identification of weapons

Введение. Актуальность работы обусловлена широким внедрением автоматизированных баллистических идентификационных систем (АБИС) в баллистические лаборатории экспертных учреждений России. Баллистические системы позволяют автоматизировать проведение проверок по гильзотекам, содержащим тысячи однотипных объектов. Однако в отдельных случаях системы допускают «промахи», т.е. не могут найти в массиве электронной гильзотеки «парный» след (след, оставленный тем же экземпляром оружия, что и исследуемый).

Введение. При проведении проверок в автоматическом режиме по электронным пулетекам анализируются тысячи изображений однотипных следов, в том числе и не пригодные для идентификации. Для уменьшения объема вычислений и повышения их эффективности необходимо исключить из анализа следы, заведомо не пригодные к идентификации.

Рассмотрена модель оценки вероятности случайного совмещения во вторичных следах наборов трасс. Целью исследования является разработка количественных критериев обоснования категорического положительного вывода о крими- налистическом тождестве сравниваемых следов и, в частности, критериев формирования приоритетного списка по результатам автоматического поиска по массиву цифровых изображений следов. Теоретическая часть. Для моделирования использовались двумерные изображения следов полей нарезов.

Введение. Существующие на сегодняшний день критерии тождественности динамических следов на выстреленных пулях нельзя признать удовлетворительными, поскольку они либо оказываются излишне строгими, либо не учитывают идентификационно значимую информацию о структуре совпадающих трасс. Поэтому категорический вывод о тождественности сравниваемых следов эксперт формирует, опираясь на личный опыт, без оценки вероятности случайной реализации данного события.