цифровые изображения

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. Разработка алгоритмов автоматического сравнения цифровых изображений следов бойков является актуальной задачей, направленной на повышение эффективности расследования преступлений, связанных с применением огнестрельного оружия. В данной работе рассматриваются следы бойков с ярко выраженными признаками в виде окружностей и дуг, которые имеют единый центр. Для оценки степени схожести следов в работе предложен метод, основанный на оценке в сравниваемых следах Евклидова расстояния между радиусами наиболее схожих признаков.

Введение. Цель работы – повышение эффективности идентификации огнестрельного оружия по изображениям следов бойков в автоматическом режиме. Актуальность поставленной задачи определяется низкой эффективностью известных методов автоматической идентификации оружия по следам бойков с отдельными топологическими типами индивидуализирующих признаков, что в целом отрицательно сказывается на расследовании преступлений, связанных с применением огнестрельного оружия. Формирование клоновых изображений.

В работе исследуются методы повышения качества цифровых изображений следов бойка и следов канала нарезного ствола на выстреленных пулях. Рассмотрены методы сравнения следов бойка с помощью характеристик Эйлера и вторичных следов на выстреленных пулях с помощью корреляционного анализа. Проведен анализ изображений следов бойка на гильзах, стрелянных в пистолете системы Макарова и Кольт мод. 1911 г., а также следов на пулях, выстреленных из пистолета Макарова.