文：布萊恩．隱內、神探露西．唐卡斯特
臉部指認，科隊指的部可能受情緒和偏見影響
「列隊指認」（identity parade）以找出嫌犯，學傳是統列一般電影和電視劇中相當熟悉的畫面，但這個方式如今多半已被取代，認被然個改用電腦系統裡的放棄分原標準影片資料庫編譯成「動態影片」來顯示。這些影片包括許多段15秒的因偏鏡頭，一個人會先面對攝影機，見顯然後轉到一個方向，問題接著轉到另一個方向。神探受害者在指認嫌犯並做出決定之前，科隊指的部會依序查看這些影片內容兩次。學傳
這種影片系統具有巨大優勢，統列包括設定快速、認被然個可靠（排除了不敢面對指認的放棄分原問題，就像過去列隊指認時的情況）；而且資料庫龐大的好處，在於指認時的辨認序列對嫌犯來說會更公平。對於受害者而言，不僅所受威脅較小（因不再需要面對嫌犯），安排指認也來得更容易，受害者在自己的電腦上就能看著影片指認完畢，不必為此去一趟警察局。然而在美國和一些其他國家，依舊會使用靜態照片序列，其中包含嫌犯和另外五個人以上的照片。
無論使用何種指認系統，應該都要遵從四個基本規則：一、應該是單盲測試（執行指認的負責人不知道嫌疑人是誰），而且在許多地方都必須是雙盲測試（管理員和受害者都不知道幾號才是嫌疑人），以防止偏見。二、應該提供公正公平的指示。三、嫌疑人不得在外表上特別突出，在理想狀況下，指認序列裡的每個人在身高、體型、頭髮和臉部顏色等方面，應要差異不大。四、應從證人那裡取得指認確定的聲明。
舊式列隊指認或現代數位照片序列的指認，都存在了許多問題。以前人們經常會在警察總部附近的街道被攔下來，詢問是否願意參加列隊指認（有車馬費）。由於大多數人都沒有太多空閒時間，而且證人也不可能等太久，因此聚集的列隊人數經常不夠。為了湊足必要人數，警方往往是到餐廳找已經下班的警務人員充任。
此外，不論是列隊指認或照片序列，都還有另一個問題：這種做法經常會讓每個出現在其中的人，看起來都像罪犯似的。證人也經常在指認某人時，感受到莫大壓力。
澳洲蒙納許大學（Monash University）心理學講師唐納．湯姆森（Donald Thomson）博士，就強烈批評指認的過程，因為他親身經歷過這種事。有一天，他在一個電視節目裡，直言不諱的評論了新南威爾斯州警察的做法，後來他正巧被帶到警局，並被要求站在受指認的隊伍中。一位在家裡遭受襲擊的婦女，仔細看了一整排男人，毫不猶豫的指認了湯姆森就是襲擊她的人。
湯姆森說：「我的第一個想法是警察想嚇我。」幸好，他擁有不在場證明——攻擊事件發生時，他正在電視台的攝影棚上節目。後來警方發現，那個女人遭到攻擊時，電視上正在播放該檔節目，因此在受到襲擊的壓力下，她的記憶不知何故，將湯姆森的臉疊加在攻擊者臉上。
正如湯姆森所說：「在創傷和震驚中，我們會失去部分記憶力，然後將相關的記憶串連在一起，以便在腦海中重建整起事件。」
記錯並非列隊指認過程中的唯一問題，「偏見」也可能扭曲證人對所見事物的認知，進而產生重大影響。過去，英國倫敦警察廳舉辦了一場宣傳活動，其中有張海報上有個街景照，並帶有問句：「你會怎麼做？」街景照中有個身穿短滑雪夾克和開領襯衫的黑人正向右跑，緊跟在他身後的，是一名穿著制服的警察。照片的含意似乎很清楚：這名黑人是罪犯，正被警察追捕——然而照片下方的文字表明，這位黑人是一名便衣警探，正在追捕海報範圍外的嫌犯，而追在他後面的，其實是前來協助的制服警察。
由此可見，在辨識嫌犯時，偏見顯然是個很大的問題。傳統列隊指認形式被放棄的部分原因，就是為了避免偏見。現在的照片序列指認就比較正常，如前所述，證人會一次檢視一張臉。心理學家認為這種做法可以讓證人更有效的專注於每張臉，減少辨識錯誤的可能性。
註：台灣警方在受害者指認嫌犯方面，亦可分為真人指認（安排六名以上於外型無重大差異之被指認人）、照片指認（不得以單一照片提供指認）、錄影畫面指認等（摘自《警察機關實施指認犯罪嫌疑人注意事項》）。事實檔案
人類到底如何區分一個人與其他人的差異呢？ 過去有人提出，某個腦細胞可能被印上訊息，讓我們能夠分辨可能遇到的任何物體。舉例來說，大腦裡可能會有「祖母細胞」，讓人可以理解並辨識出自己的祖母。不過正如當時任教於麻省理工學院（MIT）的惠特曼．理查茲（Whitman Richards）教授所說：「如果對你可能看到的每一種動物或每一種事物，大腦都安排一種細胞專門做出反應的話，那麼你很快就會用完所有腦細胞。」
理查茲的同事大衛．馬爾（David Marr）提出一個完全不同的理論。他認為眼睛會先給大腦一個快速的整體印象，就像藝術家畫的「快速素描」，只用了幾條線條來描繪出物體輪廓。來自眼睛細胞的信號，將會檢測物體的明暗對比，以辨識出物體的一般形式。馬爾和他的同事們也根據這個原理，製造出第一部掃描電腦，用來產生類似藝術家素描的圖片。
馬爾還認為大腦會先從這種粗略草圖中，辨識出物體輪廓，然後越來越接近物體上的重要特徵，進一步建構出完整的詳細圖像，儲存在大腦中。
基於類似的原理，現代的人臉辨識軟體使用了演算法來分辨人臉的獨特特徵，並將其轉換為數學表示（抽象轉為具體），然後與辨識資料庫中的其他人臉進行比較。
一般目擊者會先注意到的特徵是頭髮、嘴巴和眼睛：頭髮的顏色、形狀和長度；嘴巴的形狀和狀態；以及眼睛的形狀和顏色。例如墨鏡可以改變臉部的外觀，因此乍看之下可能無法辨認。接下來是臉部的整體形狀，這就像馬爾的電腦所製作的「草圖」一樣。目擊者唯獨在有足夠時間專注於其他細節時，才可能完全辨識出某張人臉，並把這張臉與大腦記憶中儲存的內容相比較，然後進行識別。如果是熟悉的臉孔，那麼只需要幾分之一秒即可完成。