Các quan chức thực thi pháp luật đang phối hợp với các nhà khoa học máy tính để phát triển các công cụ phân tích hình xăm thông qua phần mềm nhận diện hình ảnh.
Mới đây, Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (NIST) đã tổ chức một hội thảo về thách thức trong công nghệ nhận diện hình xăm. Hội thảo gồm các nhà khoa học, kỹ sư bàn về các biện pháp hiệu quả hơn để tự động hóa nhận diện hình xăm nhằm xác định tội phạm một cách nhanh hơn, toàn diện hơn.
Hệ thống phân loại hình xăm hiện có 70 cách mô tả bằng lời nhưng những mô tả rất chung chung như "khuôn mặt phụ nữ", "khuôn mặt nam giới". Vì vậy, hệ thống không thể mô tả những hình xăm ký hiệu hoặc trừu tượng. Cơ sở dữ liệu hình xăm thường sử dụng các từ khóa để xác định hình và không phải lúc nào các từ khóa cũng chuẩn xác. Một số hình xăm có thể bị xếp vào cùng loại và gây nhầm lẫn. Ví dụ, một hình xăm hình chó sói và một con chó con có thể đều được mô tả bằng từ "chó" trong cơ sở dữ liệu. Do đó, cả người có hình xăm chó sói và người có hình xăm chó con đều sẽ bị coi là nghi phạm.
 |
Cách phân loại hình xăm còn tùy thuộc vào nhiều tiêu chí. Các chi tiết về hình xăm đều do con người tự cập nhật vào hệ thống trong khi mỗi người lại nhìn các hình xăm theo cách khác nhau. Điều tra viên này có thể xếp một khuôn mặt hề đáng sợ vào nhóm mặt người. Điều tra viên khác có thể coi hình xăm đó là trừu tượng. Hoặc một người khác lại coi đó là một biểu tượng.
Trước những hạn chế của hệ thống hiện có, Chính phủ Mỹ muốn tự động hóa quy trình phân loại và tìm kiếm hình xăm. Điều này rất quan trọng vì ở Mỹ, cứ 5 người thì có một người có hình xăm và các phần tử bất hảo thì xăm người nhiều hơn người bình thường.
Dù nhiều hình xăm chỉ mang tính chất trang trí hoặc có ý nghĩa về mặt cá nhân nhưng cũng có nhiều hình xăm thể hiện tư cách thành viên trong một băng đảng hoặc nhóm tội phạm nào đó. Do đó, việc gắn các cá nhân với hình xăm là một phần quan trọng trong điều tra hình sự và hình xăm là một nguồn thông tin hữu ích đối với các cơ quan thực thi pháp luật Mỹ nếu họ có thể đánh giá nhanh về một đối tượng nào đó trên phố hoặc tại khu vực biên giới. Ông Daniel Olson, chuyên gia phân tích mật mã của FBI ở Quantico, bang Virginia nói: "Chúng tôi cần biết người này có phải là một mối đe dọa không và chúng tôi cần biết điều đó rất nhanh".
Bà Mei Nga, nhà khoa học máy tính thuộc NIST, cho biết có 6 nhóm đã tham gia giải quyết thách thức về công nghệ nhận diện qua hình xăm tại hội thảo nói trên.
Các nhóm đã lần lượt chạy thử phần mềm nhận diện hình xăm của mình. Thử nghiệm ban đầu về các thuật toán nhận diện hình ảnh của họ đã có kết quả khả quan. Đa số các phần mềm đã có thể xác định hình xăm nói chung, xác định các hình xăm giống nhau trên nhiều người khác nhau (trong trường hợp các thành viên băng nhóm cùng có một hình xăm), xác định các bức ảnh chụp khác nhau của cùng một hình xăm trên cùng một người và nhận diện được chi tiết nhỏ của một hình xăm. Các thuật toán này có thể nhận biết sự khác nhau giữa các hình kiểu như hình xăm chó sói và chó con dựa trên thông tin về kích thước, đặc điểm, màu sắc của hình xăm.
 |
| Những hình xăm kỳ dị có thể được coi là đặc điểm nhận dạng trong nay mai. |
Do hình xăm có rất nhiều thiết kế khác nhau nên nhận diện hình xăm phức tạp hơn so với nhận diện khuôn mặt. Để giải quyết vấn đề đó, nhóm của kỹ sư Landis Huffman, thuộc Công ty MITRE ở Bedford, Massachusetts, đã sử dụng một kỹ thuật khớp hình ảnh phổ biến. Kỹ thuật này tìm các điểm chính trong một cặp ảnh, sau đó tính toán xem có bao nhiêu điểm khớp nhau. Kỹ thuật của nhóm Huffman còn có tính năng phân biệt các khu vực có màu da và các khu vực không có màu da.
Một thách thức nữa mà các nhà nghiên cứu phải giải quyết, đó là các hình xăm chất lượng kém sẽ mờ đi và nhòa theo thời gian. Lông trên cơ thể người cũng có thể ảnh hưởng tới quá trình xăm hình và nhận diện hình xăm. Đối tượng cũng có thể xăm thêm chi tiết xung quanh hình xăm cũ.
Theo ông Stephen Fischer, Giám đốc bộ phận đa phương tiện của Cơ quan Thông tin tư pháp hình sự thuộc Cục Điều tra Liên bang Mỹ (FBI) ở Clarksburg, Tây Virginia, khớp hình xăm với nghi phạm sẽ không bao giờ chính xác được như dùng vân tay nhưng công nghệ này không cần phải đạt độ chính xác đến mức đó. Công nghệ chỉ cần giúp điều tra viên thu hẹp danh sách nghi can hoặc cung cấp thông tin tình báo điều tra liên quan đến một vụ án là đủ.
Sử dụng công nghệ nhận diện hình ảnh để xác định hình xăm của đối tượng không phải là một ý tưởng mới xuất hiện. Năm 2007, các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Michigan đã tạo một mẫu cơ sở dữ liệu nhận diện hình xăm tự động. Năm 2013, các nhà nghiên cứu này đã đề xuất giải pháp cho một vấn đề lớn trong công nghệ nhận diện hình xăm, đó là phát hiện hình xăm từ các bức phác thảo chân dung tội phạm và các nguồn không phải là ảnh của tội phạm.
Dù có nhiều tín hiệu khả quan, nhưng Chính phủ Mỹ vẫn còn một chặng đường dài trước khi công nghệ nhận diện hình xăm có thể theo kịp các công nghệ khác như quét vân tay và có thể ứng dụng hiệu quả trong điều tra hình sự.
