Sistemas Automatizados de Identificação (AFIS) para Papiloscopista da Polícia Federal

Conceito e papel do AFIS no trabalho do papiloscopista

AFIS (Automated Fingerprint Identification System) é um sistema que armazena, organiza e pesquisa impressões digitais para recuperar, em segundos, uma lista ranqueada de candidatos com maior similaridade com a amostra consultada. No fluxo pericial, o AFIS não “identifica sozinho”: ele automatiza a busca e prioriza candidatos; a decisão técnica final depende de verificação humana e registro auditável do raciocínio.

Na prática, o AFIS opera como um ciclo de vida do dado: (1) cadastro (entrada e validação), (2) codificação (extração de características), (3) busca (comparação em larga escala), (4) ranqueamento (lista de candidatos), (5) verificação humana (análise técnica e conclusão). Cada etapa tem parâmetros que afetam desempenho e risco de falsos positivos/negativos.

Ciclo de vida do dado no AFIS

1) Cadastro: entrada, validação e consistência

O cadastro é a etapa em que o dado biométrico e seus metadados entram no sistema. O objetivo é garantir que o registro seja pesquisável, rastreável e comparável. Erros aqui propagam problemas para todas as buscas.

• Tipos de entrada comuns: impressões roladas, planas (slap/flat), palmares, e imagens de vestígios (latentes) digitalizadas/fotografadas.
• Metadados essenciais: origem do material (ex.: atendimento, custódia, local), data/hora, operador, equipamento, resolução, dedo/mão (quando aplicável), número do caso/procedimento, cadeia de custódia e observações de qualidade.
• Validações típicas: checagem de resolução e formato, consistência dedo/mão, duplicidade de registros, integridade do arquivo, e aderência a padrões internos (ex.: nomenclatura e campos obrigatórios).

Boas práticas no cadastro: padronizar nomes de arquivos e campos; registrar qualquer intervenção na imagem (ex.: recorte, rotação, ajuste de contraste) como metadado; evitar “substituir” arquivos sem versionamento; manter trilha de auditoria (quem fez, quando, por quê).

2) Codificação: extração de características e templates

Na codificação, o AFIS transforma a imagem em um conjunto de características (template) para permitir comparação rápida. Em geral, há uma combinação de extração automática e, em alguns fluxos, marcação/edição assistida por operador.

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• O que o sistema extrai: pontos característicos (minúcias), relações geométricas, orientação de cristas, frequência/fluxo e outros descritores proprietários.
• Por que a codificação falha: baixa nitidez, distorção, excesso de ruído, fundo complexo, compressão agressiva, saturação, ou área útil pequena.
• Intervenções possíveis: seleção de região de interesse (ROI), rotação para orientação aproximada, recorte para remover bordas irrelevantes, e ajustes moderados para melhorar separação crista/vale (sempre preservando a fidelidade e registrando no log).

Ponto crítico: a codificação é sensível à qualidade. Uma imagem “bonita” visualmente pode ser ruim para o algoritmo se houver suavização excessiva, perda de textura fina ou artefatos de compressão.

3) Busca: comparação em larga escala

A busca compara o template da consulta contra um ou mais repositórios (ex.: base civil/criminal, latentes, palmares). O AFIS aplica filtros e estratégias para reduzir o universo e acelerar a pesquisa.

• Modos de busca comuns: 1:N (uma amostra contra muitos registros), 1:1 (verificação contra um registro específico), latente→tenprint, tenprint→tenprint, palma→palma.
• Pré-filtros típicos: dedo/mão (quando conhecido), tipo de impressão, qualidade mínima, faixa etária/sexo (se aplicável e permitido), e restrições por base.
• Impacto de filtros: filtros reduzem tempo e falsos candidatos, mas podem aumentar falsos negativos se aplicados de forma indevida (ex.: dedo informado errado).

4) Ranqueamento: lista de candidatos e pontuações

O ranqueamento ordena os candidatos por uma pontuação de similaridade (score) calculada pelo algoritmo. Essa pontuação é uma medida interna do sistema, não uma “probabilidade de identidade” por si só.

• O que significa o score: grau de compatibilidade algorítmica entre templates, influenciado por quantidade/qualidade de características, alinhamento, distorção e ruído.
• O que o score não significa: não é certeza, não é taxa de erro do caso, não substitui a análise humana, e não deve ser interpretado como “X% de chance”.
• Top-N: o sistema retorna os N melhores candidatos (ex.: top 20, top 50, top 200). A escolha do N afeta sensibilidade (capturar o verdadeiro candidato) e carga de trabalho (mais verificações).

5) Verificação humana: decisão técnica e registro

A verificação humana é a etapa em que o papiloscopista analisa a compatibilidade entre a amostra consultada e os candidatos retornados, considerando qualidade, distorções e suficiência de informação. O foco é produzir uma conclusão técnica sustentada por observações verificáveis e documentadas.

• Fluxo prático: revisar a imagem consultada (qualidade/ROI), abrir o candidato ranqueado, comparar áreas correspondentes, registrar pontos/áreas de concordância e discordância, e decidir se há suporte para individualização, exclusão ou resultado inconclusivo (conforme normas e procedimentos internos).
• Registro: salvar telas/frames relevantes, anotar observações, manter logs do sistema (consulta, parâmetros, data/hora, operador) e preservar a cadeia de custódia digital.

Limitações do AFIS: falsos positivos, falsos negativos e fatores de risco

Falsos positivos (candidato alto no ranking, mas não é a mesma fonte)

• Causas comuns: baixa qualidade gerando características ambíguas; áreas pequenas com padrão repetitivo; distorção que “encaixa” em outro registro; templates incompletos; ruído interpretado como crista.
• Risco operacional: confiar no primeiro colocado sem verificação completa; interpretar score como certeza; não checar discordâncias.

Falsos negativos (a fonte verdadeira não aparece ou aparece muito abaixo)

• Causas comuns: filtros incorretos (dedo/mão/base); codificação falha; qualidade insuficiente; rotação/escala não compensadas; distorção extrema; base desatualizada ou registro ausente.
• Risco operacional: encerrar a análise porque “não deu match”; usar top-N pequeno demais; não tentar estratégias alternativas (ex.: ajustar ROI, refazer codificação, ampliar N, buscar em outra base).

Parâmetros que afetam desempenho (e como escolher)

• Qualidade mínima para busca: elevar o limiar reduz ruído e falsos candidatos, mas pode excluir consultas difíceis (aumentando falsos negativos). Em vestígios, pode ser preferível aceitar qualidade menor e compensar com verificação cuidadosa.
• Tamanho do Top-N: top-N maior aumenta chance de incluir o verdadeiro candidato, mas aumenta tempo de verificação e pode introduzir mais “quase semelhantes”.
• Escopo da base: buscar em múltiplas bases aumenta cobertura, mas pode elevar tempo e volume de candidatos. Definir escopo conforme hipótese e regras de acesso.
• Configurações de codificação/ROI: ROI muito ampla inclui ruído; ROI muito estreita perde informação. Ajustar para conter a área útil com melhor nitidez e continuidade de cristas.
• Tratamento de imagem: filtros agressivos (nitidez/blur) podem destruir textura fina e gerar artefatos. Preferir ajustes moderados e reversíveis, sempre documentados.

Boas práticas para preparar imagens para pesquisa no AFIS

Checklist prático antes de rodar a busca

• Confirmar integridade: arquivo abre corretamente, sem compressão excessiva e sem cortes que removam área útil.
• Verificar resolução e escala: manter padrões do órgão; evitar redimensionamentos repetidos.
• Orientação: rotacionar apenas para facilitar codificação/visualização, sem “deformar” a imagem.
• ROI: selecionar a região com melhor continuidade de cristas; excluir bordas, manchas e fundo irrelevante quando isso atrapalhar a extração.
• Contraste/níveis: ajustar para separar cristas/vales sem saturar; evitar “estourar” brancos/pretos.
• Ruído: se necessário, aplicar redução de ruído leve; evitar suavização que apague minúcias.
• Documentar: registrar o que foi feito (tipo de ajuste, data/hora, operador, motivo) e preservar o original.

Passo a passo prático: preparando um vestígio digitalizado para busca

Objetivo: maximizar a extração de características úteis sem alterar o conteúdo informacional.

• Passo 1 — Duplicar e versionar: trabalhar em uma cópia; manter o original imutável.
• Passo 2 — Avaliar área útil: identificar onde há cristas mais nítidas e contínuas; anotar limitações (borrão, arraste, sobreposição).
• Passo 3 — Definir ROI: recortar/selecionar a área com melhor qualidade, evitando incluir grandes áreas sem cristas.
• Passo 4 — Ajuste moderado de níveis: melhorar separação crista/vale; evitar posterização.
• Passo 5 — Testar codificação: gerar template e verificar se o sistema detectou características suficientes; se falhar, revisar ROI e níveis.
• Passo 6 — Rodar busca com estratégia: começar com parâmetros padrão; se necessário, ampliar top-N e/ou ajustar filtros; registrar cada tentativa e seus parâmetros.

Interpretação de resultados: lista de candidatos, pontuações e auditoria

Como ler a lista de candidatos

• Ranking: posição do candidato (1º, 2º, 3º...). Um candidato em posição inferior pode ser o correto, especialmente em vestígios de baixa qualidade.
• Score: indicador de similaridade algorítmica. Compare scores relativos (diferença entre 1º e 2º, queda ao longo da lista), mas sem transformar isso em probabilidade.
• Miniaturas/overlays: alguns sistemas mostram alinhamento automático. Use como guia inicial, não como prova.
• Metadados do candidato: tipo de registro, qualidade do cadastro, dedo/mão, data do registro. Inconsistências podem explicar scores baixos/altos.

Padrões práticos de interpretação (sem extrapolar)

• Score alto + boa qualidade em ambos: tende a produzir comparação mais direta, mas ainda exige checagem de concordâncias e discordâncias.
• Score alto + consulta ruim: maior risco de falso positivo; exigir cautela redobrada e documentação de discordâncias.
• Score baixo + consulta boa: pode indicar filtro errado, base incompleta ou distorção; considerar refazer busca com parâmetros diferentes.
• Vários candidatos com scores próximos: indica ambiguidade algorítmica; a decisão dependerá da análise detalhada e pode resultar em inconclusivo.

Auditoria e reprodutibilidade

Para que a pesquisa seja auditável, registre o suficiente para que outro perito consiga reproduzir a consulta e entender por que um candidato foi aceito, excluído ou mantido como inconclusivo.

• Itens mínimos de auditoria: identificador da consulta, data/hora, operador, base(s) consultada(s), parâmetros (top-N, filtros), versão do algoritmo/sistema (quando disponível), identificadores dos candidatos verificados e evidências anexadas (capturas, marcações, notas).
• Boas práticas: manter logs automáticos do AFIS anexados ao procedimento; salvar a lista completa retornada quando possível; registrar tentativas múltiplas como iterações numeradas (Busca 1, Busca 2...).

Como redigir conclusões técnicas sem extrapolações

Princípios de redação técnica em resultados de AFIS

• Separar “resultado do AFIS” de “conclusão pericial”: o AFIS fornece candidatos; a conclusão decorre da verificação humana.
• Evitar linguagem probabilística não suportada: não converter score em porcentagem ou “certeza”.
• Descrever limitações observadas: qualidade, área útil, distorções, sobreposições, e impacto na suficiência.
• Ser específico sobre o que foi comparado: qual dedo/área, quais imagens, quais versões/arquivos.
• Registrar critérios de decisão conforme norma interna: individualização, exclusão ou inconclusivo, com justificativa técnica.

Estrutura sugerida de relatório (modelo)

1. Identificação do exame e material analisado  - Procedimento/BO/Autos: [número]  - Material: [ex.: imagem de vestígio digital em superfície X / arquivo Y]  - Origem e cadeia de custódia: [resumo objetivo] 2. Metodologia  - Sistema AFIS utilizado: [nome/versão se disponível]  - Tipo de busca: [latente→tenprint / 1:N etc.]  - Bases consultadas: [listar]  - Parâmetros: [top-N, filtros aplicados, limiar de qualidade se aplicável]  - Preparação da imagem: [ROI, ajustes de níveis, rotação; informar que o original foi preservado] 3. Resultados do AFIS  - Data/hora da consulta: [ ]  - Lista de candidatos retornados: [top-N]  - Candidatos verificados: [IDs e posições no ranking]  - Observação sobre scores: [apenas descritivo, sem probabilidades] 4. Verificação humana (comparação)  - Candidato(s) analisado(s): [ID]  - Áreas comparadas: [descrição]  - Achados: [concordâncias relevantes e eventuais discordâncias]  - Limitações: [qualidade, distorção, área útil] 5. Conclusão técnica  - [Individualização / Exclusão / Inconclusivo]  - Fundamentação: [síntese objetiva do que sustenta a conclusão] 6. Anexos e auditoria  - Logs do AFIS, capturas de tela, imagens utilizadas, versionamento e registros de parâmetros

Exemplos de redação (frases-modelo)

Exemplo A — AFIS retornou candidato e houve suporte para conclusão:

O sistema AFIS retornou lista ranqueada de candidatos, dentre os quais foi selecionado para verificação o candidato [ID], posicionado em [posição], por apresentar maior similaridade algorítmica. Realizada a comparação técnica entre o vestígio [arquivo/identificador] e a impressão [tipo/dedo] do candidato [ID], observou-se compatibilidade nas áreas [descrever], sem identificação de discordâncias incompatíveis nas regiões avaliáveis. Consideradas as limitações de qualidade descritas, conclui-se por [individualização/exclusão] conforme critérios técnicos adotados.

Exemplo B — AFIS retornou candidatos, mas resultado permaneceu inconclusivo:

O AFIS retornou candidatos com pontuações próximas, indicando ambiguidade algorítmica para a amostra consultada. Na verificação humana dos candidatos [IDs], a área útil do vestígio mostrou-se restrita e com distorções, não permitindo estabelecer suporte suficiente para individualização ou exclusão. Assim, o resultado é inconclusivo, permanecendo registrada a lista de candidatos verificados e os parâmetros de busca para auditoria.

Exemplo C — AFIS não retornou candidato útil (sem extrapolar):

Foram realizadas buscas 1:N no AFIS nas bases [listar], com parâmetros [top-N, filtros], sem retorno de candidatos com similaridade algorítmica que justificasse verificação conclusiva. Considerando a baixa qualidade/pequena área útil do vestígio e as limitações descritas, não foi possível associar o vestígio a registro existente nas bases consultadas nas condições desta pesquisa. Permanecem documentados os parâmetros e logs para reprodutibilidade.

Passo a passo prático: estratégia de busca e verificação em camadas

Quando a amostra é difícil (ruído, distorção, área pequena), uma estratégia em camadas ajuda a reduzir falsos negativos sem perder controle de auditoria.

• Camada 1 — Busca padrão: parâmetros padrão, top-N moderado, filtros mínimos seguros. Verificar os primeiros candidatos com melhor score.
• Camada 2 — Ajuste de ROI/codificação: refazer ROI privilegiando a melhor área; repetir busca mantendo registro como “Busca 2”.
• Camada 3 — Ampliar top-N e escopo: aumentar top-N e/ou incluir outra base permitida; documentar impacto no volume de candidatos.
• Camada 4 — Revisão crítica: se persistir ausência de candidato útil, revisar se há erro de orientação, compressão, ou se a amostra é insuficiente para comparação; registrar como limitação técnica.