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取证技术：算法加强取证分析，但有几个因素会影响结果
GAO 发现的内容执法机构在刑事调查中主要使用三种取证算法：潜纹、面部识别和概率基因分型。每种方法都比相关的传统取证方法具有优势，但分析人员和调查人员在使用它们协助刑事调查时也面临挑战。潜在指纹算法可帮助分析人员将犯罪现场的潜在指纹中的细节与数据库中的指纹进行比较。这些算法可以比单独的分析师更快、更一致地搜索更大的数据库。准确性是根据各种影响因素进行评估的，包括图像质量、识别的图像特征（例如脊线图案）的数量以及分析师完成的特征标记的变化。 GAO 指出了使用这些算法的一些限制和挑战。例如，质量差的潜在或已知指纹会降低准确性。面部识别算法可帮助分析人员从图像中提取数字细节，并将其与数据库中的图像进行比较。这些算法可以更快地搜索大型数据库，并且比分析师更准确。这些算法的准确性是根据各种影响因素进行评估的，包括图像质量、数据库大小和人口统计数据。 GAO 发现了使用这些算法的几个挑战。例如，人为参与可能会引入错误，机构在测试和采购最准确且最可靠的算法方面面临挑战
来源:美国政府问责局__技术评估产品信息美国政府问责署的发现
执法机构在刑事调查中主要使用三种法医算法：潜在指纹、面部识别和概率基因分型。每种算法都比相关的传统法医方法更具优势，但分析师和调查人员在使用它们协助刑事调查时也面临挑战。
潜在指纹算法可帮助分析师将犯罪现场的潜在指纹中的细节与数据库中的指纹进行比较。这些算法可以比分析师单独搜索更大的数据库更快、更一致。准确性是根据各种影响因素来评估的，包括图像质量、识别的图像特征（例如脊纹）数量以及分析师完成的特征标记的变化。美国政府问责署发现了使用这些算法的几个限制和挑战。例如，质量差的潜在指纹或已知指纹会降低准确性。
潜在指纹算法面部识别算法可帮助分析师从图像中提取数字细节并将其与数据库中的图像进行比较。这些算法可以更快地搜索大型数据库，并且比分析师更准确。这些算法的准确性是通过各种影响因素来评估的，包括图像质量、数据库大小和人口统计数据。GAO 确定了使用这些算法的几个挑战。例如，人为的参与可能会引入错误，并且机构在测试和采购最准确且在人口统计群体之间性能差异最小的算法方面面临挑战。
面部识别算法 概率基因分型算法通常，三个实体测试取证算法以确保它们对于执法用途是可靠的。
通常，三个实体测试取证算法以确保它们对于执法用途是可靠的。 通常，三个实体测试取证算法以确保它们对于执法用途是可靠的。