Захарова Л. Ю., Дядык Е. С. К вопросу об использовании биометрии в экспертной деятельности

Л. Ю. Захарова,

старший преподаватель кафедры

исследования документов

учебно-научного комплекса судебной экспертизы

Московского университета МВД России

имени В. Я. Кикотя;

Е. С. Дядык,

слушатель 5 курса Института судебной экспертизы

Московского университета МВД России

имени В. Я. Кикотя

(г. Москва)

Результатом прогресса в области различных наук стало появление нового научного направления – биометрии. Благодаря развитию математических методов анализа с использованием средств вычислительной техники она нашла своё применение в развитии технологий безопасности. В основе этих технологий лежит возможность использовать количественные характеристики качественных свойств человека для создания компьютерных систем распознавания личности.

Ключевые слова: судебная портретная экспертиза; система биометрической идентификации личности; биометрическая система; алгоритм; криминалистическая идентификация; искусственный интеллект.

З 38

ББК 67.53

УДК 343.983

ГРНТИ 10.85.31

Код ВАК 12.00.12

To the question about the use of biometry in expert activities

L. Yu. Zakharova,

Chief Lecturer of the Department for the Study of Documents of the Educational and Scientific Complex of Forensic Examination of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V. Ya. Kikot';

E. S. Dyady'k,

5th year student of the Forensic Science Institute of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V. Ya. Kikot'

(city Moscow)

The result of progress in the field of various sciences has become the emergence of a new scientific direction - biometrics. Thanks to the development of mathematical methods of analysis using computer technology, it has found its application in the development of security technologies. These technologies are based on the ability to use the quantitative characteristics of the qualitative properties of a person to create computer systems for personality recognition.

Keywords: forensic portrait examination; biometric identification system; biometric system; algorithm; forensic identification; artificial intelligence.

_____________________________________

Технические устройства всё активнее внедряются в повседневную человеческую деятельность. Уже становится сложно представить привычный ритм жизни человека без участия в нём автоматизированных систем. Технический прогресс распространился повсеместно, в том числе внедрился и в экспертную деятельность. Говоря о портретной экспертизе, перспективным направлением развития в рамках данного рода экспертизы можно считать биометрию.

Сама биометрия представляет собой распознавание человека по определённому набору черт, причём механизм распознавания основывается на статистическом анализе. Геометрические формы и размерные характеристики лица человека в целом и отдельных его частей, форма ладоней, ступней, ушей, папиллярные узоры, колебания голосовых связок и другие признаки в своей совокупности делают его обладателя уникальным, что позволяет идентифицировать его, то есть выделить именно его из числа похожих. Также важно учитывать тот факт, что данные характеристики являются неизменными для человека на протяжении всей его жизни.

Биометрия как система, основанная на математических принципах, позволяет достоверно оценить взаимосвязи и взаимозависимости рассмотренных выше характеристик, а также получить численное выражение и определить надёжность проведённого экспертного исследования. Такая математизация процесса позволяет обнаруживать закономерности, которые могут быть не такими очевидными при производстве исследования с применением традиционных методов и методик. Однако полностью доверить осуществление идентификации компьютеру нельзя. Окончательное формулирование выводов может производиться только экспертом, поскольку только он может дать реальную оценку достоверности выявленных совпадений и различий [1].

На данный момент существуют отдельные области непосредственного применения биометрии. К таковым можно отнести технологии сканирования отпечатка пальца Touch ID или распознавания лица Face ID, применяемые в смартфонах и иных технических средствах для получения доступа к пользованию устройством. Также аналогичные технологии применяются в некоторых банковских системах, что позволяет пользователям удалённо получать доступ к своим банковским картам или личным счетам.

Говоря об использовании биометрии для распознания людей, например, в городах, следует сказать, что данная система находится на стадии испытания, внедрения и апробации. Однако на сегодняшний день имеется ряд трудностей, касающихся правового регулирования возможностей применения биометрии. Это обусловлено тем, что не всегда возможно для законодателя «успевать» за регулярно появляющимися новинками в данной сфере, поэтому необходимо в меру расширить перечень устройств, допустимых для производства съёмки, а также создать единую базу биометрических данных с законодательным закреплением [2].

Остановимся более подробно на тех методах биометрии, которые могут рассматриваться в рамках портретной экспертизы.

В первую очередь, это распознавание человека по признакам на его лице. Данный метод является наиболее надёжным и эффективным. Автоматизированная система идентификации человека по лицу строится на методике антропологической реконструкции, то есть на оцифрованном изображении лица человека автоматически выбираются параметры (к ним относятся: волосяной покров головы, лоб, брови, глаза, веки, щёки, нос и другие, имеющие, в свою очередь, различные проявления, а именно: форму, размер, цвет, положение, симметрия/асимметрия, наличие/отсутствие), которые в совокупности будут составлять уникальный набор характеристик данных параметров. Следовательно, каждое лицо может быть описано уникальным набором значений параметров.

Использование данной системы уже несколько раз доказывало свою эффективность. Известны случаи, когда камеры, подключённые к системе идентификации лиц, позволяли найти лицо, совершившее преступление в одном городе и скрывшееся в другом. Также известны случаи, когда благодаря камерам удалось установить личность преступника в момент, когда им совершалось преступление. Таким образом, несмотря на сравнительно небольшой период времени, в течение которого используется система фиксации биометрической информации, уже имеются положительные примеры, когда эксплуатация системы способствовала изобличению преступников. Что также доказывает перспективность развития данного направления.

Одним из разработчиков алгоритмов по распознаванию лиц является компания NtechLab [3], состоящая из группы экспертов в области искусственных нейронных сетей и машинного обучения. Одним из продуктов данной компании является программный продукт FindFace Security, являющийся интеллектуальной видеоаналитикой на основе распознавания лиц, способный в режиме реального времени определять лица в потоке с последующей отправкой уведомления в случае установления совпадения со списками мониторинга. Данная программа способна взаимодействовать с неограниченным количеством камер видеонаблюдения. Рассматриваемый программный продукт активно внедряется и имеет возможность быстрого поиска искомого лица и возможности отслеживания его перемещений. Эти достоинства позволяют использовать FindFace Security для обеспечения безопасности в крупных городах. Кроме того, алгоритмы NtechLab неоднократно признавались лучшими в мире по результатам независимых сторонних тестов, в числе которых IARPA и Wider.

Также существует ещё одна компания, занимающаяся разработкой алгоритмов для распознавания лиц, – это компания VisionLabs, на данный момент уже имеющая в числе своих клиентов ряд розничных банков, применяющих данные технологии, в том числе для противодействия мошенническим схемам [4]. Эффективность использования программных продуктов, разрабатываемых данной компанией, подтверждается результатами международного тестирования Labeled Faces in the Wild, проводимого в США в Университете Массачусетса, по итогам оценки которого алгоритм, используемый VisionLabs, признаётся одним из лучших в мире. Специфика данного теста заключается в том, что распознавание лиц происходит по изображениям, полученным в обычных условиях, то есть без соблюдения правил съёмки. Тот факт, что рассматриваемый продукт проявил себя с положительной стороны именно в условиях применения непрофессиональной съёмки, могло бы позволить использовать данные алгоритмы при подключении их к системе городских видеокамер для идентификации лиц на улицах. Также в отдельных случаях может быть актуальным применение возможности данного алгоритма для подсчёта количества людей на определённой территории.

Важно отметить, что обе упомянутые выше компании, занимающиеся разработкой алгоритмов по идентификации лиц, являются отечественными.

Помимо идентификации лица немаловажным методом биометрии является распознание внешности человека по динамическим (функциональным) признакам. В большей мере в разработке программного и технического обеспечения данного направления преуспела компания Huawei (Китайская Народная Республика) [2].

Таким образом, ещё недавно сложно было представить, что с помощью определённых автоматизированных средств, станет возможным из множества людей обнаружить одного конкретного [5]. Однако уже сегодня человечество достигло того уровня технического развития, что это становится возможным, даже если интересующее нас лицо находится в месте большого скопления людей, съёмка производилась с различных ракурсов и т. д.

Имеются и другие российские компании, занимающиеся разработкой систем алгоритмов, позволяющих производить идентификацию по лицу, и достигшие немалых успехов в данном направлении. На базе разрабатываемых ими технологий также можно было бы в какой-то степени автоматизировать процесс идентификации человека по лицу.

Системы биометрии позволяют работать с большим объёмом информации различной степени информативности и достоверности. Это свидетельствует о том, что биометрия может эффективно и перспективно применяться в рамках экспертной деятельности в области портретной экспертизы. Использование данной системы позволит расширить рамки проводимых исследований, ускорит и в некоторой мере оптимизирует процесс идентификации конкретного человека. Однако всегда надо помнить, что полностью автоматизировать процесс идентификации человека по признакам внешности нельзя, поэтому в любом случае данная система будет носить вспомогательный характер для эксперта, не заменяя его полностью.

Литература:

1. Газизов В. A. Стереоскопия в борьбе с преступностью: из прошлого в будущее. // Вестник Московского университета МВД России. – 2013. – № 4. – С. 14–15.

2. Газизов В. А. Электронная идентификация и портретная экспертиза в условиях развития интеллектуальных технологий. // Энциклопедия Судебной Экспертизы: Научно-практический журнал. – 2018. – № 4 (19). – С. 57–62. [Электронный ресурс; Регистрационный номер в Роскомнадзоре ЭЛ № ФС–77-51827] // URL: http://www.proexpertizu.ru/theory_and_practice/798/

3. NtechLab – дополняя интеллект. [Электронный ресурс] // URL: https://ntechlab.ru/ (Дата обращения: 23.09.2021)

4. Интервью с основателями Visionlabs [Электронный ресурс] // URL: https://intalent.pro/article/intervyu-s-osnovatelyami-visionlabs.html (Дата обращения: 20.09.2021)

5. Татарченко Н. В., Тимошенко С. В. Биометрическая идентификация в интегрированных системах безопасности [Электронный ресурс] // URL: https://masters.donntu.org/2010/fknt/kolesnik/library/article1.htm (Дата обращения: 04.10.2021)