Hiện nay, các hệ thống sinh trắc đang được sử dụng ngày càng phổ biến trong mọi lĩnh vực của đời sống xã hội, đã mang đến những thay đổi quan trọng trong quản lý xã hội, quản lý con người và đặc biệt ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong các hoạt động tố tụng nói chung và hoạt động điều tra tội phạm nói riêng. Các đặc điểm sinh trắc học được chia thành hai nhóm chính bao gồm: Sinh trắc học sinh lý (physical biometrics) như vân tay, khuôn mặt, mống mắt, ADN… và sinh trắc học hành vi (behavioral biometrics) như dáng đi, giọng nói, chữ ký, cách gõ bàn phím… Việc sử dụng các đặc điểm sinh trắc trong các hoạt động tố tụng được bắt đầu từ đầu thế kỷ 20 để phân loại, xác định danh tính con người và ngày càng đóng vai trò quan trọng phục vụ quá trình điều tra, truy tố và xét xử tội phạm, đặc biệt trong việc xác minh danh tính và cung cấp các bằng chứng chứng minh tội phạm trong các vụ án hình sự. Trong bối cảnh khoa học công nghệ đang phát triển mạnh mẽ như hiện nay, việc nghiên cứu mở rộng và ứng dụng các đặc điểm sinh trắc mới, nhất là các đặc điểm sinh trắc hành vi như dáng đi ngày càng được nhiều cơ quan tố tụng của các quốc gia trên thế giới quan tâm.
1. Khái lược về phân tích dáng đi
Dáng đi là kiểu chuyển động của các bộ phận cơ thể người, chủ yếu là các chi trong quá trình di chuyển bằng chân[1]. Dáng đi là đối tượng nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực, trong đó tập trung chủ yếu ở lĩnh vực y học, thể thao và điều tra tội phạm. Phân tích dáng đi còn được gọi là “nghiên cứu có hệ thống về sự vận động của con người”[2]. Trên thế giới, việc ứng dụng phân tích dáng đi trong tố tụng nói chung xuất hiện lần đầu tiên vào năm 1839 tại London trong vụ án xét xử Thomas Jackson – người được nhân chứng xác định do chân trái bị cong và đi khập khiễng. Tuy nhiên, đến năm 2000, lần đầu tiên phân tích dáng đi được chấp nhận chính thức làm bằng chứng trong luật hình sự, trong một vụ án được xét xử bởi Tòa án hình sự Trung tâm Old Bailey tại London, Vương quốc Anh[3]. Trong khoa học về nghiên cứu đặc điểm dạng người của ngành Công an, dáng đi được xem là một trong những đặc điểm hoạt động cơ bản của cơ thể, đóng vai trò quan trọng trong việc sử dụng để nhận dạng con người cụ thể bên cạnh các đặc điểm nhận dạng khác như đặc điểm cơ thể và đặc điểm đồ vật có liên quan. Bên cạnh đó, cùng với sự tiến bộ của khoa học, công nghệ, các hệ thống sinh trắc đang ngày càng được nghiên cứu hoàn thiện và ứng dụng vào hoạt động nhận dạng con người trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội thông qua việc đánh giá, so sánh các đặc điểm cơ thể hoặc đặc điểm hành vi mà các đặc điểm này có tính riêng biệt, không dễ thay đổi, chẳng hạn như vân tay, mống mắt, ADN, khuôn mặt, giọng nói… Trong đó, dáng đi được xem là một trong các đặc điểm sinh trắc “hành vi”. Một dáng đi được chia thành các chuyển động cụ thể gọi là chu kỳ bước, còn được gọi là chu kỳ dáng đi. Một chu kỳ bắt đầu bằng việc nâng và bước chân phải xuống (chân phải hướng về phía trước để nghỉ), tiếp theo là bước tương tự với chân trái (chân trái hướng về phía trước để nghỉ). Việc đếm đầy đủ bên phải và bên trái sẽ dẫn đến một chu kỳ một bước. Dáng đi riêng của mỗi người phụ thuộc vào trọng lượng, độ thẳng của cột sống, chiều dài của các chi, tư thế cũng như tính chất, tốc độ, kiểu dáng và tính chu kỳ của chu kỳ dáng đi. Trong y học, để có những thông tin định lượng chính xác về dáng đi bình thường cũng như bất thường, người ta thường sử dụng những phương tiện đo lường từ đơn giản đến phức tạp. Các tham số thu được có thể là các thông tin về chuyển động học thẳng và góc cũng như những thông tin về lực động học và năng lượng thông qua hệ thống camera ghi hình vận động của cơ thể trong một khoảng không gian nhất định. Mặt nền của đường đi có trang bị những bản ghi lực (force plate) để đo lực phản ứng, từ đó cung cấp các thông tin về lực động học và năng lượng tiêu hao. Ngoài ra, cơ thể người được nghiên cứu được gắn những bộ cảm biến để nhận biết các điểm mốc giải phẫu và cả những điện cực ghi điện cơ đồ. Tất cả những thông tin này được đưa vào một hệ thống máy vi tính xử lý để cho ra những đường biểu diễn về chuyển động học và lực động học dáng đi của đối tượng; từ đó, sẽ có thể phân tích chính xác về dáng đi của đối tượng để đưa ra kết luận tương ứng.
2. Thực trạng về ứng dụng phân tích dáng đi trong điều tra tội phạm
Trong một số vụ án, cơ quan chức năng có thể nhận dạng đối tượng nghi vấn thông qua dáng đi có phần đặc biệt (do dị tật chân, cột sống; do mang vác vật; do đặc điểm tuổi tác, giới tính…) qua lời khai của các nhân chứng. Hiện nay, tại nhiều nước trên thế giới, phân tích dáng đi được nghiên cứu, ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội. Trong đó, việc ứng dụng phân tích dáng đi trong công tác điều tra tội phạm được tiến hành thông qua sự đánh giá và ước lượng các kiểu dáng và đặc điểm dáng đi của đối tượng nghi vấn và so sánh các đặc điểm này với các thông tin, dữ liệu được khai thác thông qua hoạt động điều tra, đặc biệt là hệ thống dấu vết chân, giày, dép và các đoạn phim được lưu trữ trong hệ thống camera được thu thập tại hiện trường thông qua công tác khám nghiệm. Trong bối cảnh khoa học, kỹ thuật và công nghệ phát triển mạnh mẽ hiện nay, việc xây dựng các hệ thống phần mềm nhằm thực hiện việc nhận dạng con người thông qua phân tích dáng đi được nhiều quốc gia đầu tư phát triển nhằm phục vụ các lĩnh vực quản lý xã hội, an ninh, điều tra tội phạm… Các phần mềm nhận dạng dáng đi được lập trình vào các máy tính có khả năng phân tích, so sánh với số lượng mẫu so sánh lớn tương tự như các phần mềm nhận dạng sinh trắc khác như nhận dạng khuôn mặt, mống mắt, vân tay… Thậm chí nhiều công ty công nghệ tại các nước phát triển đang tích cực nghiên cứu việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các phần mềm nhận dạng thông qua phân tích dáng đi nhằm tăng tốc độ phân tích, so sánh và độ chính xác của các kết quả phân tích trên cơ sở số lượng mẫu so sánh vô cùng lớn hướng tới khả năng nhận dạng theo thời gian thực. Điển hình như phần mềm nhận dạng dáng đi Watrix Technology Gait Recognition System (GRS) của hãng công nghệ Watrix tại Trung Quốc, được phát triển từ năm 2019, phần mềm có khả năng nhận dạng nhờ phân tích và xây dựng cơ sở dữ liệu từ hàng ngàn dữ liệu về dáng một người đi bộ, từ đường nét cơ thể, góc độ cánh tay khi di chuyển cho đến dáng đi hướng ngón chân ra ngoài hay vào trong… Qua đó, cho phép nhận dạng một người ở khoảng cách xa 50m, ngay cả khi họ sử dụng các biện pháp ngụy trang như đeo khẩu trang, đeo kính, đội mũ, thậm chí che mặt hoàn toàn… hay quay lưng lại với camera giám sát với tỉ lệ chính xác lên tới 94%. Phần mềm cũng đồng thời tích hợp hệ thống cơ sở dữ liệu dáng đi của những người từng có tiền án nhằm phục vụ cho công tác truy tìm các đối tượng nghi vấn. Hiện nay, công nghệ này đang được áp dụng tại các thành phố lớn tại Trung Quốc như Thượng Hải, Bắc Kinh, Trùng Khánh nhằm để xác định tội phạm truy nã và nhận diện người vi phạm giao thông.
Tại Việt Nam, việc nghiên cứu phân tích dáng đi và ứng dụng phân tích dáng đi trong công tác điều tra tội phạm còn hạn chế cả về cơ sở lý luận và thực tiễn. Các công trình khoa học nghiên cứu về dáng đi, phân tích dáng đi và ứng dụng phân tích dáng đi trong điều tra tội phạm còn ít. Trong đó, dáng đi hiện nay mới chỉ được đề cập tới là một trong những đặc điểm nhận dạng trong lý luận về nghiên cứu đặc điểm dạng người của ngành Công an. Việc xây dựng hệ thống các đặc điểm về dáng đi nhằm phục vụ việc phân tích, nghiên cứu về dáng đi còn chưa đầy đủ. Do đó, cũng chưa có đầy đủ cơ sở để thực hiện việc giám định dáng đi, truy nguyên đối tượng cụ thể thông qua ứng dụng phân tích dáng đi nhằm phục vụ công tác điều tra. Thực tiễn việc ứng dụng phân tích dáng đi trong công tác điều tra tội phạm hiện nay chủ yếu mới chỉ dừng lại ở việc Cơ quan điều tra khai thác các thông tin về dáng đi nhằm bổ sung thêm cơ sở để xây dựng mô hình về đối tượng nghi vấn thông qua lời khai của các nhân chứng hay qua các dữ liệu điện tử từ camera quan sát tại hiện trường vụ án.
Mặc dù vậy, qua thực tiễn việc ứng dụng phân tích dáng đi tại một số quốc gia trên thế giới cho thấy, việc sử dụng các hệ thống phần mềm nhận dạng trên cơ sở ứng dụng phân tích dáng đi mang nhiều lợi thế, mở ra nhiều khả năng góp phần nâng cao hiệu quả công tác điều tra tội phạm như: (1) Trong khi việc nhận dạng đối tượng nghi vấn thông qua khuôn mặt thường yêu cầu hình ảnh có chất lượng cao, mang tính ổn định, điều mà các thiết bị camera công cộng ít khi đảm bảo và các đối tượng phạm tội cũng có thói quen cố tình lẩn tránh việc bị quan sát bằng hệ thống này, thì việc nhận dạng thông qua phân tích dáng đi lại không đòi hỏi điều kiện này. Hay đối với việc nhận dạng qua máy quét võng mạc hay mống mắt thường yêu cầu sự “tự nguyện” của đối tượng nghi vấn, để thực hiện nhận dạng phải yêu cầu người cần nhận dạng mở mắt và nhìn thẳng vào camera, phân tích dáng đi cũng không yêu cầu điều kiện này, do đó giúp việc nhận dạng và theo dõi đối tượng nghi vấn trong mang tính chủ động hơn; (2) Việc nhận dạng thông qua các đặc điểm sinh trắc trên cũng có thể bị đánh lừa bằng cách đeo khẩu trang, kính râm hoặc các biện pháp ngụy trang khác. Mặc dù dáng đi của một người cũng có thể ngụy trang bằng cách giả vờ đi khập khiễng hoặc bước những bước dài, ngắn bất thường. Tuy nhiên, bởi dáng đi của một người là tập hợp vô số các đặc điểm phức tạp cấu thành khác nhau, do đó việc làm giả dáng đi trong một thời gian dài là hết sức khó khăn hay để thay đổi thói quen đi lại cần rất nhiều thời gian và cần có sự luyện tập; (3) Dáng đi cũng phần nào thể hiện tâm lý của con người, vì vậy việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các hệ thống phần mềm nhận dạng thông qua phân tích dáng đi có thể giúp các cơ quan chức năng, đặc biệt là các nhà tâm lý học hành vi có thể nhận dạng được các đối tượng phạm tội, đặc biệt là các đối tượng vừa gây án xong (các đối tượng này thường có tâm lý lo lắng, dáng đi thường thể hiện sự ngập ngừng hoặc vội vã…).
Tuy nhiên, việc ứng dụng phân tích dáng đi vào nhận dạng hiện nay cũng đối mặt với nhiều thách thức, khó khăn. Trong đó, để vận hành các phần mềm ứng dụng phân tích dáng đi cần nhiều điều kiện phức tạp. Đầu tiên, cần phải có hệ thống hạ tầng hiện đại đòi hỏi phải đầu tư nhiều nguồn lực nhằm xây dựng hệ thống phần mềm thông minh, hệ thống siêu máy tính có khả năng xử lý số lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn (do phân tích dáng đi phức tạp hơn so với các công nghệ sinh trắc học khác về mặt tính toán, số lượng dữ liệu lớn khi phải xử lý các chuỗi hình ảnh thay vì một hình ảnh duy nhất như các đặc điểm sinh trắc khác) và cần có cơ sở dữ liệu khổng lồ về dáng đi của mọi người làm mẫu so sánh. Bên cạnh đó, xuất phát từ đặc điểm của dáng đi mang tính đa dạng, phức tạp, được xây dựng trên cơ sở nhiều hệ thống đặc điểm khác nhau, đồng thời dáng đi cũng có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như quần áo, giày dép, bề mặt tiếp xúc, trạng thái thể chất hoặc cảm xúc… Những biến thể này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của các hệ thống phân tích dáng đi, khiến việc duy trì hiệu suất ổn định trong các điều kiện thực tế trở nên khó khăn. Ngoài ra, các yếu tố khác từ chất lượng của dữ liệu camera giám sát như thay đổi về ánh sáng, góc máy quay, các bối cảnh phức tạp khác cũng có thể ảnh hưởng tới sự chính xác và độ tin cậy của các hệ thống này. Đồng thời, việc sử dụng các hệ thống phần mềm ứng dụng phân tích dáng đi tương tự như các đặc điểm sinh trắc khác phải đối mặt với nguy cơ bị tấn công, xâm nhập đến an ninh của hệ thống. Những đe dọa đến an ninh của hệ thống đến từ nhiều khía cạnh khác nhau. Hoạt động tấn công, xâm nhập có thể hướng đến các thiết bị khi một người nào đó lợi dụng việc thay thế, sửa chữa thiết bị để ăn cắp thông tin, cũng có thể hướng đến liên kết giữa các thiết bị, máy chủ và máy trạm trong quá trình giao tiếp giữa các giai đoạn trích chọn và so sánh, hoặc từ giai đoạn đăng nhập hoặc so sánh với cơ sở dữ liệu. Ngoài ra, các đặc điểm sinh trắc về dáng đi cung cấp những thông tin cá nhân của người sử dụng, vì vậy nó có thể gây ra những vấn đề liên quan đến quyền riêng tư cá nhân. Mối đe dọa lớn nhất đối với quyền riêng tư là các cơ quan, tổ chức có thể sử dụng, trao đổi, chuyển giao trái phép đặc điểm sinh trắc về dáng đi của mọi người để liên kết thông tin về họ, tạo ra một bức tranh khá chi tiết về cuộc sống của một người, hoặc tiếp cận thông tin mà không được phép. Nhiều người lo ngại bị theo dõi và giám sát thông qua thông tin về dáng đi của họ có thể được sử dụng mà không được phép.
3. Một số kiến nghị, đề xuất
Mặc dù còn phải đối mặt với nhiều khó khăn, thách thức trong việc nghiên cứu ứng dụng phân tích dáng đi trong công tác điều tra tội phạm; tuy nhiên, trước sự phát triển mạnh mẽ của khoa học, công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo, kết nối internet vạn vật… có thể khẳng định, việc ứng dụng phân tích dáng đi trong công tác điều tra tội phạm trong tương lai mang tính tất yếu. Nhằm đảm bảo khai thác hiệu quả phân tích dáng đi trong công tác điều tra tội phạm, bắt kịp với sự phát triển của khoa học, kỹ thuật và công nghệ nói chung và sự phát triển về việc nghiên cứu ứng dụng phân tích dáng đi trong công tác điều tra tội phạm trên thế giới, tác giả đề xuất một số nội dung sau:
Một là, các cơ sở đào tạo và nghiên cứu, nhất là các cơ sở đào tạo trong
ngành Công an, Tòa án, Viện kiểm sát tập trung việc nghiên cứu, hoàn thiện lý luận về dáng đi, phân tích dáng đi và ứng dụng phân tích dáng đi trong các hoạt động tố tụng. Trong đó, trước mắt các cơ sở đào tạo trong ngành Công an cần nghiên cứu xây dựng, hoàn thiện hệ thống các đặc điểm về dáng đi, cải thiện độ chính xác và độ tin cậy để làm cơ sở cho việc tiến tới nghiên cứu về phân tích dáng đi, ứng dụng phân tích dáng đi trong các lĩnh vực công tác cụ thể, đặc biệt là nhận dạng phục vụ công tác điều tra tội phạm. Trong tương lai, liên ngành tư pháp cần phối hợp xây dựng hành lang pháp lý về việc sử dụng kết quả phân tích dáng đi, giám định dáng đi là một trong những căn cứ cơ sở quan trọng nhằm xây dựng chứng cứ chứng minh tội phạm cụ thể được công nhận và sử dụng xuyên suốt trong các hoạt động tố tụng.
Hai là, các cơ quan, lực lượng chức năng có liên quan như hệ thống Cơ quan điều tra thuộc Công an nhân dân cùng đơn vị chức năng thuộc Tòa án nhân dân, Viện kiểm sát nhân dân các cấp… cần tăng cường phối hợp, tiến hành các hoạt động tổng kết thực tiễn về việc khai thác, sử dụng các thông tin về phân tích dáng đi trong hoạt động điều tra, truy tố, xét xử nhằm có cơ sở tổng kết kinh nghiệm, góp phần hoàn thiện lý luận về phân tích dáng đi và ứng dụng phân tích dáng đi trong công tác đấu tranh, phòng ngừa tội phạm và truy tố, xét xử các vụ án hình sự. Đặc biệt, cần phối hợp nghiên cứu việc tiêu chuẩn hóa quy trình về việc thu thập, phân tích, sử dụng các đặc điểm sinh trắc nói chung và đặc điểm sinh trắc dáng đi nói riêng đảm bảo tính nhất quán, khách quan và tuân thủ pháp luật để giảm thiểu sai sót và cải thiện độ tin cậy của các kết quả được sử dụng từ phân tích dáng đi trong các hoạt động tố tụng.
Ba là, liên ngành tư pháp trung ương và các bộ, ngành có liên quan cần phối hợp với các đơn vị chức năng tham mưu cho lãnh đạo các bộ, ngành và Chính phủ tiếp tục tăng cường các hoạt động hợp tác quốc tế, trao đổi kinh nghiệm từ lý luận đến thực tiễn, cần đẩy mạnh hoạt động chuyển giao công nghệ về ứng dụng phân tích dáng đi trong công tác quản lý xã hội, điều tra tội phạm, khoa học hình sự, truy tố, xét xử… với các nước có nền khoa học hình sự phát triển, nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực này như Trung Quốc, Mỹ, Úc, Anh, Liên bang Nga… và các công ty công nghệ đã nghiên cứu, triển khai các phần mềm ứng dụng phân tích dáng đi được nhiều quốc gia trên thế giới sử dụng.
Lê Phương Thảo
Tài liệu tham khảo:
1. Ashish Badiye; Prachi Kathane; Kewal Krishan (2022), Forensic Gait Analysis, StatPearls, StatPearls Publishing.
2. Aung STY, Kusakunniran W (2024), A comprehensive review of gait analysis using deep learning approaches in criminal investigation, PeerJ Comput Sci.
3. Black Sue; Wall Mark; Abboud Rami; Baker Richard; Stebbins Julie (2017), Forensic gait analysis: A primer for courts, The Royal Society.
4. Ganguli, Prithwish (2024), Gait Analysis Revolution: Bridging the Gap between Forensic Science and Technology, SSRN.
5. Ivan Birch, Michael Nirenberg, Wesley Vernon, Maria Birch (2020), Forensic Gait Analysis: Principles and Practice, CRC Press.
6. Nirenberg M, Vernon W, Birch I (2018), A review of the historical use and criticisms of gait analysis evidence, Sci Justice, 58(4), 292-298.