Выполняется запрос
Научно-практический журнал
+7 (929) 677-34-06

Регистрационный номер в Роскомнадзоре ЭЛ №ФС77-51827

Журнал включён в базу данных РИНЦ

И. Н. Подволоцкий. Особенности использования математических методов при сравнении признаков внешности человека

И. Н. Подволоцкий,

доцент кафедры судебных экспертиз,

кандидат юридических наук, доцент

(Московский государственный юридический университет имени О. Е. Кутафина)

 

Рассмотрены практические аспекты портретного отождествления личности с использованием методов объективной оценки совокупности признаков внешности, выявляемой в процессе экспертизы. Проанализированы возможности применения биометрических технологий при идентификации внешности, как элемента совокупности методов сравнения.

Ключевые слова: судебная портретная экспертиза; видео-портретная идентификация; тождество личности; методы сравнения портретов; биометрические технологии.

 

П44

ББК 67.53

УДК 343.983

ГРНТИ 10.85.31

Код ВАК 12.00.09

 

I. N. Podvolockij. The use of mathematical Methods in comparison of signs of human appearance

 

I. N. Podvolockij,

associate professor of the Department of Forensic Expertise,

candidate of Legal Sciences, assistant professor

(Moscow State Law University named after O. E. Kutafin)

 

the article deals with the practical aspects of portrait identification of the individual using the methods of objective assessment of the totality of symptoms appearance identified during examination. Analyzed the feasibility of the application of biometric technologies to identify elements of the exterior, as an aggregate comparison methods.

Keywords: forensic examination of video portraits; portrait identification; identity; research methods; biometric technologies.

_____________________________________

 

Установление тождества личности, запечатлённой на фотографии или видеозаписи, полученной с места происшествия, является одной из ключевых задач криминалистики и судебной экспертизы. В настоящее время для этого широко используются приёмы следственного опознания и портретной экспертизы. Недостатки названых следственных действий известны и заключаются в значительном субъективном анализе отобразившихся признаков внешности человека, запечатлённого в памяти очевидца или на портретном изображении.

Для повышения степени процессуальной достоверности доказательств, получаемых в ходе расследования, разрабатываются сложные алгоритмы осуществления опознания. Подобные схемы строятся на неоднократном выявлении комплекса элементов внешности запомнившихся опознаваемому, а также на исключении предварительных контактов между опознаваемым и опознающим. Для объективизации выводов в портретной экспертизе рекомендуется применять систему методов визуального и математического контроля за ходом исследования. При этом, сложная система процессуального и личностного контроля за качеством проведения отождествления может быть не столь эффективна, если будет установлено, что правонарушение совершалось в условиях недостаточной видимости. Так, при наличии неблагоприятных погодных условий, опознающий мог не увидеть, а видеокамера могла не зафиксировать доминирующие признаки внешности подозреваемого лица.

Таким образом, развитие криминалистических средств и приёмов, позволяющих повысить степень надёжности и результативности следственных действий, остаётся актуальной задачей. И если повлиять на способности человека запоминать броские и важные детали окружающей обстановки достаточно сложно, то в области совершенствования методов портретного сравнения, не всё так безнадёжно.

Методика портретной экспертизы включает в себя приёмы сопоставления, совмещения, наложения и вычисления. Результаты каждого из них оцениваются экспертом после визуального контроля и непосредственного сравнения степени совпадения и различия признаков внешности, то есть в достаточной степени субъективно. К числу методов, независимых от органов зрения специалиста, можно отнести математические методы (сопоставления одноимённых относительных величин и угловых измерений [1, 2], графический идентификационный алгоритм [3], метод проективной геометрии [4], аналитический метод идентификации по фотоснимкам [5]) и ряд методов на основе статистики вероятной встречаемости признаков внешности [6, 7].

Основная суть математических методов сравнения основана на измерении расстояний между константными антропометрическими точками, определением длины отрезков и угловых величин между ними, а также построением условных линий, образуемых проекциями точек или отрезков. Посредством методов вычисления во многом удаётся исключить субъективную оценку выявленных результатов. С учётом параметров и характеристик внешнего строения человека, перспектива применения математических методов возможна и при идентификации по фотоизображениям головы человека, его фигуры, а также динамическим признакам (походке, жестикуляции, артикуляции, привычкам и позам). Современные возможности обозначенных методов не нашли своего достойного воплощения, однако попытки их применения уже встречаются [8–11].

Наиболее вероятное направление дальнейшего развития систем отождествления личности будет связано с возможностью автоматизации ввода характеристик элементов внешности путём распознавания их параметров с учётом влияния известных в габитоскопии объективных факторов, изменяющих отображение внешности человека. «Ручной» вариант аналогичных методов сопоставления относительных величин элементов в портретной экспертизе используется достаточно давно и, при тщательном соблюдении правил, даёт достаточно объективные результаты. Но практика его использования ограничивается употреблением недостаточного количества соотношений, к тому же эксперты не всегда точно осуществляют измерения и вычисления, поэтому широкого распространения метод не получил.

Развитие компьютерных технологий уже сегодня раскрывает значительный потенциал вычисления соотношений при осуществлении фотографической и видеопортретной идентификации. Известно, что степень точности методики зависит от количества выявляемых и сравниваемых параметров. И, если в «ручном режиме» эксперт ограничивается пятью соотношениями, то «машинный вариант» позволяет сравнивать десятки параметров, применяя статистические характеристики вероятностного ожидания, открывая возможность отождествления в режиме «реального времени».

Использование математических приёмов даёт возможность оценить результаты сравнения признаков внешности, учитывать зависимость признаков друг от друга и от окружающих условий, осуществить подсчёт идентификационной значимости признаков, положенных в основу вывода эксперта.

Ещё одним направлением использования компьютерных технологий является создание объёмной визуальной модели исследуемого портрета, запечатлённого на видеограмме, что однозначно способствует процедуре сбора сопоставимых экспериментальных образцов признаков внешности. Широкое привлечение математического аппарата для решения экспертных задач способствует определению количественных показателей изменения признаков внешности под действием ракурса съёмки, установлению степени влияния наклона головы на достоверность результата сравнения признаков.

Развитие вспомогательных компьютерных систем исследования портретов, начиная с создания математического образа запечатлённого человека до прогнозирования результатов исследования, является важной и актуальной задачей. При этом система должна отвечать принципам простоты обслуживания, полноты охвата свойств объектов исследования и достоверности полученных результатов.

Подобные системы используются в настоящее время в области биометрии [12], они способствуют оперативному распознаванию папиллярных узоров, температуры кожного покрова, геометрии кистей рук, параметров голоса, рисунка радужной оболочки глаза, характеристик подписи, признаков внешности. Указанные параметры вводятся в базу данных посредством фото-, видеосканирования с последующей математической обработкой и сравнением параметров, выявленных у разыскиваемого лица, однако, они действуют при непосредственном контакте прибора и человека. Дистанционное использование сканирующих устройств пока ещё не обеспечивает всей полноты фиксации признаков внешности.

Для исследования признаков внешности в портретной экспертизе следует использовать традиционную схему анатомических элементов внешности с возможностью дальнейшего расширения её за счёт большей детализации и увеличения разнообразия признаков, отображаемых на фото- или видеопортретах. Современные возможности экспертизы ограничиваются разрешающей способностью оптических систем, позволяющих отображать параметры крупных элементов, однако и они запечатлеваются не всегда адекватно и в полном объёме (о сравнении сетчатки глаза по фотоснимкам и говорить не приходится). Недостаточные технические характеристики аппаратуры для фотографирования значительно сужают потенциал портретного исследования, значение которого трудно переоценить. Но, если представить, что системы распознавания характеристик элементов внешности достигли необходимого качества, то и тогда роль эксперта в формировании вывода останется ключевой. Поскольку результаты применения методов сравнения не могут сводиться к простой сумме промежуточных решений. Обработка данных, основанных на принципах вероятности, не может служить гарантией качества выполненной портретной экспертизы, поскольку достоверность полученных результатов зависит ещё и от соблюдения условий применения методики сравнения.

Биометрические технологии измерения характеристик элементов внешности под контролем эксперта вполне могут быть задействованы, как механизм объективизации результатов исследования, однако, на современном уровне развития данного приёма следует улучшить многие параметры. Для полноценного использования программы следует решить проблемы, связанные с исключением ошибок в автоматическом распознавании элементов, прогнозировании характера влияния фотографических факторов, дифференциации признаков по степени значимости.

Среди основных проблем использования биометрических систем в портретной экспертизе выявлено следующее:

– неадекватность отображения элементов внешности, то есть изменение видимых на фото размеров под влиянием ракурса, освещения или несовершенства оптики; помехи на фото, воспринимаемые как особенности внешности; искажения и т. п.;

– недостаточная степень предвидения естественных изменений параметров элементов под действием возрастных факторов, искажения вследствие движения мимических мышц лица;

– некорректная работа программного обеспечения разных производителей и версий разработчиков;

– невозможность идентификации человека по двигательным функциям;

– отсутствие единой классификации системы идентификационных признаков, пригодных для отождествления;

– отсутствие алгоритма включения математических методов в этапы экспертного исследования и критериев оценки полученных результатов.

Литература:

1. Брайчевская Е. Ю., Зюскин Н. М. О возможностях идентификации личности по чертам внешности. // Вопросы судебной экспертизы: Материалы научной конференции (28 июня – 2 июля 1960 г.). – Л., 1960. – С. 86–87.

2. Завизист Н. В. Угловые замеры анатомических признаков лица человека в портретно-криминалистической экспертизе // Криминалистика и судебная экспертиза. – Киев, 1969. – Вып. 6. – С. 288–294.

3. Эльбур Р. Э. Методические рекомендации по использованию алгоритмов графических идентификационных при исследовании фотоизображений в целях отождествления личности. – Рига, 1966.

4. Эльбур Р. Э. Использование аппарата проективной геометрии в процессе идентификации личности по фотоснимкам. // Вопросы кибернетики и право. – М.: Наука, 1967. – С. 267–287.

5. Полевой Н. С. Аналитический метод идентификации личности по фотоизображениям. // Правовая кибернетика. – М., 1972. – С. 228–242.

6. Кирсанов З. И. Экспертное отождествление человека по фотопортретам с применением математических методов исследования. – М., 1968.

7. Орлов П. Г. Идентификация личности по фотокарточкам. – М., 1974.

8. Клейнберг К. Ф., Зиберт Дж. П. Изучение количественных сопоставлений фото- и видеоизображений на основе векторов параметров, полученных с использованием антропометрических точек. // Forensic Science International. – 2012. – 219. – Р. 248–258.

9. Попов В. Л. Особенности производства портретных экспертиз по низкокачественным видеоизображениям // Юридическая наука и правоохранительная практика. – 2015. – № 4 (34). – С. 156–162.

10. Ван Чжицюнь, Внуков В. А. Криминалистическая идентификация лиц с камер видеонаблюдения (опыт университета уголовной полиции МОБ КНР). // Судебная экспертиза. – 2016. – № 3 (47). – С. 87–96.

11. Ильин Н. Н. Проблемные вопросы, связанные с производством портретных экспертиз по видеоизображениям. // Актуальные проблемы в сфере судебно-экспертно-оценочной деятельности: Материалы Международной научно-практической конференции: Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. – Тула: Изд-во ТулГУ, 2013. – Вып. 4. –Ч. 2. Юридические науки. – С. 243–247.

12. Руководство по биометрии. / Р. М. Болл, Дж. Х. Коннел, Ш. Панкранти и др. – М., 2007.


Комментарии (0)

Оставлять комментарии могут только авторизированные пользователи
Пока никто не оставил комментарий.

Реклама

Судебные экспертизы и внесудебные исследования

АНО "Исследовательский центр "Эксперт-Защита"

www.nezexp.ru  7433406@mail.ru   (495) 743-34-06

Перейти