гильзотека

БАЛЛИСТИЧЕСКАЯ ЭКСПЕРТИЗА – НОВЫЕ ИНТЕГРАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ И РЕШЕНИЯ	В работе анализируются задачи, которые необходимо решить для технического обеспечения формирования электронных пулетек и гильзотек, объединяющих сотни тысяч цифровых изображений однотипных объектов.	Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия «Экономика. Управление. Право», 2012, Т. 12, вып. 3
К вопросу о формировании гильзотек гладкоствольного огнестрельного служебного и охотничьего оружия	Введение. Законодательством Российской Федерации не предусмотрен контрольный отстрел гладкоствольного оружия правоохранительными органами. Гильзотеки гладкоствольного оружия отсутствуют ввиду малой криминалистической информативности, что, в свою очередь, затрудняет расследование преступлений, совершенных с использованием данного вида огнестрельного оружия. В статье рассматривается возможность введения гильзотек зарегистрированного гладкоствольного оружия. Описаны концептуальные возможности по реализации данного решения. Теоретический анализ. Предлагаются разработанные криминалистические маркеры как одно из необходимых условий для реализации проекта по созданию гильзотек гладкоствольного оружия. Рассматривается система баллистической маркировки гильз гладкоствольного огнестрельного гражданского и служебного оружия, предназначенная для бы- строго (оперативного) установления номера экземпляра оружия, из которого она была стреляна, с последующей идентификацией оружия по частным криминалистическим признакам. Эмпирический анализ. Проведены экспериментальные ис следования с криминалистическими маркерами, изготовленными с использованием различных технических способов, проанализированы критерии их эффективности, позволяющие при идентификационном исследовании выявлять индивидуализирующие криминалистические признаки. Рассмотрены возможности криминалистической идентификации следов на гильзе, сформированных криминалистическими маркерами, с целью установления правоохранительными органами конкретного экземпляра гладкоствольного зарегистрированного оружия. Результаты. Путем внедрения на законодательном уровне криминалистических маркеров у правоохранительных органов появляется возможность создания базы криминалистических гильзотек гладкоствольного зарегистрированного оружия, что повысит эффективность расследования преступле- ний с использованием данного вида огнестрельного оружия.	Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Экономика. Управление. Право. 2018. Т. 18, вып. 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