СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К КРИМИНАЛИСТИЧЕСКОМУ ИССЛЕДОВАНИЮ ОБЛИКА ЧЕЛОВЕКА ПО ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЮ Текст научной статьи по специальности «Право»

УДК 34

Озерина Л.Н.

студент Института магистратуры и заочного обучения Саратовская государственная юридическая академия (г. Саратов, Россия)

СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К КРИМИНАЛИСТИЧЕСКОМУ ИССЛЕДОВАНИЮ ОБЛИКА ЧЕЛОВЕКА ПО ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЮ

Аннотация: в статье рассматриваются проблемы, возникающие при использовании видеоизображения внешнего облика человека в ходе осуществлении экспертной идентификации. Автором анализируется зарубежный опыт идентификации личности по походке. На основе выявленных закономерностей отображения внешности человека на материалах видеозаписи экспертная идентификация рассматривается в рамках производства судебно-портретных экспертиз.

Ключевые слова: видеоизображение, портретная экспертиза, идентификация, внешний облик, анатомические признаки, динамические признаки.

В эпоху стремительного прогресса в сфере технологий, криминалистика также не задерживается на достигнутом. Одной из ключевых тенденций в этой отрасли служит анализ внешности человека на основе видеоматериалов. В данной статье мы рассмотрим современные подходы и методы, которые используются для идентификации личности по видеозаписям.

Тяжело представить современный город без видеорегистрирующих устройств, которые обеспечивают запись, сохранение и возможность просмотра видеоматериалов с различных уголков городской среды. Успешно применяется государственная программа «Безопасный город», целю которой является обеспечение безопасности населения и объектов инфраструктуры, профилактика правонарушение и предупреждение терроризма. Новейшая система

обеспечивает оперативный сбор криминалистически значимой информации с множества -1Р и 'ЕВ-камер, расположенных на городских объектах.

Так, например, опираясь на статистические данные Министерства внутренних дел России за 2020 год с использованием системы «Безопасный город» было раскрыто 5 085 преступлений, из них 40 убийств, 516 грабежей, 129 случаев причинения тяжкого вреда здоровью, 2713 краж.[1]

Видеокамеры предназначены для захвата данных, включающих в себя: действия преступников; методы, которыми они осуществляют преступления; и внешние черты, характерные для участников преступного акта, которые могут отражать не только физические характеристики человека, включая его индивидуальные особенности и признаки, но и уникальные черты его походки.

С применением передовых компьютерных систем и оборудования для видеозаписи и воспроизведения, а также с развитием технологий, в деятельности правоохранительных органов, занимающихся предварительным расследованием, наблюдается постоянно увеличивающаяся необходимость в использовании криминалистической экспертизы для установления внешности подозреваемого на основе видеоматериалов.

При выполнении криминалистической идентификации личности по внешним признакам в судебно-портретной экспертизе как в теории, так и на практике обычно использовались фотографии. Методика проведения портретной экспертизы, прежде всего, предназначена для работы с фотоизображениями, на которых отражены элементы облика человека. Представляется трудным использовать те же методы при проведении идентификации лица, основываясь на оставленном видеоизображении. На сегодняшний день остается актуальным вопрос разработки средств и методов, позволяющих установить личность при расследовании и раскрытии преступления по внешним данным, отразившимся на видеоматериалах.

Наряду с этим, следует отметить, что некоторыми учеными [2, с. 10-19] портретная и видеотехническая экспертиза воспринимается как единое целое. Так, например, в своей монографии Н.Н.Ильин приводит мнение ученых,

относящих портретную и видеотехническую экспертизу к одному из видов криминалистической экспертизы видеозаписей, в ходе проведения которой решаются вопросы, связанные с установлением аппаратуры видеосъемки, тождества лиц, изображенных на видео-портретах, времени года, суток и даты проведения видеосъемки, географических координат местности, зафиксированной на носителе видеоинформации, и др. Детально разбирая вышеприведенные доводы, Н.Н.Ильин не соглашается с ними, утверждая, что видеотехническая и портретная экспертизы имеют разный предмет, метод исследования и решают разные задачи. [3]

Говоря о перспективах развития идентификации человека по признакам внешнего облика, следует согласиться со мнением В.Г.Булгакова. По мнению ученого, необходимо совершенствование уже имеющихся в теории и практике криминалистических методов и средств, с помощью которых осуществляется установление личности, а также разработка новых технологий. Здесь же стоит отметить, что при наличии видеоизображения удовлетворительного качества, и при отображении на нем крупных и средних элементов облика человека, то наблюдение мелких элементов лица (особенностей его строения, родинок, шрамов) на экране монитора может не представляться возможным для их выявления на распечатанном фотоизображении или репродукции. В связи с этим, одной из наиболее сложных задач при производстве идентификации человека по признакам внешнего облика является изучение и сравнение видеоизображений.

А. Я. Гинзбург считает, что криминалистическая портретная экспертиза -это комплексное исследование фотографических портретов и иных объективных отображений внешности человека в целях его отождествления. В качестве объектов криминалистической портретной экспертизы он приводит: фото, видеоизображения, изображения живых лиц и трупов, киноленты, рентгенограммы, посмертные маски и т. п. [4, с.106]

Он рассматривает видеозаписи как фотографические портреты, которые подвергаются всестороннему анализу с помощью криминалистической портретной экспертизы. Это означает, что видеозапись изучается и

анализируется с точки зрения статического отображения анатомических элементов и особенностей внешности. Однако при работе с видеоматериалами необходимо анализировать отображенные элементы и особенности внешнего вида человека в целом. Основными критериями использования внешнего облика человека в криминалистической практике являются - четкость; соответствие; полнота.

На наш взгляд, более современным подходом к исследованию облика человека является использование компьютерных технологий и алгоритмов машинного обучения. Эти технологии позволяют автоматически анализировать видеоизображения и извлекать из них информацию о лице, например, положение глаз, форме носа и губ. Алгоритмы машинного обучения также могут использоваться для сравнения лица на видео с базой данных лиц, что позволяет идентифицировать личность.

Ещё одним перспективным направлением является использование 3Э-технологий для создания трёхмерных моделей лица по видеоизображениям. Трёхмерные модели позволяют более точно анализировать черты лица и их изменения во времени. Это особенно полезно при исследовании видеозаписей, сделанных в разных ракурсах или при разных условиях освещения.

Однако следует отметить, что криминалистическое исследование облика человека требует соблюдения определённых этических норм и правил. Необходимо учитывать права и интересы личности, а также соблюдать конфиденциальность и безопасность данных. Кроме того, результаты исследования должны быть подтверждены и обоснованы с точки зрения науки и практики.

Приходим к мнению, что необходимо рассматривать новый вид криминалистического исследования, который будет сосредоточен не только на функциональных (динамических) характеристиках личности, но также на ее внешности по видеозаписям. По нашему мнению, возникла потребность пересмотреть и выделить отдельную категорию криминалистических исследований в рамках существующей системы судебных экспертиз —

криминалистическое исследование внешности человека по видеоматериалам. Данное исследование необходимо вынести за рамки традиционной портретной экспертизы в связи с появлением новых объектов исследования внешнего облика человека, зафиксированных с помощью видеокамер. Кроме того, методы их исследования приспособлены для решения криминалистических задач, взяты из различных областей науки и техники таких как: компьютерные методы фиксации, методы статистической обработки данных, покадровый компьютерный анализ видеоизображений и специально разработанное программное обеспечение, направленное на идентификацию походки человека.

Таким образом, подключение видеокамер к городской инфраструктуре повсеместно способствует разоблачению преступлений и сбору улик для уголовных дел. Наличие видеозаписей высокого качества открывает новые возможности для идентификации личности по внешнему облику. Внедрение нового метода криминалистического анализа внешности человека по видеоматериалам позволит более эффективно и успешно решать задачи в области криминалистики. Однако важно помнить о соблюдении этических принципов и обеспечении надёжности результатов исследования.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Свыше 5 тыс. преступлений удалось раскрыть с помощью системы «Безопасный город» в 2020 году, [Электронный ресурс]. - Режим доступа -URL: https://77.мвд.рф/news/item/22825421/ (дата обращения 01.09.2024);

2. Блохин А.С., Зотов А.Б., Каганов А.Ш., Назин Л.Ф. Концептуальные основы криминалистической экспертизы видеозаписей (теория, практика, методология исследования): монография. - М.: Юрлитинформ, 2011. С. 10-19;

3. Ильин Н. Н. Криминалистическая идентификация человека по видеоизображениям. Дис. ... канд. юрид. наук. - М., 2015;

4. Гинзбург А. Я. Проведение экспертизы при расследовании преступлений органами внутренних дел Казахской ССР: Учебное пособие / МВД СССР Карагандинская высшая школа. - Караганда, 1987. - 106 с

Ozerina L.N.

Saratov State Law Academy (Saratov, Russia)

MODERN APPROACHES TO FORENSIC STUDY OF HUMAN APPEARANCE BASED ON VIDEO IMAGES

Abstract: the article discusses the problems that arise when using a video image of a person's appearance during the implementation of expert identification. The author analyzes the foreign experience of identifying a person by gait. Based on the revealed patterns of displaying a person's appearance on video materials, expert identification is considered as part of the production of forensic portrait examinations.

Keywords: video image, portrait examination, identification, appearance, anatomical features, dynamic features.