CC BY
35Российская юстиция в XXI веке:
реалии, проблемы, перспективы
УДК 343.98
Чуваткин Борис Юрьевич Уральский государственный юридический университет
Институт юстиции Россия, Екатеринбург ch-boris97@mail.ru
Chuvatkin Boris Yurievich Ural State Law University
Institute of Justice Russia, Ekaterinburg
СОЗДАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ КРИМИНАЛИСТИЧЕСКИХ УЧЁТОВ КАК ПРЕДПОСЫЛКИ РАЗВИТИЯ КРИМИНАЛИСТИЧЕСКИХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ НА ПРИМЕРЕ АНТРОПОЛОГИЧЕСКИХ КРАНИОЛОГИЧЕСКИХ УЧЁТОВ
Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках научного проекта 18-29-16001\18 «Комплексное исследование правовых, криминалистических и этических аспектов, связанных с разработкой и функционированием систем искусственного интеллекта» Аннотация: автором работы анализируется необходимость информатизации криминалистических учётов. Раскрывается проблема расследования преступлений, связанных с обнаружением скелетированных, гнилостных и мумифицированных останков. Анализируются уголовные дела для актуализации криминалистической методики по расследованию преступлений при обнаружении скелетированных, гнилостных и мумифицированных останков. Раскрываются ручные и программные методики восстановления лица человека по черепу для установления личности погибшего лица, для расследования преступления. Обозначается прикладная практическая роль информатизации антропологических краниологических учётов. Ключевые слова: интеллектуальные системы, криминалистические учёты,
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
антропологические учёты, краниология, мягкие ткани лица, аппроксимация, реконструкция внешности.
CREATION INFORMATION FORENSIC ACCOUNTS, AS PRECONDITIONS FOR DEVELOPMENT OF CRIMINALISTIC INTELLECTUAL SYSTEMS ON AN EXAMPLE OF ANTHROPOLOGICAL
CRANIOLOGY ACCOUNTS
The study was supported by the Russian Foundation for basic research within the framework of the research project 18-29-16001\18 "Comprehensive study of legal, forensic and ethical aspects related to the development and operation of artificial intelligence systems"
Annotation: the author of work analyzes necessity of information forensic accounts. The problem of investigation of the crimes connected with detection skeletonized, putrefactive and mummified remains reveals. Criminal cases for actualization of criminalistic technique on investigation of crimes at detection skeletonized, putrefactive and mummified remains are analyzed. Manual and program techniques recovery persons of the person on a skull for an identification of the lost person, for crime investigation are revealed. The applied practical role of information anthropological craniology accounts is designated.
Key words: intellectual systems, criminalistic accounts, anthropological accounts, craniology, soft fabrics of the person, approximation, facial reconstruction.
Берясь за тематику криминалистических учётов, стоит сказать, что данная тема обусловлена трудоёмкостью работы следователей, дознавателей и экспертов, которую возможно облегчить. Часто в следственных отделах и экспертных бюро не хватает сотрудников, что лишь увеличивает количество работы и приводит к переработке сотрудников. Эта проблема характерна для моего региона где на 20 свободных вакансий следователя приходится всего 2 специалиста [1]. Такая практика складывается и в некоторых других регионах. Эту проблему необходимо решать. Решением могут выступить технологии искусственного интеллекта. Целью работы становится внесение предложений
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
способных помочь людям, работающим на данных должностях. Одним из таких
предложений может быть развитие криминалистических информационных учётов для создания интеллектуальных систем, способных облегчить работу сотрудников.
Давно установлено, что процессы, требующие большого количества временных затрат и сил, возможно оптимизировать с использованием информационных технологий. Во многих учебниках по автоматизации технических процессов есть пример, посвящённый работе начинающих программистов, которые создавали программы, за пару минут решавшие задачи, над которыми трудилось несколько сотрудников большое количество времени. Так, можно привести в качестве примера историю начала текущего века о работе сотрудников магазина электроники, сверяющих информационные базы данных магазинов конкурентов, в целях поиска аналогичных товаров, продающихся по более низким ценам. Данную работу из-за большого объёма выполняли три сотрудника за два дня, но написанная программа справилась с этой работой за несколько секунд [2, с. 25]. Современное развитие компьютерного обучения подарило замену обычным программам -интеллектуальные системы, способные благодаря машинному обучению самостоятельно выполнять требуемую работу, самостоятельно находя закономерности. К настоящему времени систем такого рода создано значительное количество, к примеру, российская система ВееНпе А1 для поиска людей, заблудившихся в лесу [3] или разработки в отрасли глубокого обучения для нахождения онкологических заболеваний [4]. Но в государственной сфере такие примеры пока представляют относительную редкость.
Особенностью современного этапа информатизации заключается в замене однотипной работы интеллектуальными системами, способными сократить человеко-часы рабочего времени человека в данной деятельности, для высвобождения человеко-часов рабочего времени для выполнения работы, требующей большей интеллектуальной и творческой направленности.
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
Юридическая работа во многих своих проявлениях однотипна, юристы
разных профессий пишут шаблонные документы, так, к примеру, помощник судьи составляет однотипные постановления о назначении судебного заседания, следователи составляют шаблонные постановления об отказе в возбуждении уголовного дела и т. д. Такой же особенностью обладает и судебно-экспертная деятельность, как прикладная юридическая наука, которая строится на выявлении во время исследования закономерностей образования идеального и (или) материального изменения окружающей действительности. В настоящее время существует реальная возможность заменить ручную человеческую однотипную бумажную и исследовательскую работу интеллектуальными системами и тем самым решить проблемы человеческой переработки в государственных органах, ведущих делопроизводство и осуществляющих экспертные исследования.
Принятие современного инструментария выражается в информатизации деятельности государственных органов, развитии новых информационных отраслей. Во многих государственных органах, в том числе судах есть запрос на специалистов, владеющих навыками программирования и способных автоматизировать процесс, что выражается создании отделов информатизации в данных органах и в конкретных действиях, направленных на разработку программной части, как пример деятельность по информатизации системы судов, начатая Челябинским областным судом [5].
Говоря о интеллектуальных системах, нейронных сетях и глубоком обучений необходимо обговорить основы этой технологии. Данная специальность возникла благодаря машинному обучению. Машинное обучение является научно-технической отраслью, использующей класс методов искусственного интеллекта, для решения компьютерных задач опосредованно в процессе компьютерного обучения с использованием методов: математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
Обучение заключается в определении компьютером закономерности между
объектом и результатом, который необходимо получить, на основе чего, формируется алгоритм действий для получения результата при обработке аналогичных объектов.
Проблемой развития интеллектуальных систем в экспертной деятельности заключается в отсутствии оцифрованных образцов на которых возможно обучать интеллектуальные системы. Именно по данной причине нет возможности осуществить реформу экспертной деятельности, под которой понимается автоматизация экспертной деятельности, для ускорения и упрощения данной работы. Если рассматривать структуру данной реформы то, её следует разделить на три самостоятельных этапа:
1) Создание оцифрованной базы данных образцов для обучения интеллектуальных систем. Данный этап включает в себя не только обычное сканирование образцов, но и использование методов математического описания (введение системы уравнений для идентификации объектов, к примеру разработка В. Л. Шмаковым математического описания папиллярных узоров, положенных в основу системы «Папилон») и шаблонных программ (комбинации компьютерных инструкций и данных, позволяющая аппаратному обеспечению вычислительной системы выполнять вычисления или функции управления, например, АДИС «Папилон»), для формирования базы для компьютерного обучения.
2) Этап разработки и обучения интеллектуальных систем. Данный этап включает себя создание нейронной сети и обучение её по прецедентам сформированных информационных баз, с целью формирования более точного результата решения задачи.
3) Этап внедрение интеллектуальных систем. Данный этап рассчитан на передачу государственным органам систем, для апробации и определения проблем в работе интеллектуальной системы.
В данной работе сложно предусмотреть развитие всех
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
криминалистических учётов, поэтому для примера ненужной трудоёмкости и
конкретизации работы стоит выделить определённый криминалистический учёт. Так интересующими нас учётами будут антропологические краниологические региональные учёты (учёты черепов неопознанных трупов). Выбор данного учёта обусловлен распространённостью образцов в следственной практике, из которых будет возможно составить информационную базу, и что немаловажно, практической применимостью созданной информационной базы, для построения интеллектуальной автоматизированной системы, замещающей проблемную область расследования преступлений, о чём будет сказано далее.
Начиная аргументацию работы о необходимости информатизации криминалистических краниологических учётов, следует сказать, что работа со скелетированными, гнилостными и мумифицированными останками при расследовании преступлений представляет серьёзную проблему практически во всех странах и во многих странах ищут решения этой проблемы. В США решать данную проблему начали с 2003 года, что послужило основой для создания ручных программ пакета программного обеспечения (Reality enhancement/facial approximation by computational estimation - увеличение реалистичности/реконструкция лица путём компьютерной оценки) [6]. В настоящее время в Южной Флориде для облегчения расследований преступлений со скелетированными, гнилостными и мумифицированными останками создано криминалистическое кладбище для изучения изменений происходящим с трупом и вокруг трупа при его разложении, для определения закономерностей, которые могут помочь в расследовании преступлений [7]. Данные действия принимаются из-за того, что в США с 1980 года не раскрыто 250 тысяч убийств с обнаруженными гнилостными, скелетированными и мумифицированными останками [7].
Проблема расследования преступлений со скелетированными, гнилостными, мумифицированными останками существует и в России и
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
существовала в разные периоды российской истории. При большом количестве
аналогичных преступлений с обнаруживаемыми данными останками в криминалистике была выделена криминалистическая методика расследования преступлений со скелетированными, гнилостными и мумифицированными останками. При расследовании таких уголовных дел основной задачей и проблемой следователя становится идентификация личности погибшего по останкам вне зависимости от того обнаружен убийца или нет. Первым действием является назначение судебно-медицинской экспертизы с целью установления личности трупа. Рассмотрим исторические и современные примеры из судебно-следственной практики.
Ярким примером является убийство в 1945 году Е .Г. Шиляевой. Гражданка Е. Г. Шиляева, проживавшая в деревне Старые Уни, пропала, в тоже время по показаниям свидетелей у сестёр Зои и Анны Едиговых появились вещи, принадлежавшие Шиляевой. Первичные следственные мероприятия не дали результатов, но следователем была выдвинута версия, что Шиляева уехала на поиск работу в Киров и в настоящее время проживает там. В 1946 году дело было принято к производству другим следователем, который установил противоречия в показаниях Анны Едиговой. После проведения ряда следственных действий и повторного допроса удалось установить место убийство Ширяевой, а именно овраг по дороге из д. Старые Уни в д. Баженово. На месте, указанном при допросе был обнаружен примёрзший к земле череп, иных костей обнаружено не было, по указаниям следователя скорее всего они были растащены зверьми [8, с. 169]. Судебно-криминалистическая экспертиза указала лишь то, что череп принадлежал женщине от 18 до 25 лет и в зубном аппарате 2 верхних коренных зуба были кариозными [8, с. 170]. По данному описанию удалось установить, что скелетированные останки действительно принадлежат пропавшей Шиляевой, так как её возраст был 21 год и перед пропажей она жаловалась на зубную боль.
Приведём пример из современной практики. Школьниками,
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
отправившимися на тренировку по спортивному ориентированию к озеру А,
были обнаружены скелетированными останки трупа неизвестного мужчины. В данном случае у следователя встал вопрос об установлении личности погибшего. Для проверки по дактилоскопическим учётам в рамках медицинско-криминалистической экспертизы было проведено вываривание кистей рук («перчаток смерти») для получения отпечатков пальцев на дактилокарту. Согласно акту, справке об исследовании № МИ-*, были получены отпечатки с эпидермиса десяти пальцев на дактилокарту, которая была передана в ИЦ ГУ МВД РФ Энской области для проверки. Благодаря тому, что неопознанный гражданин неоднократно привлекался к административной ответственности, в результате проверки было выявлено тождество с отпечатками на дактилокарте гражданина К. После этого был вызван брат К., который по представленным фото одежды и отсутствию верхних зубов черепа трупа опознал в погибшем своего брата. По предположению следствия гражданин К находился в состоянии алкогольного опьянения шёл зимой около озера А, уснул и замёрз на смерть (из ранее взятых объяснений стало известно, что погибший злоупотреблял алкоголем и пропал в зимнее время) труп был обнаружен только в летнее время. Подтвердить данную версию практически не представлялось возможным, при судебно-медицинском исследовании повреждений на костях обнаружено не было. Стоит так же заметить, что в органах уголовного розыска находилось заявление о пропаже гражданина К, по которому обнаружить его не удалось.
Громкий примером недавнего времени в Челябинской области явилось обнаружение в Ильменском заповеднике скелета человека, привязанного проводом к дереву. В данном случае судебно-криминалистические экспертизы не дали результатов, труп остался неопознанным, убийца не был найден [9]. Встаёт вопрос, что можно предпринять для решения проблемы?
Для разрешения проблемы расследования преступлений со скелетированными, гнилостными и мумифицированными останками были
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
созданы региональные краниологические учёты. Задачей данных учётов
является установление личности по черепам неопознанных трупов, уточнение данных опознавательных карт неопознанных трупов, осуществление научно-исследовательской деятельности по идентификации личности неопознанных трупов для повышения профессионального уровня экспертов для выполнения реконструкции лица и проведения исследований.
Краниологическая медико-криминалистическая экспертиза проводится в России в двух формах, а именно в форме исследования черепа неопознанного трупа с целью установления необходимой идентификационной информации и восстановление прижизненного облика (реконструкции лица).
При проведении идентификационной краниологической медико-криминалистической экспертизы скелетированных, гнилостных и мумифицированных останков эксперт может решить лишь небольшой ряд вопросов:
• Человеку какого пола и возраста принадлежит кость?
• Не имеются ли на кости повреждения и, если имеются, чем они нанесены?
• Какова тяжесть повреждения?
Экспертиза предоставляет общую диагностическую информацию: пол, возраст, прижизненные повреждения, состояние зубного аппарата, перенесённые заболевания, аномалии черепа и т. д, что часто является недостаточным для определения личности трупа.
Вторым видом краниологической медико-криминалистической экспертизы выступает реконструкция прижизненного облика лица человека по черепу. В настоящее время в России восстановление лица человека по черепу производится при наличии фотографии, с которой можно сравнить получившийся результат восстановления лица по черепу человека. Использование данного способа сегодня является бессмысленным, так как в данном случае проще и быстрее провести генетическую экспертизу, которая к
И6
' Российская юстиция в XXI веке:_
: реалии, проблемы, перспективы
тому же даст более точный результат. Дополнительно, как верно замечали
некоторые иностранные авторы, к примеру, Уилкинсон [10], в данном случае процедура становится субъективной и не обеспечивает надёжный результат. Необходимость информатизации криминалистических краниологических учётов лежит в иной плоскости, а именно в восстановлении прижизненного облика лица только по черепу, когда отсутствует фотографии, биологический материал родственников, но есть гнилостные, мумифицированные или скелетированные останки. Необходимость этого обусловлено тем, что в Российской Федерации часто обнаруживают неподлежащие опознанию тела, личность которых не удаётся установить. Наряду с этим в уголовном розыске на рассмотрении находятся дела о поиске без вести пропавших лиц, среди которых могут оказаться лица, обнаруженные в разложившемся и полуразложившемся состоянии. Для подтверждения этого можно привести статистику МВД по неопознанным трупам и без вести пропавшим лицам по ряду округов по состоянию на январь - июнь 2019 года [11]:
Центральный фед. округ Северо -западный Фед. округ Уральский фед. округ Сибирский фед.округ
Всего дел по установлению личности граждан по неопознанным трупам, находившихся на учёте 5083 1834 1233 1238
Всего прекращено дел в связи с установлением личности граждан по неопознанным трупам 482 290 59 102
Всего разыскивалось лиц, в том числе лиц, пропавших без вести 9394 3800 3481 5096
Установлено лиц из числа находившихся в розыске, в том числе лиц, пропавших без вести 1212 487 523 764
В настоящее время в оперативной работе прибегают к многим приёмам определения личности неопознанных останков, таких какразмещение фотографий одежды скелетированных, гнилостно изменённых и мумифицированных останков в СМИ, как пример - обнаружение в городе Новокузнецк Кемеровской области 2 апреля 2019 года скелета неизвестного
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
мужчины. С целью его опознания в СМИ была размещена информация о его
одежде [12].
Другим способом установления личности неопознанных трупов является определение личности по зубному аппарату, когда в экспертное учреждение предъявляются медицинские карты пропавших людей. Данный метод мог хорошо работать в советское время, когда большинство граждан лечили зубы в государственных медицинских учреждениях и в медицинской карте гражданина было указано, какие зубы были удалены и какие вылечены. В настоящее время данные исследования представляют проблему так как зачастую лечение проходит в частных медицинских учреждениях, о которых неизвестно близким, что затрудняет установление личности трупа по зубному аппарату.
Именно этим обуславливается необходимость информатизации криминалистических краниологических учётов и компьютеризации реконструкции черепно-лицевой части головы по черепу. Если от эксперта можно ожидать субъективизма в восстановлении лица человека по черепу, то при использовании компьютерных программ и интеллектуальных систем возможно установление объективных закономерностей, которые помогут восстановить действительный образ лица человека. Работы над такими системами ведутся и могут изменить сложившуюся практику. Обозначим используемые методы восстановления лица человека по черепу.
Для специалистов в Российской Федерации характерно использование ручных методов восстановления лица человека по черепу, выработанных в советское время, не смотря на то, что существует большое количество новых наработок. К таким методам относятся графический и пластический (скульптурный) методы. Проблемами двух методов являются большие временные затраты, трудоёмкость, субъективизм выполнения реконструкции лица из-за различия в субъективных навыках рисования и лепки, разные понимания в трактовке внешних признаков лица по свойствам костных
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
останков (возрастная изменчивость, соматип и т.д.) [6], дополнительные затрат
на материалы необходимые при реконструкции (отливка гипсового черепа и использования слепочных масс), по сравнению с компьютерным восстановлением. В тоже самое время восстановление лица человека для нужд следствия необходимо выполнить в короткий срок, что по замечанию ряда авторов приводит к тому, что половину экспертиз приходится выполнять за рамками дневного времени проведения экспертиз [6], поэтому при возможности использования иной экспертизы эксперты и следователи прибегают именно к ним. Но часто происходит так, что такие экспертизы отсутствуют.
В основе методов восстановления черепно-лицевой части головы лежит методика М. М. Герасимова, который совершил прорыв, исследуя трупы, людей погибших в течении двух часов, замеряя мягкие ткани лица черепа. В результате был выведен алгоритм создания антропологической реконструкции на основании средних характеристик мягких тканей лица на определённых участках черепа. В дальнейшем развитием антропологических закономерностей занимались и занимаются его ученики: Г. В. Лебединская, С. А. Никитин и их ученики: А. И. Нечвалода, Р. М. Галеев, Е. А. Алексееваи др. Современные российские антропологи и криминалисты используют выявленные ими антропологические закономерности.
Графический метод начинается с фотографирования основных проекций черепа с помощью кубуса-краниофора (антропологический прибор, фиксирующий череп в необходимой плоскости, для переноса его контуров на бумагу). В дальнейшемотомощью диаграфа (антропологический инструмент для графического восстановления черепа в краниоскопических исследованиях) рисуется схема лица человека. По полученной схеме черепа восстанавливаются отсутствующие части черепа (височная и жевательная мышцы, губы, глазные яблоки, нос). В дальнейшем с использованием антропологических приёмов Герасимова и Лебединской рисуется портрет лица человека. В 2009
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
годуграфический метод был усовершенствован путём создания программного
комплекса «Реконструкция 2». Программный комплекс упрощает работу эксперта медико-криминалиста, но при переводе черепа в электронный вид, работа все равно проходит вручную из-за чего сохраняются проблемы характерные для ручных методов: временные затраты (восстановление с помощью программы так же занимает от 1 до 5 дней) [13], субъективизм при восстановлении лица связанный с разным пониманием и трактовкой внешних признаков лица по свойствам костных останков.
Пластический или скульптурный метод восстановления прижизненного облика является самым трудоёмким из всех методов восстановления черепно-лицевой части головы человека по черепу. Для данного метода используют изготовленный из гипса макет черепа, на который по таблице корреляции и точкам, определённым Герасимовым, на черепе расставляются метки. После этого метки соединяются гребнями пластилина (или иными слепочными массами), формируя лицевую часть головы человека. В дальнейшем моделируются глазные яблоки, разрез глаз, уши, зубы, губы, нос. В настоящее время основоположником данного метода в России выступает С. А. Никитин., являющийся главный специалистом Бюро судебно-медицинской экспертизы г. Москвы.
В практической деятельности в России вплоть до настоящего времени можно встретить графическое и пластическое восстановление лица по черепу в сравнении с фотографией пропавшего человека. Примером может быть работа А.И. Жолобова и Н.Р.Рахматуллина по восстановлению прижизненного облика гнилостно изменённых человеческих останков женщины, обнаруженных в лесном массиве и захороненных на глубине 80 см [14]. В ходе контрольно -сравнительного исследования была проведена графическая и пластическая реконструкция лица по черепу. Материалом для пластической реконструкции стал скульптурный пластилин нанесённый на отлитый гипсовый череп. В результате работы удалось установить тождество пропавшей женщины и
Российская юстиция в XXI веке:
реалии, проблемы, перспективы
гнилостно изменённых останков. В примере работы приводятся фотография пропавшей слева и восстановленный графический портрет полученный при реконструкции справа (Рис. 1).
Рис. 1. Фотография и восстановленный портрет.
(Источник: работа А. И. Жолобова и Н. Р. Рахматуллина «Практический опыт использования метода графической реконструкции прижизненного облика человека по
черепу»)
Основы компьютерного восстановления внешности по черепу заложены иностранными специалистами, что представляет определённую проблему для российской науки. Основой компьютерного восстановления является переведённая в 3D-модель томограмма черепа человека и использование данных о толщине мягких тканей в разных местах черепа, аналогичная ранним наработкам М. М. Герасимова. Большинство работ для автоматического восстановления лица по черепу используют метод аппроксимации, который заключается в замене одних частей модели другими более простыми, близкими и сходными. Аппроксимация в восстановлении черепно-лицевой части головы заключается в замене частей черепа вычисленной мягкой тканью лица, находившейся на черепе до момента смерти. Помимо этого, программы компьютерного восстановления автоматически определяют общую информацию пол, возраст, рост и т.д. Из ранних работ по восстановлению черепно-лицевой части головы можно привести азиатский и европейский метод
Ч
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
восстановления лица человека по черепу.
Европейский метод представил антрополог В. Д. Тёрнер совместно со своими коллегами в работе «Новый метод автоматизированного восстановления лица по черепу для судебного лицевой аппроксимации» [15]. Метод представляет собой восстановление черепно-лицевой части головы на основании распознанных данных томографии черепа по средству получения трёхмерной модели и выделения граней лица (подбородка, глазниц, надбровных дуг и т.д.) при помощи алгоритма ICP (итеративный алгоритм ближайших точек - устанавливает грани лица, полученные по данным томографии черепа). В дальнейшем используется сплайновый алгоритм интерполяции «thin plate spline warping - TPPW» (алгоритм «тонкого деформирования сплайновой пластины»), благодаря чему удаётся восстановить лицо человека по черепу и на основе полученных данных начать определение личности погибшего.
Азиатский метод представил китайский антрополог В. Шуи совместно со своими коллегами в работе «Плотное построение карты меток, для расчёта толщины мягких тканей при реконструкции черепно-лицевой части головы на примере взрослых китайцев» [16]. Азиатский метод также использует алгоритмы ICPи TPPW, но добавляет к первичному инструментарию после использования алгоритмов ICPи TPPW алгоритма грубого восстановления на основе FSTT - Facial soft tissue thickness («толщины лицевого кожного покрова»). Для использования метода вручную на черепе наносится 78 меток, определяющих особенности строения черепа и применяются алгоритмы ICPи TPPW. В дальнейшем для каждой из обозначенных вершин по алгоритму FSTT происходит грубое смещение в определённом направлении на расстояние толщины лицевого покрова в определённых местах лица человека. Для сглаживания лицевого покрова дополнительно добавляются ещё 6 вершин, для правильного отображения человеческого лица. После этого судебно-медицинский эксперт вручную проводит восстановление рта, носа и глаз. На
L/C-
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
основании полученных данных получается черепно-лицевая часть головы, с
возможностью установления личности, что также открывает возможность оперативной работы.
К поздним работам можно отнести современно предлагаемый подход 2018 года предложенный Т. Гитценом и его коллегами в работе «Метод автоматической судебной лицевой реконструкции, базирующийся на статистике толщины мягкой ткани лица» [17]. Метод представляет автоматическую генерацию модели лица с помощью аппроксимации модели черепа, без самостоятельной постановки меток на череп с использованием БЗТТ. Главной особенностью метода выступает плотная карта меток БЗТТ, что позволяет избежать нанесения дополнительных 6 меток, что уменьшает субъективность модели и позволяет воспользоваться автоматизированной статистикой толщины лицевого кожного покрова. В метод входит 3 этапа (Рис. 2).
Рис. 2. Этапы восстановления черепно-лицевой части головы по методу Т. Гитцена: Создание параметрических моделей черепа -> Построение карты меток FSTT-^Создание
параметрической модели головы (Источник: «A method for automatic forensic facial reconstruction based on densestatistics
of soft tissue thickness»)
1) Создание параметрических моделей черепа (Skullfiting) при помощи PCA («principal component analysis»метод главных компонентов перевод с английского). При создании параметрической модели черепа происходит процесс аппроксимации черепа, который включает в себя два этапа:
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
1) Грубую трансформацию, которая выражается в наложении модели
черепа на шаблон человеческого черепа, благодаря чему получается аппроксимированная грубая параметрическая модель.
II) Точную аппроксимацию, которая выражается в использовании алгоритма ICPдля уточнения деталей для дальнейшей трансформации, при применении соответствующих формул.
2) Построение карты меток для FSTT (генерации статистики толщины лицевой ткани) (Adding FSTT), которая выражается в оценки измерения необходимой дистанции точек черепа и поверхностью лицевого покрова, с дополнительным вычислением отклонений для каждой точки черепа для распределения величин мягких тканей лица по поверхности модели черепа.
3) Создание параметрической модели головы, которая происходит по этапам аналогичным для создания параметрической модели черепа и заключается в сопоставлении полученной модели с шаблоном человеческой головы с мягкими тканями лица, а в дальнейшем и уточнение модели с помощью преобразования точек.
В результате работы программы по данному методу получается модель лица и головы человека пригодная для идентификации. Для подтверждения работоспособности в работе приводится конкретные выходные данные работы - построенная реконструкция лица и головы человека. Для сравнения получившихся результатов слева направо представлены модели лиц и голов, построенных на основании томографических снимков с использованием аппроксимации: на основании средних значений толщины лицевого кожного покрова; на основе среднеквадратичных значений толщины лицевого кожного покрова; на основе реальных заранее полученных значений толщины лицевого кожного покрова, построенных с помощью программы; и изображение, полученное из реального томографического снимка (Рис. 3).
КУг.
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
Рис. 3. Выходные данные реконструкции головы и лица (Источник: «A method for automatic forensic facial reconstruction based on dense statistics of soft tissue thickness»)
Для использования одного из современных компьютерных методов в Российской Федерации потребуется перевод черепа в оцифрованный вид. Для краниоскопии этим способом перевода выступит использование томографических аппаратов. Аналогом для перевода в оцифрованный вид других объектов выступит использование 3D-сканеров, которые будут использоваться к примеру, для оцифровки пуль и гильз, и создания информационных баз данных, которые по началу выступят дополнительным источником информации о предмете исследования, а в дальнейшем будут пригодны для создания автоматизированных баз данных.
Здесь перед нами может встать вопрос: как мы будем устанавливать личность человека, по восстановленному лицу с помощью компьютерной программы? Введение компьютерного восстановления человека по черепу решит проблемы ручных методов восстановления, облегчит работу экспертов. Однако недостаточно ввести только компьютерное восстановления лица человека по черепу, необходимым шагом является создание автоматизированной системы сравнения восстановленного лица человека и фотографий из картотеки лиц, пропавших без вести и совершивших
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
преступления. Это связано с тем, что при самостоятельной проверке
сотрудниками будет тратиться много времени без достижения значимых результатов.
Для решения этой задачи мы сможем использовать реперные точки лица, с помощью которых происходило построение прижизненного облика восстановленного лица по черепу, которые также используются при работе биометрических систем распознавания лица человека. Пример такой биометрической системы- это продукт компании Toshiba «RecFaces» [18]. Данные биометрические системы при исполнении алгоритма формирует по фотографиям лица человека массив точек, такой же, как и при восстановлении лица человека по черепу в методах В. Шуи и Т. Гитцена (глаза, брови, нос и т.д.). В данном случае необходимо лишь совместить массив точек восстановленного лица человека и массивы точек фотографий лиц, пропавших без вести и совершивших преступления, и получить результат, подтверждающий тождество массива точек восстановленной черепно-лицевой части головы и одной из фотографий, либо отсутствие тождества. Но вся работа должна осуществляться в одной системе, с использованием метода автоматизированного сравнения.
Этапами работы метода автоматизированного сравнения восстановленных лиц по черепу и фотографии будут:
1) Построение карты биометрических меток (реперных точек лица) на фотографиях лиц, пропавших без вести и совершивших преступления на основе алгоритма построения контрольных точек лица (этап построения информационных криминалистических учётов лиц, пропавших без вести и совершивших преступления).
2) Работа алгоритма совмещения карты массива точек с восстановленного лица по черепу и массивов точек фотографий.
Дополнительно хотелось бы заметить, что биометрия основана на математической статистике, что обуславливает точность получения результата
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
на основании введённых в науку понятий ошибок первого и второго рода, в
данном случае FAR (False Acceptance Rate) (ошибка ложной тревоги или ложноположительная ошибка) и FRR (False Rejection Rate) (ошибка пропуска цели или ложноотрицательная ошибка). Сам тезис заключается в том, что биометрическая система работает лучше, чем меньше значение ложно положительных ошибок при одинаковых значениях ложно отрицательных ошибок. Стандартным (классическим) методом для распознания лица человека является проецирование шаблона, также как в восстановлении прижизненного облика. При анализе удаляются ненужные помехи (борода, усы, очки), которые так же не восстанавливаются в шаблонных программах по восстановлению прижизненного облика лица человека. В дальнейшем происходит выделение антропометрических особенностей по полученной карте меток, которые записываются в код и заносятся в базу [19].
Задача совмещения двух систем интересна и на современном этапе решаема. Главным вопросом будет точность полученных результатов. Системы реконструкции лица и биометрической идентификации долгое время стремились к точности получаемых результатов. Статистика результатов FAR и FRR позволит подтвердить или опровергнуть точность результатов и явится доказательством, что реконструкция лица это - не творчество, как считают некоторые криминалисты, а точная дисциплина.
Польза от данной информационной системы учётов будет многократно больше затраченных сил. Для медико-криминалистических экспертов внедрение уже разработанной централизованной системы восстановления прижизненного облика скажется положительно на уменьшении объёма работ, а также на решении проблемы объединения региональных краниологических учётов, которая возникнет со временем, так как это доказано практикой. Аналогичная централизация произошла по региональным учётам огнестрельного оружия в 2016 [20], проблема состояла в том, что часто идентифицируемое огнестрельное оружие, с помощью которого было
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
совершено преступление, находилось в базе другого региона, что не позволяло
определить владельца оружия. В краниологическом восстановлении прижизненного облика лица проблема будет сходной, заявление о поиске неопознанного трупа, обнаруженного в одном регионе, может быть подано в другом, что не позволит произвести автоматическую определение погибшего лица при восстановлении прижизненного облика черепно-лицевой части головы в сравнении по реперным точкам с фотографиями пропавших без вести лиц и лиц, совершивших преступление.
Информатизация скажется положительно и на расследовании преступлений со скелетированными, гнилостными и мумифицированными останками, что позволит обеспечить моральную и социальную стабильность, мало приятного в том, когда родные опознают труп близкого им человека, но ещё хуже чувство неопределённости у родных, когда они не могут найти и похоронить своих близких, а следствие не может найти преступника. Практическая роль информатизации антропологических краниологических учётов заключается и в том, что при благоприятном внедрении данной системы, она сможет быть использована и в гражданских видах деятельности, к примеру, в археологии (может помочь в установлении личности погибших в период ВОВ и скелетированных останков исторических личностей, к примеру, недавно были обнаружены предположительные останки французского генерала Ш. Э. Гюдена, достоверность данных сведений сейчас проверяется, в том числе и антропологами [21]).
Вместе с этим одновременно стоит обозначить и минусы введения шаблонных автоматизированных компьютеризированных баз восстановления черепно-лицевой части головы по черепу и распознания полученных лиц и фотографий лиц, пропавших без вести и совершивших преступления. Минус автоматизированного метода является основным для шаблонных программ -это стандартизированность полученных результатов, что обуславливает неточность результатов в отдельных редких случаях. Ещё одной проблемой
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
является отклонение алгоритма при неправильно введённой модели, что будет
влиять на то что программа не будет выполнена. Данного минуса лишены интеллектуальные системы, что было доказано на примере использования OCR (технология оптического распознавания символов) на примере шаблонизатора и нейронной сети. Если при шаблонировании под каждый отдельный тип документа или под один тип документа, но с разными особенностями приходилось создавать отдельные шаблоны, а при изменении вёрстки документа или расположения строк созданный шаблон можно было удалять и создавать новый, то при использовании интеллектуальной системы данные факторы являлись незначительными, она выполняла определённый алгоритм, благодаря чему были решены проблемы шаблонизатора [22]. Аналогичная ситуация возникнет и в данном случае, переход к интеллектуальным системам неизбежен, но без работы с автоматизированными шаблонными программами мы не сможем обучить интеллектуальную систему, так как не сможем сформировать информационную базу.
Как было сказано ранее следующим шагом в формировании информационных краниологических систем выступит созданий интеллектуальных систем. Это будет связано с тем, что со временем в развитии системы потребуется больший уровень точности результатов, так как стандартизированный подход не сможет учесть всех особенностей восстановления лица человека, а также появится необходимость включения нового инструментария в шаблонную автоматизированную базу. Здесь при достаточной информационной базе начнётся разработка системы нового уровня - интеллектуальной системы, которая сможет решить эти проблемы. Такой же точки зрения придерживается и С. А. Никитин, говоря о возможности автоматизации лишь при создании искусственного интеллекта, обученного по материалам русской антропологической школы [23].
Способ восстановления лица по черепу с использованием искусственных нейронных сетей может заменить обычный компьютерный метод и включить в
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
себя дополнительные функции по восстановлению дефектов черепа (к примеру,
краниопластику по методикам разрабатываемым рядом специалистов, например, Павловским Е. Н. и его коллегами [24, с. 75]). При обучении интеллектуальной системы на входе она будет получать изображение черепа человека, на выходе сравнивать результат моделирования внешности с фотографией человека, что позволит искусственной нейронной сети справиться с проблемами, характерными для автоматизированных систем и шаблонных программ, указанными ранее. При этом в основе данного метода останутся объёмные модели, полученные при компьютерной томографии, антропологические закономерности в области симметрии и асимметрии черепа относительно сагиттальной плоскости (плоскость, делящая объект зеркально симметрично пополам) и иные составляющие. Хотя конечно о таком развитии задумываться пока рано, речь об этом зайдёт лишь при формировании достаточной и подтверждённой статистикой информационной базы, но к этому мы придём со временем, если вступим на путь информатизации криминалистических учётов.
Подводя итог хочется сказать, что силами небольшого числа программистов возможно облегчить жизнь многих сотрудников уголовной юстиции и работникам сферы экспертной деятельности. Для облегчения работы следует ввести информатизацию криминалистических учётов, для дальнейшего развития информатизации экспертных систем. Российская Федерация отстаёт по количеству патентов на вновь внедряемые технологии, но за небольшой период времени таким образом сможет догнать и обогнать своих иностранных коллег. Применение и разработка автоматизированных компьютерных программ и интеллектуальных систем скорее всего выйдет за рамки юридической науки и начнёт работать и в других отраслях, именно поэтому стоит приложить силы к их развитию. Именно в этом заключается ценности и необходимость развития информационных учётов, например, информационных криминалистических учётов пуль и гильз, и автоматизированных программ и
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
нейронных сетей в экспертной и следственной деятельности и работ разных
криминалистических школ, включая и уральскую криминалистической школу с развитием экспертной почерковедческой нейронной сети.
Список литературы:
1. В Челябинской области остро не хватает следователей, зато есть переизбыток юристов // URL: https://pravo.ru/news/view/87024/ (дата обращения 01.09.2019).
2. Свейгарт Э. Автоматизация рутинных задач с помощью Python // Пер. с англ.: изд. ООО «И.Д. Вильямс», 2017. 592 с.
3. Потерявшихся в России людей будет искать нейросеть // https://www.popmech.ru/technologies/news-504442-poteryavshihsya-v-rossii-lyudey-budet-iskat-neyroset/ (дата обращения 01.09.2019).
4. The cornucopia of meaningful leads: Applying deep adversarial autoencoders for new molecule development in oncology // URL: http: //www.oncotarget.com/index.php7j ournal=oncotarget&page=article&op=v iew&path=14073 (дата обращения 15.09.2019).
5. История информатизации челябинского областного суда // URL:http://www.chel-oblsud.ru/?html=it_history (дата обращения 15.09.2019).
6. Филиппов В. К. Использование методов реконструкции лица по черепу при идентификации личности // URL: http://izh.sudmed.ru/dMHppovd.pdf (дата обращения 01.09.2019).
7. Что такое ферма трупов и зачем она нужна науке? // https://www.bbc.com/russian/amp/features-48742751 (дата обращения 01.09.2019)
8. Бастрыкин А. И. «Годы, опалённые войной: очерки о следователях и следствии в годы Великой Отечественной войны: 70-летию Великой Победы посвящается» // Изд. юнити-дана: М.: 2015. С. 231
9. Привязанный к дереву скелет человека нашли в челябинской области // https://www.cheltv.ru/privyazannyj-k-derevu-skelet-nashli-v-chelyabinskoj-oblasti/
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
(дата обращения 01.09.2019).
10. Wilkinson C. Facial reconstruction-anatomical art or artistic anatomy? Journal of Anatomy. 2010;p. 216, 2:235-50.
11. Информация о розыске лиц, скрывшихся от дознания, суда уклоняющихся от исполнения уголовного наказания, без вести пропавших, а также об установлении личности граждан и неопознанных трупов // URL: https://xn--b1aew.xn--p1ai/opendata/7727739372-MVDGIAC311(дата обращения 15.09.2019).
12. Кузбассовцев просят опознать скелетированных останки человека // URL: https://vse42.ru/feed/show/id/29939365(дата обращения 15.09.2019).
13. Приоритет на лицо // URL: https://rusplt.ru/sdelano-russkimi/prioritet-nalitso-18051.html (дата обращения 15.09.2019).
14. О применении метода реконструкции внешнего облика по черепу в следственной и экспертной практике // URL: https://alexmishut.ucoz.com/publ/o_primenenii_metoda_rekonstrukcii_vneshnego_o blika_po_cherepu_v_sledstvennoj_i_ehkspertnoj_praktike/2-1-0-30 (дата обращения 01.09.2019).
15. Turner W. D., Brown R. E. , Kelliher T. P. , Tu P. H., Taister M. A. , Miller K. W.«A novel method of automated skull registration for forensic facial approximation»// URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16140487 (дата обращения 15.09.2019).
16. Shui W., Zhou M., DengQ., WuZ., JiY., LiK., HeT., JiangH. «Densely calculated facial soft tissue thickness for craniofacial reconstruction in Chinese adults» // URL: https://europepmc.org/abstract/med/27544400 (дата обращения 01.09.2019).
17. Gietzen T., Brylka R., Achenbach J. et al. A method for automatic forensic facial reconstruction based on dense statistics of soft tissue thickness //URL: https://arxiv.org/pdf/1808.07334.pdf (дата обращения 15.09.2019).
18. Как распознают лица биометрические системы идентификации //
Российская юстиция в XXI веке:_
реалии, проблемы, перспективы
URL: https://thequestion.ru/questions/212186/answer-
anchor/answer/312893?utm_source=yandex&utm_medium=wizard#answer312893-anchor (дата обращения 15.09.2019).
19. Современные биометрические методы идентификации // URL: https://habr.com/ru/post/126144/ (дата обращения 15.09.2019).
20. Владельцев оружия поставят на централизованный учёт // URL: https://life.ru/1017271 (дата обращения 15.09.2019).
21. Останки французского генерала Шарля Этьен Гюдена обнаружены в Смоленске // URL: https://glas.ru/science/7413-ostanki-francuzskogo-generala-sharlja-jeten-gudena-obnaruzheny-v-smolenske.html (дата обращения 01.09.2019).
22. Разрыв шаблона: преимущества нейросети в распознавании полей на документах // URL: https://vc.ru/services/72743-razryv-shablona-preimushchestva-neyroseti-v-raspoznavanii-poley-na-dokumentah (дата обращения 01.09.2019).
23. Методика восстановления черепа такая же, как разбившегося керамического горшка // URL: http://antropogenez.ru/interview/828/ (дата обращения 15.09.2019).
24. Павловский Е.Н. Пакулич Д.В. Поспелов С.О. «Восстановление 3D-модели дефекта черепа на основе глубоких нейронных сетей» // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии том 15 выпуск № 3, 2017, с. 74-78.
