CC BY
7
СУДЕБНО-ЭКСПЕРТНАЯ
деятельность
Владимиров Владимир Юрьевич,
доктор юридических наук, профессор, академик РАЕН, академик МАНЭБ, советник РАРАН, заслуженный юрист Российской Федерации, профессор кафедры управления органами расследования преступлений, Академия управления МВД России, Российская Федерация, 125171, г. Москва ул. Зои и Александра Космодемьянских, д. 8; профессор кафедры судебной медицины, Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования Министерства здравоохранения Российской Федерации, Российская Федерация, 125993, г. Москва, ул. Баррикадная, д. 2/1, стр. 1; старший научный сотрудник, Экспертно-криминалистический центр МВД России, Российская Федерация, 125130, г. Москва, ул. Зои и Александра Космодемьянских, д. 5
ORCID 0000-0001-7190-7011
E-mail: veteran.fskn@yandex.ru
Данилов Илья Анатольевич,
советник РАЕН, начальник службы центра внедрения и сопровождения проектов АО «НПО "Радиозавод имени А. С. Попова"», Российская Федерация, 105005, г. Москва,
ул. Радио, д. 24/1
E-mail: danilov555@mail.ru
Научная специальность: 5.1.4. Уголовно-правовые науки
Vladimir Yur'evich Vladimirov,
Doctor of Law, Professor,
Academician of The Russian Academy
of Natural Sciences, Academician
of The International Academy of Environmental
Sciences, Human Safety and Nature,
Advisor of the Russian Academy of Rocket
and Artillery Sciences,
Merited Lawyer of the Russian Federation,
Professor at the Department of Management
of Bodies and Units Crimes' Investigation,
Management Academy of the Ministry
of the Interior of Russia,
Russian Federation, 125171, Moscow,
Zoi i Alexandra Kosmodemyanskikh St., 8;
Professor at the Department of Forensic Medicine,
Russian Medical Academy of Continuing
Professional Education
of the Ministry of Health of the Russian Federation, Russian Federation, 125993, Moscow, Barricadnaya str., 2/1, building 1; Senior Researcher,
The Forensic Center of the Ministry of Internal Affairs of Russia,
Russian Federation, 125130, Moscow, Zoi i Alexandra Kosmodemyanskikh St., 5
ORCID 0000-0001-7190-7011
E-mail: veteran.fskn@yandex.ru
Il'ya Anatol'evich Danilov,
Advisor of The Russian Academy of Natural Sciences,
Head of the Project Implementation
and Support Center Service
Joint-Stock Company
«Scientific and Production Association
"Radio Plant Named After A. S. Popov"»,
Russian Federation, 105005, Moscow, Radio st., 24/1
E-mail: danilov555@mail.ru
Scientific specialty: 5.1.4. Criminal Law Sciences
УДК 343.983.22 DOI 10.24412/2072-9391-2024-270-82-90
Дата поступления статьи: 27 февраля 2024 г. Дата принятия статьи в печать: 20 июня 2024 г.
Обеспечение достоверности результатов судебной экспертизы в условиях ее виртуализации
Ensuring the Reliability of the Results of Forensic Examination in the Conditions of its Visualization
Аннотация
Актуальность обусловлена интеграцией цифровых технологий, процесса виртуализации во все сферы жизнедеятельности, в том числе и в правоохранительную деятельность, в частности судебно-экспертную. Так, цифровая обработка изображений уже давно используется в экспертно-криминалистической деятельности. Ярким примером может послужить всем известная автоматизированная дактилоскопическая информационная система «Папилон», которая аккумулирует в виртуальной среде изображения папиллярных узоров ладонных поверхностей рук, обычно отображаемых в дактилоскопических картах и следах рук, изымаемых с мест преступлений. Однако на достигнутом не стоит останавливаться, так как развитие экспертно-криминалистических учетов, информационно-поисковых автоматизированных комплексов, автоматизированных идентификационных систем в целях совершенствования научно-технического обеспечения экспертно-криминалистической деятельности МВД России повысит эффективность деятельности МВД по раскрытию и расследованию преступлений. Кроме того, возможности программного обеспечения, построенные в соответствии с основными положениями теории криминалистической идентификации, позволят, на наш взгляд, объективизировать процесс судебно-экспертного исследования, обеспечив при этом значительно более высокий уровень достоверности полученного результата.
Постановка проблемы: еще 30 лет назад при ведении дактилоскопических учетов по десяти-пальцевой системе учета сопоставление дактилоскопической информации Главного информационно-аналитического центра МВД России и Экспертно-криминалистического центра МВД России было практически невозможно. Сегодня существует автоматизированная дактилоскопическая информационная система «Папилон», значительно облегчающая задачу. Однако важно учитывать ряд моментов. Так, в дактилоскопии идентификационный комплекс признаков находится в одном идентификационном поле, а в судебной баллистике -в разобщенном по различным плоскостным, цилиндрическим и геометрически неоднородным поверхностям, то есть в своеобразном «многомерном пространстве». Данное отличие,
Abstract
The relevance is due to the integration of digital technologies and the virtualization process into all spheres of life, including law enforcement, in particular forensic expertise. Thus, digital image processing has long been used in forensic activities. A striking example is the well-known automated fingerprint information system "Papilon", which accumulates in a virtual environment images of papillary patterns of palm surfaces of hands, usually displayed in fingerprint maps and handprints seized from crime scenes. However, we should not stop there, since the development of forensic accounting, information retrieval automated complexes, automated identification systems in order to improve scientific and technical support for the forensic activities of the Ministry of Internal Affairs of Russia will increase the effectiveness of the Ministry of Internal Affairs in the detection and investigation of crimes. In addition, the capabilities of the software, built in accordance with the basic provisions of the theory of forensic identification, will, in our opinion, make it possible to objectify the process of forensic research, while ensuring a significantly higher level of reliability of the result obtained.
Problem statement: even 30 years ago, when conducting fingerprint records using a ten-finger accounting system, it was almost impossible to compare the fingerprint information of The Main Information and Analytical Center of the Ministry of Internal Affairs of Russia and The Forensic Center of the Ministry of Internal Affairs of Russia. Today, there is an automated fingerprint information system "Papilon", which greatly facilitates the task. However, it is important to consider a number of points. So, in fingerprinting, the identification complex of features is located in one identification field, and in forensic ballistics - in a separate one along various planar, cylindrical and geometrically inho-mogeneous surfaces, that is, in a kind of "multidimensional space". This difference, in turn, points to the problem of digitization of all types of forensic examinations, taking into account their features. Virtualization of tracological records deserves special attention. Unfortunately, the methods and methods of automation that exist today have a number of disadvantages. The question arises, is it possible to virtualize tracological accounting and bring the tools and technological capabilities to the modern level?
84
в свою очередь, указывает на проблему оцифровки всех видов судебных экспертиз, учитывая их особенности. Отдельного внимания заслуживает виртуализация трасологических учетов. К сожалению, существующие на сегодняшний день способы и методы автоматизации имеют ряд недостатков. Возникает вопрос, возможно ли виртуализировать трасологические учеты и довести инструментарий и технологические возможности до современного уровня?
Цель исследования: на основе обобщения и анализа экспертной практики, проведенных научно-исследовательских работ, определить возможность исследования объектов в виртуальной среде на примере автоматизации трасологических учетов.
Методы исследования: общенаучные (описание, сравнение), формально-логические (анализ, синтез) методы, контент-анализ. Перечисленные методы позволили провести сравнительное исследование процесса передачи идентификационной информации через такие категории, как идентификационный период, идентификационное поле, а также специфических способов ее фиксации, в том числе реализованных в иностранных аналогах, что и определило подход к необходимости создания методики и средств получения твердотельной цифровой копии многомерного объекта.
Результаты и ключевые выводы: совершенствование инструментария и технологических возможностей на основе цифровизации процесса обработки криминалистически значимого изображения в рамках судебно-экспертной деятельности в сфере судебной трасологии вполне реально. На сегодняшний день в условиях развития трасологических учетов, а именно по вопросу автоматической идентификации изображения, выделено достаточное количество способов улучшения качества изображений, приведения их параметров к стандартизованным, увеличения выраженности и различимости идентификационно значимых участков трасс и рельефа следов. В свою очередь, это говорит о возможности их развития, обеспечения достоверности результатов экспертиз в условиях виртуализации, но при соблюдении одного из главных принципов судебно-экспертной деятельности: программа выступает в качестве средства проведения экспертизы, а окончательное решение принимает исключительно эксперт.
Ключевые слова: судебная экспертиза; виртуализация; след; принцип кодирования; идентификация; трасология; экспертно-криминалистический учет; изображение; алгоритм.
The purpose of the study: based on the generalization and analysis of expert practice, conducted research, to determine the possibility of studying objects in a virtual environment using the example of automation of tracological records.
Research methods: general scientific (description, comparison), formal logical (analysis, synthesis) methods, content analysis. These methods made it possible to conduct a comparative study of the process of transmitting identification information through such categories as the identification period, the identification field, as well as specific ways of fixing it, including those implemented in foreign analogues, which determined the approach to the need to create a methodology and means of obtaining a solid-state digital copy of a multidimensional object.
Results and key conclusions: the improvement of tools and technological capabilities based on the digitalization of the processing of criminally significant images within the framework of forensic expertise in the field of forensic tracology is quite realistic. To date, in the context of the development of tracological accounting, namely on the issue of automatic image identification, a sufficient number of ways have been identified to improve the quality of images, bring their parameters to standardized ones, increase the severity and distinctness of identifiably significant sections of trails and the relief of traces. In turn, this indicates the possibility of their development, ensuring the reliability of the results of examinations in conditions of virtualization, but subject to one of the main principles of forensic expertise: the program acts as a means of conducting an examination, and the final decision is made exclusively by an expert.
Keywords: forensic examination; virtualization; trace; coding principle; identification; tracology; forensic accounting; image; algorithm.
Сточки зрения криминалистически значимого содержания обрабатываемой информации виртуализация процесса судебно-экспертного исследования представляет интерес как специфический инструмент оцифровки реальных объектов-носителей доказательственной или ориентирующей информации о событии преступления, его механизме, орудиях преступления, лицах и иных фактах, имеющих значение для уголовного судопроизводства.
Использование возможностей цифровой обработки изображения уже давно используется в различных отраслях судебно-экспертной и в первую очередь экспертно-криминалисти-ческой деятельности1, которая в отличие от первой имеет значительно более широкий спектр профессиональной компетенции [6]. Среди наиболее значимых направлений экспертно-криминалистической деятельности, имеющих непосредственный выход на процесс раскрытия и расследования преступлений, который органически связан с производством судебных экспертиз, можно выделить организацию ведения экспертно-криминалистических учетов в виде картотек и коллекций2. Именно это обстоятельство во многом и определяет тот возросший интерес к цифровизации как к специфическому инструменту судебно-экспертного исследования следов и обстоятельств расследуемого события. Говоря о возможности виртуализации процесса судебно-экспертного исследования, необходимо отчетливо себе представлять, что его возможности уже реализованы на практике. Этот процесс естественным путем уже давно тихо и незаметно внедрился в судебно-экспертную и следственно-судебную практику. Именно так работает всем известная автоматизированная дактилоскопическая информационная система «Папилон» (далее — АДИС «Папилон»), которая аккумулирует в виртуальной среде изображения папиллярных узоров ладонных поверхностей рук, обычно отображаемых в дактилоскопических картах и следах рук, изымаемых с мест преступлений.
Еще 30 лет назад при ведении дактилоскопических учетов по десятипальцевой системе учета сопоставление дактилоскопической информации Главного информационно-аналитического центра МВД России и Экспертно-кри-
1 Исследование возможностей автоматизации ведения и использования в раскрытии и расследовании преступлений трасологи-ческих экспертно-криминалистических учетов органов внутренних дел Российской Федерации. Шифр «Трасса (Верблюд)» : отчет о научно-исследовательской работе. URL: https://poisktenderov.ru/ item/0373100088720000019/ (дата обращения: 11.01.2024).
2 Об организации использования экспертно-криминалистиче-ских учетов органов внутренних дел Российской Федерации : приказ МВД России от 10 февр. 2006 г. № 70 (в ред. приказов МВД России от 21 мая 2008 г. № 436, от 30 дек. 2010 г. № 902) (с изменениями и дополнениями).
миналистического центра МВД России (далее — ЭКЦ МВД России) было практически трудно реализуемо. Теперь это легко выполнимая задача, прочно вошедшая в практическую деятельность правоохранительных органов, которая позволяет поставить работу по использованию дактилоскопической информации в целях раскрытия преступлений на поток.
Несколько иначе построена работа автоматизированных баллистических идентификационных систем (далее — АБИС) «Таис» [2; 3], «Кондор», «Арсенал», которые используют цифровую обработку следов на объектах судебно-баллисти-ческой экспертизы в целях предварительной выборки предполагаемых объектов из массива федеральной пулегильзотеки, но само сравнительное исследование проводится, как и прежде, при изучении экспертами-баллистами самих объектов учета (пуль, гильз и патронов со следами оружия) [1]. Это обстоятельство является следствием принципиального различия морфологии идентифицируемых и идентифицирующих объектов: в дактилоскопии, содержащих весь идентификационный комплекс признаков [1] в одном идентификационном поле [5; 7], в судебной баллистике — в разобщенном по различным плоскостным, цилиндрическим и геометрически неоднородным поверхностям, то есть в своеобразном «многомерном пространстве» [4].
В качестве «промежуточного» варианта, сочетающего в себе возможности методов циф-ровизации, использованных при обеспечении дактилоскопического поиска, и некоторые особенности судебно-экспертного исследования объемных следов, мы рассматриваем методический функционал судебной трасологии.
Экспертно-криминалистический учет (далее — ЭКУ) является одним из самых часто используемых эффективных экспертно-крими-налистических инструментов в ходе раскрытия и расследования преступлений. Ведение ЭКУ позволяет оперативно получать криминалистически значимую информацию, способствующую идентификации орудий преступления и установлению личности преступника.
На сегодняшний день устойчивый рост количества объектов трасологических учетов в условиях осуществления проверок фактически в «ручном» режиме не позволяет достаточно эффективно использовать возможности данных учетов на федеральном уровне.
В настоящее время автоматизация является основным средством повышения эффективности многих видов деятельности, различного рода процессов — производственных, учетных, аналитических и многих других.
Создание и внедрение в практику осуществления ведения и использования в раскрытии и расследовании преступлений трасологиче-
86
ских ЭКУ (следов обуви, орудий и механизмов, протекторов шин автотранспортных средств и т. д.) автоматизированных информационных (идентификационных) систем обеспечат существенное сокращение временных затрат, требуемых на проведение соответствующих проверок и производство судебных экспертиз; повышение объективности принятия решений и качества иллюстративного материала, что, безусловно, обеспечит доказательственную значимость даваемых судебными экспертами заключений.
В целом использование информационно-поисковых автоматизированных комплексов, автоматизированных идентификационных систем призвано повысить эффективность деятельности по раскрытию и расследованию преступлений, обеспечению правопорядка и безопасности граждан Российской Федерации.
Необходимость подобного рода систем и комплексов в рамках оптимизации научно-технического обеспечения экспертно-крими-налистической деятельности МВД России очевидна.
Вместе с этим в практике экспертно-крими-налистических подразделений Российской Федерации отсутствуют достаточно эффективные программно-технические продукты, предназначенные для решения описанных выше задач. Используемые на настоящий момент способы и методы автоматизации трасологических учетов обладают недостатками, препятствующими их системному использованию в указанных целях.
Сложившаяся ситуация, потребность в автоматизированных трасологических учетных системах в условиях отсутствия определенного, устоявшегося облика и конструктивного исполнения данного рода технических средств послужили причиной и основаниями в необходимости проведения соответствующей научно-исследовательской работы.
В рамках выполнения общей задачи, инициированной ЭКЦ МВД России научно-исследовательской работы АО «РАМЕК» были проведены первоочередные исследования, направленные на установление наличия технической возможности, практической реализации системы автоматизации трасологических учетов в разрезе современного уровня соответствующих инструментальных и технологических возможностей.
В результате проведенного анализа установлено, что применяемое в настоящее время в органах внутренних дел при ведении ЭКУ программное обеспечение не соответствует современному уровню техники и цифровых технологий, используемые в их основе принципы автоматизации носят условный характер, от-
сутствуют механизмы, устраняющие или минимизирующие ошибки, обусловленные субъективностью человеческого фактора, используемые принципы описания и классификация накапливаемой информации препятствуют возможности увеличения ее объема и расширения спектра компетенции. Одновременно был определен примерный перечень перспективных алгоритмов анализа изображений и конкретизирована возможность создания на их базе электронных образов объектов трасологическо-го учета (следов и следообразующих объектов). В качестве наиболее целесообразных и перспективных в указанных целях реализации способов автоматической идентификации искомых изображений с изображениями, хранящимися в базе данных, рассматривалось использование решений, основанных на технологиях детекторов SURF, AKAZE, ORB и BRISK, а также ней-росетевых методов автоматической идентификации искомых изображений с изображениями, хранящимися в базе данных. Особенно это актуально, как нам представляется, в рамках идентификации изображений, требующих исключительно индивидуального подхода, например, следы орудий взлома.
Кроме того, было установлено наличие достаточного количества способов улучшения качества изображений, приведения их параметров к стандартизованным, увеличения выраженности и различимости идентификационно значимых участков трасс и рельефа следов (оконтури-вание изображений, получение скелетона, бинаризация, контрастирование и др.).
Таким образом, достигнутые результаты свидетельствуют о том, что автоматизация ведения и использования трасологических ЭКУ следов подошв обуви, орудий взлома, протекторов шин транспортных средств возможна.
В связи с этим необходимо отметить, что некоторые методы цифровизации криминалистически значимого изображения уже многие годы используются криминалистами и судебными экспертами в аналоговом режиме, то есть являются производными от них, что предполагает возможность учета накопленного эмпирического материала при проведении соответствующих научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ и дальнейшей разработке необходимого методического обеспечения. Среди таких методов наиболее интересны, на наш взгляд, методы контрастирования, контурного анализа, псевдорельефа и псевдоокраски. Рассмотрим более подробно метод контурного анализа изображения.
В ходе детального рассмотрения различных методов автоидентификации изображений было установлено, что наиболее приемлемым способом в рамках поставленной задачи явля-
ется метод сравнения не самих полных изображений, а контуров узоров (рельефа индивидуальных признаков) следов, зафиксированных на изображениях.
Подобное выделение контуров следов и их элементов в виде элементарных геометрических фигур определяется термином «обработка изображения» — оконтуривание или контурные преобразования изображений.
Контурные преобразования изображения позволяют подчеркнуть характерные особенности в изображении, определить грани и характерные очертания герметических фигур, элементов рисунков, рельефа следов, что используется в задачах распознавания образа, сравнения и автоидентификации3.
Итоги обработки изображения контурным преобразованием обеспечивают сравнение изображений по однозначно выраженным контурам и очертаниям геометрических элементов в однофакториальной системе идентификации, тем самым обеспечивая надежность и эффективность алгоритмов сравнения, устраняя второстепенные и шумовые признаки.
Изображения подвергаются предварительной машинной обработке, в результате которой изображение следа представляется в виде элементарных двумерных фигур и само сравнение изображений (автоидентификация) переходит к сравнению фигур с учетом их взаимного расположения и размерных характеристик. К элементарным фигурам относятся линии, треугольники, ромбы, зигзагообразные линии, изломы и т. д. В случае оконтуривания алгоритм поиска содержит в себе три основных этапа:
— алгоритм оконтуривания изображений;
— алгоритм оконтуривания фрагмента изображения следа (соответственно двухэтапное кодирование изображения);
— алгоритм поиска таких фрагментов.
Изучение натурных образцов следов и проведенные эксперименты показали, что для существенного количества изображений оконтуривание возможно осуществлять в автоматическом режиме, используя известные алгоритмы бинаризации, дифференцирования, морфологии и т. п.
Примеры выполненного оконтуривания изображения следа и элемента данного следа представлены на рисунке 14.
Рис. 1. Изображение протектора шины и его контурный вид, полученный автоматически
Вместе с этим в рамках указанных выше успешных экспериментов по использованию оконтуривания как способа автоматизации разметки и кодирования изображений следов невозможно не отметить и достаточное количество неудачных экспериментов применения данного способа. Так, в условиях недостаточного качества изображений в автоматическом режиме при выделении контуров элементов и рельефа следов систематически возникают неудачи.
На рисунке 2 наглядна проиллюстрирована описанная ситуация. В качестве примера представлено зашумленное изображение фрагмента следа обуви и результаты его оконтуривания различными алгоритмами5.
Рис. 2. Оконтуривание зашумленного изображения. Неудачный эксперимент по автоматическому выделению контуров
3 Исследование возможностей автоматизации ведения и использования в раскрытии и расследовании преступлений трасологи-ческих экспертно-криминалистических учетов органов внутренних дел Российской Федерации. Шифр «Трасса (Верблюд)» : отчет о научно-исследовательской работе. URL: https://poisktenderov.ru/ item/0373100088720000019/ (дата обращения: 11.01.2024).
4 Там же.
Итак, на рисунке 2 представлены четыре изображения, которые пронумерованы от 1 до 4. На первом изображении представлено исходное изображение следа, на втором изображении
5 Там же.
88
применен алгоритм дифференцирования, третьем — градиент изображения с матрицей 5х5, четвертом — алгоритм Кенни.
Из рисунка 2 наглядно видно, что для данного исходного зашумленного изображения следа обуви невозможно подобрать контурный алгоритм с подходящим результатомб.
Учитывая изложенное по исследованиям алгоритмов оконтуривания в рамках их рассмотрения в целях организации способов кодирования изображений следов, можно сделать вывод о недостаточности существующих способов данного анализа изображений для реализации полноценной атомической разметки и кодирования.
Вместе с этим алгоритмы контурного анализа изображений могут быть без ограничений использованы в рамках интерактивного (полуавтоматического) либо полностью ручного кодирования следов. Пример полуавтоматического (интерактивного) кодирования следа подошвы обуви представлен на рисунке 3. Его суть заключается в двухэтапном выполнении данного процесса. На первом этапе выполняется автоматическое (программное) оконтуривание изображения, затем выполненный результат разметки контуров представляется оператору в целях оценки качества выполненной операции и возможности внесения коррективы вручную.
Рис. 3. Вариант полуавтоматического интерактивного оконтуривания изображения
Там же.
Метод оконтуривания следа довольно часто применяется экспертами-трасологами для разработки фотоизображений следов орудий взлома, подошв обуви, протекторов шин автотранспорта в целях упрощения процесса подбора сопоставимого сравнительного материала. Это происходит не только при формировании экс-пертно-криминалистических картотек и коллекций, организации оперативно-розыскных мероприятий, в ходе которых оперативный состав, осуществляющий разведывательно-поисковые мероприятия, снабжается соответствующими розыскными таблицами, но и при производстве судебных экспертиз. Если в первых двух ситуациях эффективность данного метода не вызывает сомнений, то при не вполне обоснованной акцентации на него при производстве судебно-экспертного исследования возникает возможность искажения восприятия морфологии подэкспертного объекта, что неизбежно приводит к неверному выводу о наличии или отсутствии тождества [4].
Проведенные экспериментальные исследования, направленные на разработку и определение возможных к практической реализации принципов кодирования следов в автоматическом, ручном и смешанном режимах, показали наличие и достаточность имеющихся в настоящее время технологий обеспечения возможности программно-технологической реализации всех перечисленных способов.
Наиболее приоритетным способом кодирования следов в целях обеспечения единства такого кодирования и устранения ошибок, обусловленных человеческим фактором, является автоматический. Практическая реализация надежного автоматического способа кодирования следов возможна с использованием сверточных нейросетей, обученных на тренировочных массивах, данных объемом не менее 30 000 изображений.
Кроме того, исследования показали, что с использованием имеющихся современных технологий возможна практическая реализация надежного автоматического способа масштабирования изображений, что также является наиболее приоритетным способом реализации данного функционала в целях обеспечения единства и устранения ошибок, обусловленных человеческим фактором.
Таким образом, на данном этапе исследований установлена реальная и конкретизированная возможность автоматизации ключевого элемента в системе ведения и использования трасологических экспертно-криминалистиче-ских учетов следов подошв обуви, орудий взлома, протекторов шин транспортных средств, что, в свою очередь, обусловливает необходимость и целесообразность автоматизации и са-
мой системы ведения и использования трасоло-гических экспертно-криминалистических учетов. Вместе с этим проведенные исследования показали необходимость и целесообразность наличия в практическом функционале всех трех способов кодирования следов, так как в некоторых случаях, связанных с существенными ухудшениями качества изображений, автоматические способы недостаточно результативны.
Полученные результаты исследований свидетельствуют о наличии целесообразности реализации следующего принципа кодирования следов. Наиболее приоритетным является полностью автоматический способ кодирования следов и масштабирования изображения, однако в рамках функционала программного обеспечения предусматриваются и инструменты оценки качества выполненной автоматической разметки, а также инструменты, позволяющие в случае необходимости внести соответствующие коррективы в авторазметку либо выполнить ее в полностью ручном варианте.
В практической реализации алгоритм разметки стоит реализовывать в следующей последовательности:
1. Изображение подвергается автоматическим функциям масштабирования (калибровки) и кодирования (разметки).
2. Итоги осуществленных масштабирования и кодирования выводятся на экран монитора, сопровожденные иллюстративным отображением результатов выполнения автоматических функций, а также показателями качества и надежности их выполнения в численном и графическом виде.
3. Эксперт-оператор согласно отображенному на экране монитора изображению, анализируя отображенные показатели качества и надежности, принимает решение о достаточности результатов автоматических функций или необ-
ходимости внесения корректировок, а также вносит данные корректировки с использованием предусмотренного функционала.
4. В случаях когда выполнение автоматического функционала не представляется возможным (например, на изображении отсутствует криминалистическая линейка и т. д.) программное обеспечение выдает соответствующее тревожное сообщение и информирует эксперта-оператора о необходимости полностью вручную выполнить калибровку и (или) кодирование изображений следов.
Кроме описанного алгоритма, в рамках практической реализации программного обеспечения предусматривается модуль автоматического контроля результатов автоматических функций на всех этапах их выполнения. В случаях недостаточности показателей таких результатов эксперту-оператору выводится соответствующее сообщение. Эта функция имеет своей целью в том числе предотвращение возможности синтезирования экспертом-оператором (судебным экспертом) не достаточно обоснованного вывода о наличии (отсутствии) тождества в условиях отсутствия органического единства всех содержащихся в сравниваемых объектах общих (групповых) и частных (индивидуальных) признаков, то есть всей совокупности идентификационных признаков, индивидуализирующих объект, тождество которого подлежит установлению.
В любом случае конечный результат работы экспертно-криминалистической поисковой системы должен быть подтвержден судебно-экспертным исследованием, которое может быть проведено как в виртуальной среде с использованием твердотельной цифровой копии трехмерного (многомерного) объекта, так и продублировано на реальных объектах сравнения.
Список литературы:
References:
1. Белкин Р. С., Винберг А. И. Криминалистика и доказывание. М., 1969. 216 с.
2. Владимиров В. Ю. Цифровизация судеб-но-баллистической информации. Фантом или реальность? // Технико-криминалистическое обеспечение раскрытия и расследования преступлений : сб. ст. по итогам междунар. науч.-практ. конф., проводимой в рамках деловой программы Между-нар. выставки «Интерполитех-2019 / сост. И. Н. Горбулинская. М., 2020. С. 14-17.
3. Владимиров В. Ю, Бородин В. Н. Отождествление огнестрельного оружия с использованием идентификационно-поисковой баллистической системы «ТАИС» по следам на стреляных гильзах : метод. рекомендации /
1. Belkin R. S, Vinberg A. I. Kriminalistika i doka-zyvanie. M., 1969. 216 s.
2. Vladimirov V. Yu. Cifrovizaciya sudebno-ballis-ticheskoj informacii. Fantom ili real'nost'? // Tekhniko-kriminalisticheskoe obespechenie raskrytiya i rassledovaniya prestuplenij : sb. st. po itogam mezhdunar. nauch.-prakt. konf., provodimoj v ramkah delovoj programmy Mezhdunar. vystavki «Interpolitekh-2019 / sost. I. N. Gorbulinskaya. M., 2020. S. 14-17.
3. Vladimirov V. Yu., Borodin V. N. Otozhdestvle-nie ognestrel'nogo oruzhiya s ispol'zovaniem identifikacionno-poiskovoj ballisticheskoj siste-my «TAIS» po sledam na strelyanyh gil'zah : me-tod. rekomendacii / pod red. V. P. Sal'nikova, V. G. Petuhova. SPb., 2000. 87 s.
под ред. В. П. Сальникова, В. Г. Петухова. СПб., 2000. 87 с.
4. Владимиров В. Ю. Теория и практика криминалистического оружиеведения : моногр. / под общ. ред. В. П. Сальникова. СПб., 2003. 400 с.
5. Грановский Г. Л. Основы трасологии (Особенная часть). М., 1974. 239 с.
6. Россинская Е. Р. Учение о цифровизации судебно-экспертной деятельности и проблемы судебно-экспертной дидактики // Правовое государство: теория и практика. 2020. № 4-1 (62). С. 88-101.
7. Эйсман А. А. Заключение эксперта. М., 1967. 152 с.
4. Vladimirov V. Yu. Teoriya i praktika kriminalis-ticheskogo oruzhievedeniya : monogr. / pod obshch. red. V. P. Sal'nikova. SPb., 2003. 400 s.
5. Granovskij G. L. Osnovy trasologii (Osobennaya chast'). M., 1974. 239 s.
6. Rossinskaya E. R. The doctrine of forensic activities digitalization and the problems of forensic didactics // The Rule of Law State: Theory and Practice. 2020. № 4-1 (62). P. 88-101.
7. Ejsman A. A. Zaklyuchenie eksperta. M., 1967. 152 s.
Для цитирования:
For citation:
J3 H
и о X
л
<
UJ H
к
UJ
к
<
X
н а uj С и ¡Ü Л
Ó X ta
UJ
s?
и
Владимиров Владимир Юрьевич, Данилов Илья Анатольевич. Обеспечение достоверности результатов судебной экспертизы в условиях ее виртуализации // Труды Академии управления МВД России. 2024. № 2 (70). С. 82-90.
Vladimirov Vladimir Yur'evich, Danilov Il'ya Anatol'evich. Ensuring the Reliability of the Results of Forensic Examination in the Conditions of its Virtualization // Proceedings of Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia. 2024. № 2 (70). P. 82-90.
90
