目前，警方会对犯罪嫌疑人的纹身进行拍照等级，并根据“ANSI-NIST-ITL 1-2011”的生物特征标准定义的关键字将这些纹身进行分类。这项标准主要分为八个大类，比如“动物”和“植物”等等，同时还可以分为“猫”、“鸟”、“花”和“叶”等 70 个小类。
美国联邦调查局 (FBI) 已经建立了一个纹身数据库，并将之作为下一代身份识别计划一部分，但是在搜索的关键字方面仍然存在许多问题，因为仅靠上述八大类和 70 个小类并不足以详细标记某一个人的身份，因为许多人在纹身的时候会使用一些不同的方式来描绘同一个图案，这样一来，这个纹身的分类就会显得很模糊。
来自西弗吉尼亚州的 FBI 生物中心分析师 Eric Phillips 说：“每个人在看到纹身的时候可能会想到完全不同的东西，因为这是一件非常主观的事情。”
例如，来自国家标准与技术研究所 (NIST) 的计算机科学家 Mei Ngan 就在研究中发现，底特律老虎队的“D”字徽章就经常被人误解。有人会把它当作是团队的象征，也有人认为它就是单纯的一个字母，或者一种抽象的设计。
这也是联邦调查局更倾向于使用基于图像的纹身识别技术的原因所在。跟依赖于关键字的搜索方式相比，纹身识别技术会使用一个算法来比较和匹配从图像本身提取的部分图案。
FBI 希望 NIST 能够就纹身识别技术的问题提出更加完美的解决方案，并于去年秋天公布了关于这项技术的现状评估。另外，还有北斗技术咨询公司等 6 个组织参与其中，针对一组由FBI提供的数据进行运算。
3 个月前，这 6 个组织报告了他们的算法在 5 种不同类型的数据搜索中的表现。他们表示，在“检测某个图案中是否包含纹身”、“隔一段时间之后检测同一个人身上的相同纹身”以及“在一个纹身图案中检测某一个部分”这 3 个方面的成功率高达 90%。
但是到目前为止，他们的算法在“识别不同的人身上的类似纹身”和“在各种素描图、扫描打印图以及计算机图像中寻找类似的纹身”这两个方面的成功率仅为 15%。
来自密歇根州立大学计算机科学与工程学院的 Anil K. Jain 教授认为，纹身图像算法有点类似于指纹、人脸识别，它们都是基于图像来提取某一个关键点。但是，指纹有分叉，人脸有眼睛和鼻子，纹身图案并没有标准的特征。
除了算法的不足之外，Mei Ngan 表示，在纹身识别技术方面我们还需要做出一下改善：
首先，警方需要开发最佳的手机纹身图片的方式，比如对每个手臂上的纹身进行单独拍照，而不是双臂一起拍，同时还要避免服装和首饰等造成图像的模糊。
其次，生物特征识别行业必须更好地定义纹身图像，如此一来，我们制定的算法才能更加准确地明确什么叫类似。
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王晓易_NE0011
