Лицевая биометрия и нейронные сети в криминалистике: современные возможности и проблемы применения (Д.В. Шатов, С.С. Барсуков, И.Н. Шипанов, журнал "Юристъ-Правоведъ", N 1 (104), январь-март 2023 г.)

Шатов Д.В., Барсуков С.С., Шипанов И.Н. Лицевая биометрия и нейронные сети в криминалистике: современные возможности и проблемы применения

Д.В. Шатов - кандидат медицинских наук, начальник Государственного бюджетного учреждения Ростовской области "Бюро судебно-медицинской экспертизы"

С.С. Барсуков - старший преподаватель кафедры криминалистики и оперативно-разыскной деятельности, Ростовский юридический институт МВД России

И.Н. Шипанов - начальник Государственного бюджетного учреждения здравоохранения "Бюро судебно-медицинской экспертизы N 2" министерства здравоохранения Краснодарского края

Введение: биометрия - наука, основанная на описании и измерении характеристик организмов живых существ. В применении к системам автоматической идентификации биометрическими являются системы и способы, основанные на использовании для верификации и идентификации уникальных физиологических или поведенческих характеристик организма. В настоящее время научные технологии способны производить обработку ключевых человеческих идентификаторов - термограммы лица, венозного рисунка кистей, параметров голоса, особенностей глазного дна, узора радужной оболочки, что дает возможность с высокой точностью отличить одного человека от другого.

Статья посвящена биометрическим системам идентификации, использующим в качестве ключа геометрию лица. Основой формирования уникальных признаков, используемых в данном случае при идентификации, являются анатомические и физиологические особенности строения головы и лица.

Материалы и методы: методологию исследования составили положения диалектики как всеобщего метода познания, эмпирико-теоретические общенаучные методы (наблюдение, описание, измерение), логико-теоретические методы (анализ, синтез, индукция, сравнение, исторический метод, системный метод), а также кибернетические и собственно криминалистические методы.

Результаты исследования: в статье рассмотрены особенности строения костного аппарата и мягких тканей лица, формирующие индивидуальные уникальные черты, развитие которых обусловлено наследственностью и внешними факторами, что в комплексе с относительной устойчивостью ряда признаков и предсказуемостью изменений признаков в результате старения тканей позволяют использовать геометрию лица в качестве идентификатора. Проанализированы два основных метода лицевой биометрии: 2D-идентификация и 3D-идентификация, исследованы ключевые особенности их работы, преимущества и недостатки, также описан принцип работы глубинных нейронных сетей, используемых в биометрии для достижения высокой точности распознавания.

Выводы и заключения: сделан вывод о том, что биометрические системы распознавания лиц являются точными, надежными, сложными для фальсификации, позволяют эффективно решать практические задачи криминалистики и могут применяться при создании программных систем для правоохранительных органов по поиску людей по фотороботам, поврежденным фотографиям, восстановлению изображения лица по черепу, а также по обнаружению человека в режиме реального времени с устройств видеофиксации.

Ключевые слова: биометрия, идентификация, нейронные сети, антропометрические точки, толщина мягких тканей, фоторобот, восстановление лица по черепу, геометрические характеристики, синхронная съемка.

Shatov D.V., Barsukov S.S., Shipanov I.N. Facial biometry and neural networks in forensic science: modern opportunities and problems of application

D.V. Shatov - PhD in Medicine, Head of the State Budgetary Institution of the Rostov Region "Bureau of Forensic Medicine"

S.S. Barsukov - Senior Lecturer, Department of Forensic Science and Operational-Search Activities, the Rostov Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia

I.N. Shipanov - Head of the State Budgetary Institution of Health Care "Bureau of Forensic Medicine N 2" of the Ministry of Health of the Krasnodar Territory

Introduction: biometrics is a science based on the description and measurement of body characteristics in individuals. When applied to the detection system of detected biometric systems, and cases are based on the verification and identification of patterns or behavioral characteristics of the organism. Currently, modern technologies are processing food identifiers - thermograms of the face, venous pattern of the hand, voice parameters, features of the fundus, the nature of the iridescent color, which makes it possible to distinguish one person from another with high accuracy.

The article is devoted to biometric identification systems that use face geometry as a key. The basis for the formation of signs that occur in case of occurrence during detection are anatomical and the occurrence of structural features of the head and face.

Materials and methods: the methodology of the study made up the provisions of dialectics as a general method of cognition, empirical-theoretical general scientific methods (observation, description, measurement), logical-theoretical methods (analysis, synthesis, induction, comparison, historical method, system method), as well as cybernetic and forensic methods proper.

Results of the research: the article discusses the structural features of the bone apparatus and sensitive tissues of the face, forms exceptional features, develops the heredity of organs and identifies factors that, in combination with the relative identified set of features and the predictability of changes in features as a result of tissue aging, facial geometry is used as an identifier. Two main methods of facial biometrics are analyzed: 2-D-identification and 3-D-identification, the features of their work, advantages and repetitions are identified, and the principles of operation of deep neural networks are described, identified in biometrics to achieve maximum accuracy.

Conclusions: the conclusions drawn that biometric systems are suspicious, acceptable, identified for falsification, can be quickly practically practical and considered when determining forensic systems for the pelvic organs to search for people using identikit images, damaged photographs, identified face images from the skull, as well as to detect a person in a real-time protocol with video recording devices.

Keywords: biometrics, identification, neural networks, anthropometric points, tissue density, identikit, reconstruction of the face from the skull, geometric characteristics, synchronous shooting.