Главная страница
russian   english
16+
<< назад

Название статьи

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В СУДЕБНОЙ ДАКТИЛОСКОПИИ: ОПЫТ США


Номер журнала
5
Дата выпуска
2019

Тип статьи
научная статья
Коды УДК
343.982.34
Страницы
172-187
Ключевые слова
судебная экспертиза, дактилоскопия, идентификация отпечатков, зарубежный опыт, следы пальцев рук, информационные технологии, AFIS

Авторы
Холевчук А.Г.

Место работы
Холевчук А.Г.
Кубанский государственный университет


Аннотация
Рассматривается перспективная статистическая модель, которая может использоваться для оптимизации рабочего процесса проверки отпечатков путём прогнозирования необходимости поиска какого-либо неизвестного следа в системе Automated Fingerprint Identification System - AFIS. Предложенная модель ориентирована на исключение необходимости тщательного изучения следов пальцев рук низкого качества и дополнительного потребления ресурсов. Аргументируется, что представленная модель может использоваться для эффективного управления рабочим процессом и нагрузкой посредством классификации следов указанного вида в зависимости от качества и количества информации, содержащихся в них, что позволяет экспертам выбирать оптимальные процессы проверки каждого отпечатка.

Загрузить статью
Загрузить рецензию

Библиографический список
1 . Scientific Working Group on Friction Ridge Analysis Study and Technology (SWGFAST), Standards for Examining Friction Ridge Impressions and Resulting Conclusions (Latent/Tenprint), version 2.0. 2013. URL: http://www.swgfast.org/documents/examinations-conclu sions/130427_Examinations-Conclusions_2.0.pdf (дата обращения: 22.03.2019).
2 . Moses K.R., Higgins P., McCabe M. et al. // In: A. MacRoberts (Ed.). Automated Fingerprint Identification System (AFIS) in the Fingerprint Sourcebook. National Institute of Justice, 2011.
3 . Watson C., Fiumara G., Tabassi E., et al. Fingerprint Vendor Technology Evaluation, NISTIR 8034, National Institute of Standards and Technology, 2014. URL: http://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2014/NIST.IR. 8034.pdf (дата обращения: 22.03.2019).
4 . Indovina M., Dvornychenko V., Hicklin R.A., Kiebuzinski G.I. ELFT-EFS Evaluation of Latent Fingerprint Technologies: Extended Feature Sets [Evaluation #2], NISTIR 7859, National Institute of Standards and Technology, 2012. URL: http://biometrics. nist.gov/cs_links/latent/elft-efs/NISTIR_7859.pdf (дата обращения: 22.03.2019).
5 . Neumann C., Champod C., Yoo M. et al. Improving the Understanding and the Reliability of the Concept of Sufficiency in Friction Ridge Examination, Final Report for National Institute of Justice Award 2 010-DN-BX-K267, 2013. URL: https://www.ncjrs.gov/pdffiles1/ nij/grants/244231.pdf (дата обращения: 22.03.2019).
6 . Neumann C., Armstrong D.E., Wu T. Determination of AFIS «Sufficiency» in Friction Ridge Examination // Forensic Science International. 2016. Vol. 263. P. 114-125.
7 . FBI Biometrics Specifications. URL: https://www. fbibiospecs.org (дата обращения: 22.03.2019).
8 . Bookstein F. Principal Warps: Thin-plate Splines and the Decomposition of Deformations // IEEE Trans. Patt. Anal. Mach. Intell. 1989. Vol. 11. P. 567-585.
9 . Yang M., Kpalma K., Ronsin J. A Survey of Shape Features Extraction Techniques // In: Pattern Recognition Tecbniques, Technology and Appliations (Peng-Yeng Yin Editor). InTech. DOI: 10.5772/90.
10 . Agresti A. Categorical Data Analysis. Wiley Series in Probability and Statistics. Wiley, 2013.
11 . Biedermann A., Bozza S., Taroni F. Decision Theoretic Properties of Forensic Identification: Underlying Logic and Argumentative Implications // Forensic Science International. 2008. Vol. 177. P. 120-132.
12 . Ulery B.T., Hicklin R.A., Kiebuzinski G.I. et al. Understanding the Sufficiency of Information for Latent Fingerprint Value Determinations // Forensic Science International. 2013. Vol. 230. P. 99-106.