在互联网时代背景下，影像由于其特有的生动性和直观性，具有极强的视觉冲击力，成为一种重要的信息载体。互联网上存在相当数量的淫秽色情、暴力恐怖等不良影像信息，如何对这些不良影像进行有效规制，是构建社会整体风险防控体系的重要组成部分。但目前采用人工比对识别的做法成本很大，不利于动态及时高效查找不良影像信息的源头。笔者认为，建立“不良影像数据库”，可破解上述难题。

　　不良影像数据库的基本原理非常简单，即在一个动态的影像中随机抽取若干帧画面。比如，从一个影像中抽取10帧画面，这组画面就将动态的影像静态化了，成为这段不良影像的指纹或者身份。静态化地比对2帧画面的原理与指纹识原理几乎一样，通过查找一些特定的影像点进行比较，达到一定的数量就是一致的。如果另一个影像也具有一模一样的1到2帧画面，就说明两个影像高度相似。当然单一画面的比对可能存在一定的误差，但随着相同画面的增加，两个影像同一性的几率就会不断增加。因此，建立不良影像数据库就是影像同一性的识别，即将平面识别技术进行立体化的利用，建立不良影像的“立体指纹”系统。

　　建立不良影像数据库在前期必须整合大量的人工识别资源。目前，不良影像的识别、鉴定制度，并未对已识别过的不良影像进行有效的标识，这就导致大量相同的不良影像在不同单位以及人员之间被重复识别和鉴定，极大地影响了办案效率。因此，应该整合公安、国家安全等部门掌握的全部不良影像资源，对所有不良影像进行标识分类入库处理。这个工程看起来浩大，但由于标识是系统自动完成的，而且标识一批影像后，可以利用已经掌握的标识数据资源对新入库的数据进行比对处理，比对一致的可以直接复制标识，比对不一致的才进行标识处理，因此运算量达到一个峰值后会逐渐降低。

　　对不良影像识别可辅以人工方式。新查获的不良影像被直接输入不良影像数据库进行自动识别。依托大运算量的计算机，不良影像数据库将在尽量短的时间内完成影像的比对工作，并对比对完成的影像自动提供标识目录，包括不良影像的类别、名称等。对于没有比对成功的影像数据，将由人工继续进行比对识别，经过人工比对，被确认为不良影像信息后，将向不良影像数据库提供一份备份，以便不断丰富不良影像数据库的数据资源。经过大量的数据比对和人工识别后，不良影像数据库的智能化将不断提高，从整体上提高对不良影像数据的识别效率。

　　识别比对、同一性鉴定，只是不良影像数据库的基本功能。通过对大数据的深入挖掘，不良影像数据库还将实现很多主动性功能。不良影像数据库将要求新影像入库的同时，应提供影像的来源、提取时间等辅助数据。通过对这些辅助数据的分析，数据库将对同一影像的传播历史和传播路径进行记录和绘制。不良影像数据库的数据除了办案查获，还可以通过与主流的搜索引擎、视频网站等互联网公司合作获取。通过主动比对不良影像信息，实现对不良影像的网上追踪，从而能够绘制不良影像动态的传播地图和时间轨迹，发现不良影像的传播源头，真正实现风险防控的关口前移，提高风险防控能力。关口前移对于暴恐影像等高度危险信息的防控将发挥更加明显的作用。

　　不良影像数据库还可以应用于知识产权保护领域。利用影像比对、传播分布跟踪等技术，可以动态跟踪盗版影片的传播、发布轨迹，为有关执法部门执法和知识产权人主张权利提供帮助。

　　（作者单位：北京市人民检察院）