这块关于崔红的墓碑，立刻引起了警方的高度关注。
不管这块墓碑到底和被害人崔红是不是同一个人，光是这块墓碑出现的时间节点就足够蹊跷了。
但不管背后的动机是什么，光是立碑这一行为本身，就足以让警方将其列为重点怀疑对象。
这也是为什么江源会如此重视墓碑上提取到的指纹。
指纹是不会说谎的物证。
顺着这枚指纹追查下去，说不定真能撕开案件的突破口。
回到局里后，江源没有片刻停留，拿着指纹底卡直接走进了AFIS系统的机房。
他要把这枚指纹直接丢进AFIS系统里，看看能不能跑出一些结果来。
在电脑端的软件界面上，江源点击了图像采集按钮。
随着扫描仪发出一阵嗡嗡声，几秒钟后，屏幕中央弹出了这枚指纹的图像。
系统无法直接拿着这套原始图像去跑数据库，必须经过人工的预处理和特征点标定。
江源握着鼠标，首先调整了图像的对比度和灰度值。
墓碑石材的表面虽然肉眼看着平整，但在微观下依然存在着坑洼和颗粒，这些物理干扰在提取时不可避免地被带入到了胶带上，形成了一些背景噪点。
江源通过阈值调节，将黑色的乳突纹线提取出来，尽可能压低背景噪点的干扰。
完成图像增强后，他开始进行人工特征点标定。
这是一枚纹线清晰的斗型纹。
江源放大图像，将鼠标光标移动到指纹正中央的纹线旋转汇聚处，标定出中心点。
随后，他将视图分别平移到指纹的左下角和右下角，在纹线发散的交汇处，标定出了两个三角点。
中心点和三角点确立了这枚指纹的基础骨架参数。
接下来，他需要在这副骨架上寻找独一无二的细节特征。
江源的视线在屏幕上缓慢移动，逐一排查。
江源全神贯注地盯着屏幕，一口气在这枚现场指纹上人工标注了十六个特征点。
同时，他删除了系统自动计算时生成的几个伪特征点。
一切准备就绪后，江源点击了提交检索。
屏幕中央弹出一个进度条，系统开始运行比对算法。
十几分钟的等待时间显得格外漫长，江源靠在椅背上，目光一直没有离开屏幕。
十几分钟后，进度条终于走到了百分之百。
系统界面刷新，提示音响起。
AFIS系统跑出来了五个高度疑似的指纹。
这五个候选结果按照系统计算出的特征点匹配分数由高到低，排列在屏幕右侧的列表中。
江源坐直身体，双手重新放回鼠标上，开始对这五个候选指纹进行逐一的人工复核。
机器的算法基于概率，最终的定论必须依靠人的肉眼。
他双击打开排在第一位的候选指纹。
屏幕随即被分割成左右两个窗口，左边是墓碑上的现场指纹，右边是从数据库调出的候选指纹。
他的目光在左右两幅图像间快速穿梭，仅仅看了十秒钟，江源就发现了差异。
在现场指纹左侧三角点向上一厘米的位置，有一个明显的纹线交叉点。
而在右侧的候选指纹相对应的区域，不仅没有交叉点，纹线的流向甚至发生了一个小幅度的弯折。
江源利用软件的测距工具，从中心点向该区域数线。
现场指纹相隔了十四根纹线，而候选指纹相隔了十七根。
系统之所以打出高分，是因为两枚指纹在右下方的四个分歧点位置存在重合。
但这种局部重合无法掩盖整体结构的差异。
江源毫不犹豫的点击了排除按钮。
接着，他打开了第二位候选指纹。
这枚指纹的图像质量非常差。江源查阅了右侧指纹的建库信息，发现这是一份早期的纸质指纹卡扫描件。
当年捺印这枚指纹的人，在使用油墨时涂抹得极不均匀。
这导致指纹中心区域的纹线发生了严重的糊化现象，多根原本分离的乳突纹线被挤压在一起，形成了一片死黑的色块。
系统算法在处理这片色块的边缘时，错误地将其识别成了大量的短棒和起点，恰好与现场指纹的一些特征产生了假性匹配。
江源放大图像，沿着未糊化区域的纹线向内追踪，通过纹线的自然延伸趋势可以判断，那些所谓的特征点根本不存在。
他果断排除了第二枚候选指纹。
第三位候选指纹点开后，江源甚至不需要放大图像。
现场指纹是典型的斗型纹，中心呈环状闭合。
而这第三枚候选指纹，是一枚双箕型纹。
两股纹线流互相缠绕，形成了两个箕口。
系统算法显然是在处理双箕型纹的内部缠绕结构时，将其与斗型纹的中心环形结构混淆