Компьютеризация процесса расследования преступлений

дно из перспективных направлений компьютеризации процесса расследования — разработка систем, задача которых заключается в автоматизации процессов поиска и установления личности преступника и определения вероятных мест совершения серийных преступлений. К этой же группе задач условно можно отнести и проблему быстрой идентификации угнанных автомобилей.

Идентификация личности

Теоретически способов идентификации личности придумано немало: по папиллярному узору пальца; форме кисти руки; узору радужной оболочки глаза; параметрам голоса; чертам лица; схеме кровеносных сосудов лица; форме и способу подписи и фрагментам генетического кода. Все они основаны на уникальности этих характеристик человеческого тела.

Однако в криминалистике основным способом идентификации личности на протяжении уже многих лет является дактилоскопия, или идентификация на основании папиллярных узоров. Иногда специалисты прибегают к идентификации по голосу и речи, но не так уж и часто. А вот с помощью дактилоскопии ежегодно только в России раскрывается свыше 30 тыс. преступлений. Визуальная проверка дактилокарт экспертами — занятие очень длительное, компьютеры же выполняют подобную операцию за считанные секунды и тут же выдают ответ, обнаружен ли идентичный отпечаток в базе данных. Часть дактилоскопических экспертиз вообще может быть осуществлена только с помощью компьютера. В частности, это касается идентификации по особым точкам или идентификации по следам ладоней (примерно 30% следов с мест преступления — это следы ладоней). В этой ситуации нет ни малейших шансов вручную идентифицировать подобные следы.

Не удивительно, что автоматические дактилоскопические информационные системы — АДИС (по-английски они называются Automatic Fingerprint Identification Systems, AFIS) пользуются большой популярностью. Их внедрение — одно из необходимых условий организации высокоэффективной работы правоохранительных органов. Как правило, такие системы позволяют вводить и хранить дактилокарты и следы с мест преступлений, автоматически проверять следы и дактилокарты по базе данных и обмениваться информацией с другими подобными системами по международным стандартам, а в итоге получать ответы на вопросы типа «Имеется ли в базе данных дактилокарт или следов информация на лицо, оставившее данный след?» либо «Имеется ли в базе данных дактилокарт или следов информация на лицо с конкретными персональными данными: фамилия, имя?» и т.п.

Одним из лидирующих мировых программно-технических комплексов для дактилоскопии является система Sherlock (http://www.siemens.com/), эксплуатирующаяся во многих странах, в том числе и в России, например в УВД Тульской, Липецкой областей и ГУВД Красноярского края.

Среди российских автоматизированных дактилоскопических систем заслуженной популярностью пользуется АДИС «Папилон» (http://www.papillon.ru/), полностью удовлетворяющая техническим требованиям МВД, поддерживающая стандарты ФБР и ANSI-NIST и созданная при активном участии Академии МВД России (рис. 1, 2). Система позволяет вводить в компьютер как дактилокарты, так и отдельные следы, производить проверку не только по дактилокартам, но и по следам, причем качество следов может быть улучшено путем обработки изображений.

Сегодня развиваются и другие направления идентификации личности, предназначенные для проведения идентификационных исследований по голосу и речи, то есть по фонограммам, для исследования которых используются специальные программно-аппаратные комплексы со специальным ПО.

Основная задача фоноскопической экспертизы — идентифицировать человека по голосу и установить аутентичность (подлинность) приобщенной к уголовному делу фонограммы. Упрощенно идентификацию можно описать следующим образом. На экспертизу поступает фонограмма голоса так называемого диктора и звукозаписи одного или нескольких подозреваемых лиц. Эксперт на основе сравнения акустических и лингвистических признаков речи должен установить, записано ли на исследуемой фонограмме и образцах для сравнения одно и то же лицо. Анализ голоса и речи на слух хотя и позволяет оценивать многие индивидуальные особенности голоса, все же довольно субъективен — компьютер же обеспечивает намного более объективную идентификацию.

Вариантов программного обеспечения для фоноскопии как на мировом, так и на российском компьютерном рынке сегодня немало. Стоит обратить внимание, например, на рабочее место эксперта-фоноскописта OTExpert фирмы «ОТ-КОНТАКТ» (http://ot-kontakt.webzone.ru/) — удобную систему автоматической оперативной идентификации голоса, получившую положительные отзывы на II международной биометрической конференции разработчиков Biometrics 2003 AIA RUII. OTExpert позволяет осуществлять все исследования голоса и речи, необходимые для проведения криминалистических экспертиз по голосу.

Специально для работы в экспертных лабораториях МВД, ФСБ и Минюста России создавался инструментальный комплекс анализа и шумоочистки звуковых сигналов «ИКАР» компании «Центр речевых технологий (ЦРТ)» (http://www.speechpro.ru/rus/), который можно рассматривать как универсальный инструмент, предназначенный для решения всего спектра задач фонографической экспертизы: идентификации дикторов по фонограммам речи, шумоочистки и текстовой расшифровки низкокачественных фонограмм речи, диагностики личности говорящего и установления подлинности фонограмм речи и выявления следов аналогового и цифрового монтажа.

Полностью удовлетворяет требованиям, предъявляемым экспертными учреждениями МВД и ФСБ, автоматизированное рабочее место эксперта-фоноскописта МСР-ФОНО компании «Экстра» (http://www.estra.ru/), ориентированное на полное техническое исследование фонограмм с возможностью обработки зашумленных фонограмм.

При непосредственном участии МВД Украины в лаборатории методов и средств криминалистических исследований Киевского политехнического института (http://www.lad.org.ua/) было создано специальное ПО для исследования фонограмм Phonograph. Возможности пакета позволяют, помимо традиционных исследований фонограмм и частоты основного тона, автоматизированно производить идентификационный анализ дикторов по методике «Диалект», разработанной в ФСБ России.

С помощью подобных комплексов не сложно осуществить исследование двух фонограмм или отдельных участков одной фонограммы, например сравнив их по определенным параметрам. Из рис. 3 видно, что интегральные спектры фонограмм значительно отличаются друг от друга, хотя текст в них абсолютно одинаков и голоса звучат похоже. Можно также провести детальное исследование фонограмм по более широкому спектру критериев (рис. 4).