開創(chuàng)性研究顯示您的指紋并不像我們想象的那么獨特

人類的奇妙之處之一是我們每個人身體的獨特性。雖然超過1000億人生活在我們這塊藍色大理石上，科學家認為，沒有兩個指紋是相同的。

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

但根據(jù)一項新的研究，我們每個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)，由哥倫比亞大學工程系大四學生Gabe Guo領(lǐng)導的一組研究人員識別了屬于同一個人的不同指紋 - 或人內(nèi)指紋 - 單對指紋的成功率高達77%。

“我們認為，人體內(nèi)指紋的相似性之所以引起人們的興趣，不僅是因為它們挑戰(zhàn)了長期以來的信念，還因為當從犯罪現(xiàn)場獲得的指紋來自不同的手指時，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確定線索的優(yōu)先次序，幫助無罪嫌疑人無罪，甚至有助于為冷案創(chuàng)造線索。

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

該團隊的工作與以前的指紋識別技術(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'細枝末節(jié)'，即指紋脊中的分支和端點——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)。

隨著時間的流逝，該網(wǎng)絡(luò)在識別兩個不同的印刷品何時屬于同一個人方面變得更好。盡管同一只手上的每個指紋仍然是獨一無二的，但它們之間有足夠的相似之處，讓人工智能能夠進行匹配。具體來說，對于同一個人的不同手指，印刷品中心脊的方向是相似的。

雖然人工智能將不同的指紋與一個人相匹配的能力非常好，但還不足以用于真正的識別目的。但該團隊有99.99%的信心，認為在人內(nèi)打印中發(fā)現(xiàn)的相似性是真實的，并且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進一步開發(fā)以獲得更高的成功率。

研究人員說，在目前的狀態(tài)下，人工智能可以用來幫助縮小選擇范圍。

“試想一下，一旦在數(shù)百萬個指紋上而不是數(shù)千個指紋上進行訓練，這將有多好。計算機科學大四學生 Aniv Ray 說哥倫比亞大學。

其他潛在的應(yīng)用包括個人使用任何手指來驗證具有單個指紋掃描儀的手機的能力。顯然，在該技術(shù)適合此目的之前，還有很多工作要做，但這項工作的主要目標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)可以進一步開發(fā)。

“許多人認為人工智能不能真正做出新的發(fā)現(xiàn)——它只是反芻知識，”哥倫比亞大學的工程師Hod Lipson說。“但這項研究是一個例子，說明即使是一個相當簡單的人工智能，考慮到研究界多年來一直存在的相當簡單的數(shù)據(jù)集，也可以提供幾十年來專家們一直無法提供的見解。

該研究已發(fā)表在科學進展.您也可以下載源代碼在團隊的網(wǎng)站上.

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