Mensen zijn erg slecht in het geslacht van voetafdrukken herkennen. Computers kunnen het wel

Kunstmatige intelligentie Een computeralgoritme herkent of een voetafdruk van een man of een vrouw is. Maar dan moet het nog wel van een blote voet zijn.

De hak en de ruimte bij de grote teen verraden de sekse in een voetafdruk.
De hak en de ruimte bij de grote teen verraden de sekse in een voetafdruk. Foto Plos one

Een computeralgoritme kan onderscheiden of een afdruk van een blote voet van een man of een vrouw afkomstig is. Dat schreven Britse onderzoekers vorige week in het vakblad PLoS ONE. De techniek kan helpen de dader van een misdrijf te identificeren.

Dat het lukt sekseverschillen te onderscheiden in neutraal ogende voetafdrukken is een verrassing: mensen zijn er niet erg goed in. Een computer kan patronen in afbeeldingen leren herkennen die het menselijke oog ontgaan. Zo slaagden de Britten erin het algoritme te laten voorspellen of een voetafdruk afkomstig was van een volwassene geboren als man of als vrouw. Voor negen van de tien afdrukken klopte de uitkomst. De hakken en het gebied tussen de grote en tweede teen waren het meest bepalend voor het onderscheid.

Simpele patronen

De onderzoekers gebruikten hiervoor een convolutioneel neuraal netwerk (CNN), dat een afbeelding opdeelt in kleine stukken. Het programma analyseert die één voor één, eerst op zoek naar simpele patronen als lijnen en cirkels, en uiteindelijk tenen en hakken.

CNN’s worden al ingezet in misdaadonderzoek om uit een berg in beslag genomen beeldmateriaal belangrijke afbeeldingen te filteren, reageert Kim de Bie, forensisch datawetenschapper bij het Nederlands Forensisch Instituut (NFI). „Denk bijvoorbeeld afbeeldingen waarop wapens of drugs staan.” Dat scheelt forensisch onderzoekers veel tijd. Het onderscheiden van voetafdrukken is nieuw. „Interessant om te zien dat dit er óók mee kan”, zegt De Bie.

Perfecte scans

Wel zijn de gebruikte afdrukken perfecte scans van voeten – „dat is voor een forensische setting niet realistisch”, zegt De Bie. Het algoritme zou hiervoor ook betrouwbaar moeten zijn met een deel van een afdruk op verschillende ondergronden. En het moet werken voor alle bevolkingsgroepen. Daarnaast vraagt De Bie zich af hoe vaak er een blote voetafdruk op een plaats delict gevonden wordt. „Ik zie ook andere voetsporen zoals schoenafdrukken.”