Дактилоскопическая экспертиза — судебная экспертиза, направленная на идентификацию лица и установление обстоятельств происшествия путем исследования следов, образованных рельефной поверхностью кожи рук и ступней человека.
Проведение дактилоскопической экспертизы является сложным и трудоемким процессом, который требует от эксперта множества умений и специализированного оборудования. Одним из основных факторов, влияющих на сложность проведения такой экспертизы, является затрачиваемое на нее время.
Определение идентичности или различий между дактилоскопическими следами является основным заданием эксперта. Для этого необходимо выполнить ряд процедур, которые занимают много времени. Прежде всего, эксперт должен провести анализ и классификацию образцов отпечатков пальцев.
Вторым этапом является сравнение образцов. В этом процессе эксперт проверяет наличие сходств и различий между образцами, основываясь на особых признаках, таких как петли, окончания и разветвления линий в отпечатках. Такое сравнение требует значительного времени и внимания к деталям.
В связи с этим в последние годы нейросети стали все чаще использоваться как инструмент для анализа и обработки дактилоскопических данных.
Нейронные сети — это разновидность машинного обучения, при котором компьютерная программа работает по принципу человеческого мозга, используя различные нейронные связи. Нейросеть также является обучаемой системой и даже может быть самообучаемой. Она может обучаться как с помощью заданных человеком алгоритмов распознавания или команд, так и на основе прошлого опыта — то есть самостоятельно, используя ранее полученные данные. Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных.
Первоначально, идентификация по отпечаткам пальцев осуществлялась вручную, при помощи сравнения отпечатков с помощью оптического увеличения и зрительной оценки. Однако, этот метод имеет ряд недостатков, включая возможность ошибок и длительное время проведения исследований.
С развитием компьютерных технологий и машинного обучения, нейросети стали применяться для автоматической идентификации и классификации дактилоскопических данных. Они используются для автоматического извлечения признаков из отпечатков пальцев и классификации их по определенным критериям.
Нейросети имеют ряд преимуществ в сравнении с традиционными методами дактилоскопии. Во-первых, они могут обрабатывать большой объем данных и классифицировать их значительно быстрее. Во-вторых, нейросети способны автоматически извлекать сложные признаки из отпечатков пальцев, что позволяет повысить точность идентификации. В-третьих, нейросети могут быть обучены на большом количестве данных, что улучшает их способность в распознавании.
Применение нейросетей в дактилоскопических исследованиях имеет широкий спектр применения. Оно может быть использовано для идентификации личности, классификации отпечатков пальцев по группам или извлечения дополнительных признаков из дактилоскопических данных. Это может быть полезно в сферах безопасности, судебных исследований и идентификации преступников.
Примером использования нейросетей может стать МВД по Республике Крым, которые начали эксплуатировать первый в России комплекс АДИС (AFIS) «Папилон-9» с использованием технологий искусственного интеллекта.
Нейросеть, внедренная в 9-ую версию АДИС (AFIS), помогла автоматизировать этап работы, традиционно считавшийся «ручным» — просмотр экспертом рекомендательных списков, сформированных в результате автоматических поисков АДИС (AFIS).
Искусственный интеллект выполняет работу эксперта несравнимо быстрее и без ошибок, обусловленных человеческим фактором. Лишь финальная стадия анализа рекомендательных списков — просмотр предложенных нейронной сетью кандидатов, каждый из которых с высокой степенью вероятности является «родным», требует участия эксперта.
Руководство отделения дактилоскопических учетов ЭКЦ МВД по Республике Крым подтвердило, что «Папилон-АДИС (AFIS)-9-НейроЭксперт» позволяет:
— в десятки раз сократить трудозатраты специалистов на просмотр рекомендательных списков;
— уменьшить вероятность пропуска «родного» кандидата;
— идентифицировать следы по «родному» кандидату, находящемуся в недоступной для просмотра области результатов поисков, и за счет этого увеличить результативность использования АДИС (AFIS).
Благодаря внедрению программного обеспечения, разработанного в «Папилоне», эксперты ЭКЦ в МВД по Республике Крым получили несколько значимых идентификаций, в том числе прошлых лет, которые способствовали раскрытию преступлений на полуострове.
Несмотря на преимущества нейросетей в проведении дактилоскопических исследований, существуют и некоторые их недостатки:
- Ограниченность данных: для обучения нейросети требуется большой объем качественных данных. Однако, в случае дактилоскопических исследований, доступность подходящих данных может быть ограничена. Например, для разработки нейросетей, способных классифицировать уникальные линии пальцев, может потребоваться большое количество подходящих отпечатков пальцев.
- Ошибки классификации: Нейросети не всегда могут обеспечить 100 % точность классификации. В случае дактилоскопических исследований, это может привести к ошибкам при идентификации и сопоставлении пальцев. Ошибки классификации могут возникать из-за различий в освещении, повреждениях пальцев или изменений папиллярного узора из-за физиологических причин.
- Зависимость от качества отпечатков пальцев: Для успешной работы нейросетей требуется высокое качество входных данных. Дактилоскопические отпечатки пальцев могут быть искажены, нечеткими или иметь низкое разрешение. Это может привести к ухудшению качества и эффективности работы нейросетей при идентификации.
- Возможность подделки: нет никакой гарантии от того, что дактилоскопический отпечаток пальца является уникальным и неподдельным. Нейросети могут быть обмануты подделанными отпечатками, что создает потенциальную уязвимость в системах идентификации, основанных на этих данных.
- Недостаток прозрачности: Одним из основных недостатков нейросетей является их непрозрачность. Они могут обнаруживать сложные формы и взаимосвязи в данных, которые трудно интерпретировать и объяснить. Это может вызвать проблемы при обосновании результатов и принятии решений на основе этих результатов.
В заключении можно сказать, что использование нейросетей при проведении дактилоскопических исследований является перспективным направлением, которое может значительно улучшить эффективность и точность анализа отпечатков пальцев. Однако, для полноценной реализации данной технологии требуется дальнейшее исследование и разработка специализированных методов и инструментов. В целом, нейросети представляют собой новую перспективу в области дактилоскопических исследований, которая может значительно улучшить эффективность и точность данной методики.
Литература:
- Дактилоскопическая экспертиза. — Текст: электронный // Кузбасский институт судебных экспертиз: [сайт]. — URL: https://kuzise.ru/dopolnitelnye-uslugi/daktiloskopicheskie/ (дата обращения: 13.12.2023).
- В 9-ую версию АДИС (AFIS) Папилон внедрена нейросеть. — Текст: электронный // Папилон: [сайт]. — URL: https://www.papillon.ru/about/blog/v-9-uju-versiju-adis-afis-papilon-vnedrena-nejroset/ (дата обращения: 13.12.2023).
- Дактилоскопическая Экспертиза. — Текст: электронный // Торгово-промышленная палата Российской Федерации: [сайт]. — URL: https://uslugi.tpprf.ru/ru/services/56554/ (дата обращения: 13.12.2023).
