firearms identification

Введение. В работе анализируется эффективность применения метода последовательно совпадающих трасс (CMS метод) и вероятностного метода для обоснования категорического положительного вывода при идентификации огнестрельного оружия по следам на выстреленных пулях. Теоретический анализ. Рассмотрены теоретические основы CMS метода и принципы формирования на его основе критериев отнесения сравниваемых следов к категории «совпадающие». Представлен вероятностный метод, который включает две взаимно дополняющие модели. Первая модель основана на предположении, что все трассы имеют одинаковую ширину и могут занимать во вторичном следе строго определенные позиции. Вторая модель учитывает ширину трасс в сериях последовательно совпадающих трасс. Экспериментальные исследования эффективности оценки уникальности комплексов совмещенных трасс. Исследования проведены для вторичных следов с высокой и малой плотностью трасс. В работе исследовались следы на пулях, выстреленных из пистолета Макарова и автомата Калашникова АК-74. Для следов с малой плотностью трасс в соответствии с CMS методом были определены критерии отнесения их к категории «совпадающие». Показано, что таким критерием является формирование серии из трех или более последовательно совпадающих трасс при совмещении следов. Авторами были определены вероятностные критерии тождественности сравниваемых следов с высокой и низкой плотностью трасс. Показано, что для следов с низкой плотностью трасс критерием отнесения их к категории «совпадающие» является вероятность случайного совмещения трасс не более 5*10-3, а для следов с высокой плотностью трасс вероятность не должна превышать 10-6. Результаты. Показано, что вероятностный метод более эффективен при идентификации огнестрельного оружия по вторичным следам. Он позволяет количественно оценить уникальность совпадающих признаков и корректно обосновывать категорический положительный вывод при идентификации оружия по следам на выстреленных пулях. В данной работе не учитывается проблема формирования следов с так называемыми подгрупповыми характеристиками (subclass characteristic).