гильзотека
Ballistic Examination-new Integration Approaches and Decisions |
In work problems which are necessary for solving for technical maintenance of formation digital bullet and cartridge repository, uniting hundred thousand digital images of the same objects are analyzed. |
Izv. Sarat. Univ. Economics. Management. Law, 2012, vol. 12, iss. 3 |
To the Question of the Formation of the Gilzoteks of Smoothbore Firearms Service and Hunting Weapons |
Introduction. The legislation of the Russian Federation does not provide for the test shooting of smooth-bore weapons by law enforcement agencies. There are no catridge-cases repository of smoothbore weapons because of low criminalistic information, which, in turn, makes it difficult to investigate crimes committed using this type of firearm. The report considers the possibility of introducing catridge-cases repository of registered smooth-bore weapons. Conceptual possibilities for implementing this solution are described. Theoretical analysis. The developed forensic markers are offered as one of the necessary conditions for the implementation of the project for the creation of catridge-cases repository of smoothbore weapons. The considered system of ballistic marking of cartridge cases of smoothbore firearms civilian and service weapons, which is intended for the rapid (operative) establishment of the number copy of the weapon from which it was shot, followed by the identification of weapons by private criminalistic features. Empirical analysis. Experimental studies with forensic markers made using various technical methods have been carried out, and criteria for their effectiveness have been analyzed, which, in an identification study, can identify individualizing criminalistic features. The possibilities of forensic identification of tracks on the cartridge case reflected from forensic markers are examined with the aim of establishing by law enforcement agencies a specific specimen of smooth-bore registered weapons. Results. By introducing criminalistic markers at the legislative level, law enforcement agencies have the opportunity to create a base for criminalistic catridge-cases repository of smoothbore registered weapons, which will increase the effectiveness of investigating crimes using this type of firearm. |
IZVESTIYA OF SARATOV UNIVERSITY. NEW SERIES. SERIES: ECONOMICS. MANAGEMENT. LAW. 2018. vol. 18, iss. 2 |
ВЫДЕЛЕНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ НА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ СЛЕДОВ БОЙКОВ |
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). Кроме этого, иногда «парный» след из тестового массива ставится в конце приоритетного списка, что осложняет работу эксперта. Это обусловлено, в первую очередь, большим морфологическим разнообразием и высокой вариативностью индивидуальных признаков оружия, отобразившихся в следах бойков, а также неравномерным освещением следов из-за их сложной формы. Теоретический анализ. Исследования показали, что неравномерность яркости цифровых изображений следов бойков может быть сглажена путем применения метода гомоморфной обработки изображений. Анализ морфологии индивидуальных признаков оружия, отобразившихся в следах бойков более 30 моделей оружия, позволил выделить 6 основных морфологических типов признаков. Экспериментальное исследование. Разработаны эффективные алгоритмы выделения и бинаризации признаков в виде крупных пятен неопределенной формы на основе применения фильтра Винера и метода Ниблэка. Для выделения признаков в виде окружностей предложен метод, основанный на применении фильтра Канни. Данные алгоритмы могут найти применение при разработке программного обеспечения баллистических систем, а также при обработке цифровых изображений следов бойков при проведении экс пертных исследований. Выводы. Метод гомоморфной обработки цифровых изображений может быть рекомендован для предварительной обработки исходных изображений. Впервые предложена классификация морфологических типов индивидуальных признаков. Разработаны алгоритмы бинаризации изображений с индивидуальными признаками в виде областей неопределенной формы и в виде окружностей |
Номер журнала 371 |