭证据采集方法被司法系统采纳使用。1999 年, 美国司法部出版了文件题为《法医学-现状与需求》，在此书中有一个研究"方法，研究，发展，测试和评估” 的章节；书中将当前法医学的现状与需求分为九个研究领域，模糊指纹鉴定是其中一个重要的研究方向。书中提到“模糊指纹测试需要改进分析方法，保持样品原貌，去除干扰因素，使其更加清晰可见”。-----------------------------------------------------------------------------_Present address: Laboratory of Chemical Physics, NIDDK, National

Institutes of Health, Bethesda, MD 20892-0520.

wPresent address: Department of Chemistry and Physics, Western Carolina

University, Cullowhee, NC 28723.

1Oak Ridge Institute for Science Education,FBI Laboratory, Counterterrorism

and Forensic Science Research Unit, FBI Academy, Quantico, VA

22135.

2FBI Laboratory, Counterterrorism and Forensic Science Research Unit,

FBI Academy, Quantico, VA 22135.

3Laboratory of Chemical Physics, NIDDK, National Institutes of Health,

Bethesda, MD 20892-0520.

Received 25 Mar. 2006; and in revised form 4 Aug. 2006; accepted 1 Sept.

2006; published 10 Dec. 2006.

    指纹鉴定方法通常需要使用化学药品、粉末或光源照射等手段进行显影。这里面存在一个相当大的问题，指纹的化学结构很可能在处理的过程中遭到破坏。因此，使用无损分析方法，得到清晰地指纹数字模拟图像，将会成为一格重要的法医学分析方法。目前，模糊指纹鉴定研究中可见光吸收光谱成像分析方法取得了一定的进展。可见成像像分析方法现在可以鉴定醋酸纤维板和塑胶袋上的模糊指纹。据称研究人员已经可以鉴定黄色纸张上的指纹信息。但是可见成像分析方法的图像不一定就是指纹的确切信息。因为在分析报纸、纸币、玻璃、药物袋子, 和Ziplocks (S.C. 约翰逊Racine, WI) 袋子等物品时，仍然需要使用化学药剂显影。这样得到的指纹可见图像就是真实指纹和化学药剂的叠加图像。不同于可见图像分析，中红外（IR）分析是以物质的不同化学结构对红外光的吸收差异为基础的分析方法。Bartick和Williams等人已使用傅立叶变换红外(FTIR)光谱仪研究了成人和儿童的指纹残留物差异。指纹残留物中包含脂肪酸酯类、皮肤上的微小蛋白质和羟基酸盐等。这些成分因不同的个体本身或是曾经接触过的物品，存在一定的个体差异。例如，人到达青春期后, 脂肪分泌旺盛，指印中通常包含更高浓度的脂肪。图1为一个指纹的IR光谱，表1为吸收峰对应得特征化学结构，从中可以清晰的判断出其化学组分。

 

    红外光谱分析是材料研究的一个常用手段，是一种非常重要的法医学鉴定工具。例如在鉴定药物时，可以准确得出其有机与无机组成。近年发展起来红外成像技术拓宽了红外的应用范围，可以直接对药片或生物组织进行分析，得到样品中各组分的空间分布图像。     最早将红外成像技术应用于指纹鉴定的是Bartick带领的研究小组，他们通过选择不同的特征光谱，表征出对应化学组分在混合样品中的分布状态。指纹印在一个镀铝的玻璃显微镜镜片上，以镜片为基底，发现了爆炸物IDX，而且得到了其清晰的指纹状分布图像。     最近的一项研究中，由Tahtouh等使用红外成像技术很好地对钞票上乙基氰基丙烯酸聚合物上的模糊指纹做出鉴定, 并且很好的对在玻璃上修复和未修复的模糊指纹做出侦查。分析中选择1743 cm-1处乙基氰基丙烯酸聚合物中羰基伸缩振动吸收峰作为指纹鉴定的特征吸收峰。     对比可见图像，红外成像可以提供更精细成分分布图像。我们的研究是在复杂的基体上，不做样品预处理，使用红外成像系统，直接得到模糊指纹的精细分布。虽然，在有些情况下，肉眼也可以分辨模糊指纹的一部分，但是红外成像技术可以使指纹的所有细节全部清晰可见。一、材料与方法1.1 红外图像数据采集     将带有指纹的基体放到红外样品支架(Kevley Technologies, Chesterland, OH)上，摊平，用透明胶带纸固定。选择试验的基体包括硬质材料（购物袋、汽水罐，磁带）和多孔(影印纸，烟头纸，美金，明信片)等材料。以上固定好的样品首先使用PowerLook III扫描仪(Techville Inc.,Dallas, TX), 1200 x 2400 dpi (Umax, http://www.umax.com).得到可见图片。一定要注意，指纹的位置在收集红外图像之前就要被确认。     样品的可见和红外图像全部由Spotlight 300红外成像系统收集，光圈100x100μm(Perkin Elmer, Shelton, CT) 。扫描红外图像前先扫描样品的可见图像。红外图像的背景和样品图像扫描波长范围4000–700 cm1，分辨率16 cm-1。背景扫描速度120 scans/pixel。从样品的可见图像上选择特征的分析区域，样品红外图像大小从6.48mm x 7.15mm (W x H) 到23.7mm x 12.8 mm。采集红外图像全部使用25μm反射图像模式进行采集。样品红外图像扫描速度4 scans/pixel，分辨率16 cm1。以上测试样品储存3个月后重复以上测试，未发现红外光谱变化。1.2图像分析     获得图像数据以后，使用Perkin Elmer软件将数据转换为ENVIs软件(RSI Inc., Boulder, CO)可识别格式，导入ENVIs 软件进行处理。红外图像数据可以用多种手段处理，包括谱带强度图像、增加或减少对应谱带强度图像、主成分分析PCA、二阶导数图像以及多种技术的组合。下面会有一个PCA与二阶导数图像技术结合的例子。以上除二阶导数图像外，其他数据处理技术均使用ENVIs完成。     使用谱带强度图像和二次积分图像技术得到的酯类分布图像是最常用的表征模糊指纹的特征物质。其中图像数据处理时多数使用1016 cm-1 不对称的O-C-C 酯类振动吸收峰作为特征峰。因为酯类的最强烈1744 cm-1处羰基吸收峰与其他物质的吸收峰可能产生重叠。但是更加微弱的以较弱的1016 cm-1 吸收峰为特征可以得到清晰地指纹图像。选择1016 cm-1吸收峰的原因目前还在研究中。以增加的吸收峰(1552, 1664, and 1744 cm1).为特征处理得到样品的对照图像。      另外，研究中采集了明信片上的蓝色纤维。将纤维取下来黏到特定的红外样品架上，扫描样品。光谱范围4000-700 cm-1，数据间隔1 cm-1， 32次扫描。将纤维光谱基线校正，自动检索Perkin Elmer 光谱软件(Wellesley, MA) 中使用的FBI 纤维数据库(版本4.0)。1.3结果与讨论     基体一般有一定的厚度，所以图像通常是在反射模式下进行测定。对于这个试验，本身拥有最强反射率的饮料罐被认为是最易分析的样品。     如图2.A所示，现有一个模糊指纹印在Dr. Pepper’ss (CadburySchweppes Americas Beverages, Plano, TX)汽水瓶上面，在可见图像中，我们可以见到大部分指纹图像，只有一小部分被掩盖；使用1016 cm－1(Fig. 2B),处的吸收峰为特征处理数据，指印的对比度得到很大的提高。对于这个实例而言，基底的干扰较小，近一步的数学数据处理是没有必要的。

    图3.A 显示一个印在在黑色垃圾袋上未经修复的模糊指纹。这是一个非常有挑战性的样品，因为这个样品的基体反射率较低而且不平。但是使用1016 cm－1(Fig. 2B),处的吸收峰为特征处理数据，仍然可以得到清晰地指纹图像Fig. 3B。不需要使用进一步的数学处理方法。另外在样品的红外图像上可以看到一块污迹，为了证据的完整性，此区域应该保留。

    对比汽水瓶或是垃圾袋，磁带是一个更复杂的基体。因为磁带本身包含塑料、纤维和一些粘合剂，表面也不平整。图4.A是某个品牌磁带的可见图片，磁带样品表面没有高反射率的银色，而是反射率较低的淡黄色。由于基体的干扰，直接根据特征吸收峰找到对应的分布图像的办法不能成功的处理数据，需要进一步数学处理。使用波谱差减法，将1016 cm-1,所代表的红外图像数据减掉基底696 cm-1所代表的图像数据，最终得到图4B 中清晰地指纹图像。

    在模糊指纹的研究过程中，纸张由于其多孔性，是一个很富挑战性的基体。例如，在未经处理的影印纸上指纹几乎不可能用肉眼看到，如图5.A。以上举例中所研究的基体全部为硬质材料，像纸张等软质多孔材料通常具有很低的反射率，较高的吸收率，而且组成种类繁多（纤维的不均匀分配和不同的取向）。应用不同的特征吸收峰不足以得到清晰的指纹图像。在分析中我们使用了主成分分析（ＰＣＡ）和二阶导数两种数学处理方法。ＰＣＡ主要是应用于从复杂混合物中提取单个组分信号并对其进行区分。图5B是PCA生成的指纹图像。部分指纹清晰显露，部分指纹信息仍然被纤维信号所掩盖。图5C是数据经过导数处理后，选取1016 cm-1特征峰得到的指纹图像。对比可知，导数处理得到的图像好于PCA生成的指纹图像，这是因为对于PCA图像，主要是根据光谱的差异进行自动模糊识别，在一些重叠较大的区域结果的不确定性增加；经过导数处理以后的数据，光谱的背景影响降低，有效信号更加突出，得到的相应图像更加精确。

 

    烟头过滤嘴纸张与影印机纸不同，它是更加多孔的基体。图6.A 显示从烟头上撕下的滤嘴纸的可见图像。可见图像中看不到指纹信息。仅仅直接利用1016 cm-1的吸收为特征也很难得到清晰的指纹信息，但是，经过导数处理后再以1016 cm-1的吸收为特征就可以消除基体干扰，得到清晰的指纹(图6B)图像。

    纸币在分析过程中也许存在相当的困难。因为纸币的基体不仅仅包含纸张, 还有各种各样的墨水、锡箔和纤维。在图7A 显示一部分从美金纸币上扫描而来的可见图像。在可见图像无法找到指纹的可见图像。但是经过导数处理后再以1016 cm-1的吸收为特征，得到清晰的指纹图像(图7B)。图7C 和D 显示纸币上的两种组分的分布状态。在美元纸币上，数字３被印刷为黑色，有肉眼判断不能确定它周围的边框是否也是相类似的油墨。通过光谱加减等数学处理，发现他们为两种不同的墨水。这就为假币鉴定提供了一个强力的分析手段。如果纸币上有指印，就不仅可以确认纸币的真假，而且可以直接将罪犯与假币建立联系。   红外成像无损分析明信片上的指纹。检查发现指纹已经有部分被抹去只有很少部分在原位置。幸运的是明细片表面贴了一层玻璃纸，可以增加基体的反射率。使用ＰＣＡ方法，从基体与样品的混合数据中取得目标指纹的清晰分布图像(图8B)。

 

    注意在图8.A的小圈子之内出现一根蓝色纤维。这是一个典型首要证据包含额外结合证据的例子。使用传统的化学指纹提取的技术，也许会由于化学制品对纤维的影响使其光谱受到遮暗。而使用红外成像系统进行无损指纹分析后，从明信片取下待分析纤维放到反射载玻片上。圆柱形的蓝色纤维尺寸大约直径25 毫米(图9A) 。使用红外成像系统沿纤维轴向收集相应的光谱，在FBI 纤维数据库里检索，认为纤维很可能是人造丝绸(图9B) 。另外光谱图上的额外光谱峰     不是指纹上面的特征吸收，如此看来，纤维应该清洗过。从形态学上分析，纤维的圆柱形态也是人造丝绸的一个确认要素。

 

    除以上各基体上的指纹外，我们还研究了透明玻璃、玻璃纸、不透明白色磁带、橙色印刷品、不透明、透明编织袋、塑料刀柄、绿色影印纸、杂志页纸、香烟轴纸、纸板、Kimwipes (Kimberly-Clark Corp., Neenah, WI) 棉纱等基体上的指纹。除纸板和Kimwipes 棉纱外其他基体上均得到了清晰的指纹图像。二、结论     在这项研究中, 红外成像技术在模糊指纹的无损检测使用，并且完成分析要求同时保存了物证。这样就可以使模糊指纹成像与未修改的物证建立直接联系。数据处理过程中特征峰图像、光谱差减成像、ＰＣＡ组分识别、导数光谱图像等分析技术组合运用，改进指纹成像的清晰度。     除指纹检测之外，附加的旁证信息也可以用红外测试。例如，从明信片指纹中查找辨认纤维。检测纸币除指纹外，纸币上不同油墨成分也可以检测到。     总之，当你知道在哪里模糊指纹时，以上红外图像法是一个很好的分析手段。本文只是展示部分案例的分析方法，相信实际案件分析也是可行的。另外，红外成像技术在模糊指纹和物证鉴定方面的研究和应用，有助于对物证无损检测的进一步发展。

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