फॉरेंसिक तुलना और पहचान परीक्षणों को वैज्ञानिक रूप से विश्वसनीय, ग्राह्य और स्वीकार्य माने जाने के लिए उन्हें ऐसे वैज्ञानिक तरीकों से किया जाना चाहिए जो लगातार समान परिणाम दें।

आज अपनाई जाने वाली प्रक्रियाएँ और उनका वैज्ञानिक आधार अत्यंत महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि भौतिक साक्ष्य न्यायिक तर्क-विचार के निर्माण में योगदान देते हैं और न्यायालय के निर्णय में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

विश्वभर के परीक्षकों पर अधिक वस्तुनिष्ठ पहचान करने का दबाव है।

विशेषज्ञ साक्ष्य के प्रश्न पर कानून और विज्ञान पहली बार वर्ष 1997 में अभिसरित हुए। ENFSI (यूरोपीय फॉरेंसिक विज्ञान संस्थान नेटवर्क) के एक कार्यसमूह के अनुसार, 31 अगस्त 2004 को फॉरेंसिक विज्ञान के संबंध में वैज्ञानिक पहचान मानदंड निर्धारित किए गए।

20 सितंबर 2016 को, अग्रणी वैज्ञानिकों से बने सलाहकार समूह President’s Council of Advisors on Science and Technology (PCAST) ने “आपराधिक न्यायालयों में फॉरेंसिक विज्ञान: विशेषता-तुलना विधियों की वैज्ञानिक वैधता सुनिश्चित करना” (Forensic Science in Criminal Courts: Ensuring Scientific Validity of Feature-Comparison Methods) शीर्षक से एक रिपोर्ट जारी की और न्यायालयों में फॉरेंसिक विज्ञान के वैध तथा साक्ष्य-आधारित उपयोग को बढ़ावा देने के उपाय सुझाए।

आदर्श रूप से प्रत्येक प्रयोगशाला परीक्षण को वास्तविकता दिखानी चाहिए: समस्या मौजूद हो तो उसे पहचानकर सकारात्मक परिणाम दे, और सब कुछ सामान्य हो तो नकारात्मक परिणाम दे। व्यवहार में, हालांकि, ऐसा पूर्ण प्रयोगशाला परीक्षण मौजूद नहीं है।

प्रत्येक प्रयोगशाला विधि में त्रुटि की एक निश्चित दर होती है। विधि की त्रुटि को यादृच्छिक कहा जाता है जब वह सांख्यिकीय परिवर्तन से उत्पन्न होती है, और प्रणालीगत कहा जाता है जब विधि स्वयं विभिन्न कारणों से मापी जा रही मात्रा को ठीक-ठीक निर्धारित नहीं कर पाती।

इसलिए परिणामों की व्याख्या करते समय दो प्रकार के गलत परिणाम उत्पन्न हो सकते हैं:

• a) परिणाम मिथ्या सकारात्मक हो सकता है; और
• b) परिणाम मिथ्या नकारात्मक हो सकता है।

प्रयोगशाला विश्लेषणों की तुलना करने और यह तय करने के लिए कि कौन-सा सबसे विश्वसनीय परिणाम देता है, संवेदनशीलता (sensitivity) और विशिष्टता (specificity) शब्द विकसित किए गए हैं।

किसी प्रयोगशाला परीक्षण की संवेदनशीलता वास्तविक सकारात्मक परिणामों को सही ढंग से पहचानने की क्षमता से संबंधित है। इसलिए उच्च संवेदनशीलता वाला परीक्षण यथासंभव कम मिथ्या नकारात्मक परिणाम देता है। इसके विपरीत, विशिष्टता वास्तविक नकारात्मक परिणामों को सही ढंग से पहचानने की क्षमता से संबंधित है। अतः उच्च विशिष्टता वाला परीक्षण यथासंभव कम मिथ्या सकारात्मक परिणाम देता है।

किसी प्रयोगशाला परीक्षण की सटीकता (accuracy) इस बात से संबंधित है कि उसमें उच्च संवेदनशीलता और उच्च विशिष्टता दोनों हैं या नहीं। व्यवहार में, हालांकि, ये दोनों माप अक्सर विपरीत अनुपात में बदलते हैं।

उच्च संवेदनशीलता वाले परीक्षणों की विशिष्टता कम हो सकती है और इसके विपरीत। विशेषज्ञ को मामले के अनुसार संवेदनशीलता और विशिष्टता के बीच उचित संतुलन चुनना पड़ता है।

उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी मामले के निशानों की जाँच अनसुलझे मामलों के अभिलेख से की जा रही है। यह स्पष्ट है कि सभी संभावित मेलों का पता लगाने के लिए उच्च संवेदनशीलता वाला परीक्षण उपयोग किया जाना चाहिए।

कुछ निशान गलत रूप से मेल खाते हुए वर्गीकृत हो सकते हैं, लेकिन इस चरण पर यह महत्वपूर्ण नहीं है, क्योंकि प्राथमिक लक्ष्य यह है कि कोई भी अनसुलझा मामला छूट न जाए।

बाद में जब सकारात्मक परिणाम को अनुरोध करने वाले प्राधिकारियों को बताने का निर्णय लिया जाए, तो मिथ्या सकारात्मक परिणाम की संभावना कम करने के लिए उच्च विशिष्टता वाले दूसरे परीक्षण से जाँच दोहराई जानी चाहिए। किसी निर्दोष व्यक्ति को कष्ट से बचाना न्याय प्रदान करने जितना ही महत्वपूर्ण है।

संवेदनशीलता और विशिष्टता का मात्रात्मक अनुमान नीचे दी गई चार-खानों वाली तालिका से किया जाता है:

अतः:

• α, वास्तविक सकारात्मक पहचानें।
• β, मिथ्या सकारात्मक पहचानें।
• γ, मिथ्या नकारात्मक पहचानें।
• δ, वास्तविक नकारात्मक पहचानें।
• α+γ, सकारात्मक पहचानों की कुल संख्या।
• β+δ, नकारात्मक पहचानों की कुल संख्या।

संवेदनशीलता की गणना α / (α+γ) अनुपात से की जाती है और सामान्यतः प्रतिशत में व्यक्त की जाती है।

विशिष्टता की गणना δ / (β+δ) अनुपात से की जाती है और सामान्यतः प्रतिशत में व्यक्त की जाती है।

इन प्रश्नों से निपटने के लिए पारंपरिक सूक्ष्मदर्शी पहचान के अतिरिक्त विशिष्ट गणितीय मानदंडों और प्रतिरूप पहचान पर आधारित विधियाँ विकसित की गई हैं। पारंपरिक तुलनात्मक परीक्षण के साथ इनमें मापनीय प्रक्रिया वाली वैज्ञानिक कार्यप्रणाली — Quantitative Consecutive Matching Striae (QCMS), अर्थात लगातार मेल खाने वाले सूक्ष्म रेखिक खरोंच-चिह्नों (CMS) का मात्रात्मक मूल्यांकन — सम्मिलित है। यह मापनीय प्रक्रिया उच्च स्तर का आश्वासन प्रदान करती है और न्यायालय के समक्ष परीक्षक तथा उसके निष्कर्षों की विश्वसनीयता को प्रमाणित करती है।

Biasotti और Murdock द्वारा वर्ष 1997 में AFTE को प्रस्तुत मात्रात्मक पहचान मानदंड इस प्रकार हैं:

त्रिविमीय औज़ार-चिह्नों के लिए, जब कम-से-कम:

• दो (2) अलग-अलग समूह, जिनमें प्रत्येक में कम-से-कम तीन (3) लगातार मेल खाने वाले सूक्ष्म रेखिक खरोंच-चिह्न हों, समान सापेक्ष स्थिति में दिखाई दें; अथवा
• छह (6) लगातार मेल खाने वाले सूक्ष्म रेखिक खरोंच-चिह्नों का एक समूह, परीक्षण-चिह्न से तुलना किए गए विवादित औज़ार-चिह्न की संबंधित विशेषताओं से मेल खाए। (अर्थात साक्ष्य पर मौजूद चिह्न और संदिग्ध औज़ार से बनाए गए परीक्षण-चिह्न); तथा

द्विविमीय औज़ार-चिह्नों के लिए, जब कम-से-कम:

• दो (2) अलग-अलग समूह, जिनमें प्रत्येक में कम-से-कम पाँच (5) लगातार मेल खाने वाले सूक्ष्म रेखिक खरोंच-चिह्न हों, समान सापेक्ष स्थिति में दिखाई दें; अथवा
• आठ (8) लगातार मेल खाने वाले सूक्ष्म रेखिक खरोंच-चिह्नों का एक समूह, परीक्षण-चिह्न से तुलना किए गए विवादित औज़ार-चिह्न की संबंधित विशेषताओं से मेल खाए। (अर्थात साक्ष्य पर मौजूद चिह्न और संदिग्ध औज़ार से बनाए गए परीक्षण-चिह्न)।

निष्कर्षतः, क्योंकि इन मानदंडों के अनुप्रयोग में भी गणना की व्यक्तिपरकता शामिल है, इसलिए स्वचालित गणितीय मिलान पर आगे अनुसंधान किया गया है।