Глава 2. Развитие автоматизации в дактилоскопии

Эффективность результатов борьбы с преступностью зависит от определенных методов и средств. Задачи, связанные с расследованием и раскрытием преступлений, решаются быстрее, если эти методы и средства соответствуют новейшим достижениям науки и техники.

Попытки автоматизировать дактилоскопическую регистрацию и экспертизу велись в направлении разработки системы кодирования и конструирования соответствующих автоматических аппаратов.

В дактилоскопии создавалось новое научно-практическое направление. В Высшей школе МВД СССР (ныне — Академия управления МВД России), благодаря изобретению Л. Г. Эджу-бова и С. А. Литинского, 2 апреля 1959 г. было произведено испытание первого образца действующей модели дактилоскопического автомата^[1]. Модель состояла из трех устройств: прибора для кодирования, кинопроекционного устройства с экраном для фотоэлементов и электронного блока.

Первая модель дактилоскопического автомата была примитивным и громоздким прибором, на нем неудобно было работать, а кодирование отнимало много времени. Но все же это дало возможность убедиться в правильности нового подхода в построении дактилоскопической регистрации.

Комментируя работу первой модели дактилоскопического автомата, Л. Г. Эджубов в работе «Статистическая дактилоскопия» пишет: «Конечно, с точки зрения современных возможностей все это выглядело весьма примитивно, но модель позволяла продемонстрировать возможности нового способа дактилоскопической регистрации, показала, что поиск в этом направлении вести целесообразно. Нельзя забывать и тот факт, что в то время не существовало методов электронной (компьютерной) обработки изображений»^[2]. Проведенные эксперименты привели к ряду изобретений^[3].

Многие практики, в том числе и сотрудники центральной дактилоскопической картотеки, сомневались в реализуемости координатного подхода для регистрации папиллярных узоров, так как на участке узора всего в 1 мм располагались 2 папиллярные линии. Незначительные смещения в положении следа и отпечатка при координировании могли бы привести к ошибкам в отборе искомого объекта, но работа действующей модели доказала, что эти опасения были напрасны.

Демонстрация работы действующей модели дактилоскопического автомата имела, кроме того, большое психологическое значение. В 1961 г. при Институте милиции МВД СССР была разработана своя система автоматизированной дактилоскопической регистрации, использующая тот же зонально-точечный принцип и реализованная на промышленном образце ЭВМ «Минск-100». Кодирование отпечатков и следов здесь уже проводилось в полуавтоматическом режиме на специальном устройстве, поиск же был автоматизирован полностью. В банк данных было введено несколько тысяч отпечатков. Однако руководство МВД СССР в то время психологически еще не было готово к очень дорогим научным разработкам, и работы, к сожалению, были очень быстро прекращены. Как пишет Л. Г. Эд-жубов, «в России достаточно часто первыми изобретают нечто, затем исследования забрасывают и лишь потом, как у нас принято говорить в шутку, “догоняют Америку”». Здесь произошла именно такая история. Правда, следует признать, что наши исследования “забежали вперед”, так как уже позже стало понятно, что практической реализации автоматизации дактилоскопической регистрации на новых принципах можно было добиться лишь тогда, когда наука и промышленность освоят системы компьютерной обработки изображения, чтобы осуществить автоматическое кодирование сотен тысяч папиллярных узоров картотек»^[4].

Большое значение в развитии автоматизации дактилоскопии имел переход на персональные малогабаритные компьютеры, с появлением которых методы обработки и сравнения любых современных АДИС далеко ушли от «кружочков», «точек» и кинопленки автомата 1959 г.

В 1960-е гг. проходит ряд симпозиумов и конференций, которые посвящены использованию математического аппарата в судебной экспертизе и криминалистике, вопросам автоматизации обработки информации и оптимизации управления на базе ЭВМ^[5].

В 1966 г. по решению Государственного комитета по науке и технике при Центральном (позже — Всесоюзном) научно-исследовательском институте судебных экспертиз Министерства юстиции СССР были организованы первые специализированные кибернетические лаборатории: кибернетических методов в криминалистике и правовой статистике, автоматизации правовой информационно-справочной службы, автоматизации судебно-экспертных исследований и машиносчетная станция. Создание этих лабораторий свидетельствовало о том, что решение проблем использования кибернетики в правовой сфере приобрело государственное значение.

С 1969 г. в подразделениях МВД СССР стали создаваться информационные и информационно-вычислительные центры, что давало возможность использования научного и технологического потенциала построения эффективных систем сбора, обработки и использования информации о преступнике.

В 1970-е гг. проводятся более углубленные научные исследования по проблемным вопросам использования вычислительной техники в деятельности ОВД, методологическим и процессуальным аспектам кибернетизации юридической деятельности, математической формализации понятий теории криминалистической идентификации, а также развитию дактилоскопической экспертизы и дактилоскопической регистрации. Создаются различные банки данных и информационно-поисковые системы, проводится максимальная компьютеризация операций.

Бурное развитие науки и техники, повлекшее объективную необходимость более глубокой специализации в развитии криминалистики, привело к выделению в составе милиции в 1981 г. экспертно-криминалистической службы. Это позволило более четко определить ее задачи и функции, положительно отразилось на результативности использования криминалистических средств и методов в раскрытии и расследовании преступлений.

В настоящее время экспертно-криминалистическая служба — это развитая система криминалистических подразделений, в которых служат свыше 10 тыс. специалистов, производящих ежегодно до 2 млн экспертиз и исследований, осматривающих в составе оперативно-следственных групп свыше 1 млн мест происшествий.

Возрастающая из года в год и усложняющаяся работа экспертно-криминалистических подразделений ОВД обусловила необходимость решения проблемы подготовки экспертных кадров.

В 1961 г. наряду с экспертным отделением Московской специальной средней школы милиции (МССШМ), выпускавшей специалистов в области криминалистической экспертизы, готовить экспертов-криминалистов с высшим юридическим образованием стали в Высшей школе МВД РСФСР.

В г. Волгограде в 1973 г. открылся факультет подготовки экспертов-криминалистов в Высшей следственной школе МВД СССР (ВСШ МВД СССР), но при этом были ликвидированы отделения по подготовке экспертов-криминалистов в МССШМ и Высшей школе МВД СССР.

Однако ВСШ МВД СССР обеспечивала ежегодный выпуск всего лишь около 100 экспертов, что было намного меньше потребности в таких специалистах в ОВД. В 1988 г. отделение по подготовке экспертов-криминалистов было воссоздано в МССШМ. В 1999 г. экспертный факультет образован в Московском юридическом институте МВД России (ныне — Московский университет МВД России имени В. Я. Кикотя). Подготовка экспертов-криминалистов включает изучение основ программирования и функционирования АДИС, разработка и совершенствование которых не прекращается и по сегодняшний день.

Основным направлением автоматизации собирания и исследования следов пальцев рук является создание автоматизированных информационных систем, включающих в себя системы ведения систематизации дактилоскопической информации, а также системы анализа и сравнительного исследования изображения следов рук.

В последние годы при описании автоматизированных систем дактилоскопической регистрации основное внимание уделяется компьютерной (аппаратно-программной) стороне проблемы, организации дактилоскопического поиска, результатам работы автоматизированных систем и другим аналогичным вопросам, хотя и важным, но не имеющим прямого отношения к научным принципам, положенным в основу современных автоматизированных систем.

Рассмотрим принципы автоматизированных систем, которые, с одной стороны, определяются требованиями криминалистической теории идентификации, а с другой — математическими и технологическими (информационными) требованиями.

Для создания автоматизированной системы должна быть выработана эффективная и корректная классификационная система признаков папиллярного узора и т. д. Порог идентификации должен определяться не числом признаков (деталей), совпавших в следе папиллярного узора и в отпечатке подозреваемого, а объемом информации, заложенной в них.

Математические методы базируются на экспериментальных подсчетах частот встречаемости признаков, на предположениях о том, что совокупность признаков дает возможность выделить единичный объект из множества аналогичных.

Одной из важнейших количественных характеристик в статистической дактилоскопии является частота встречаемости деталей папиллярного узора.

Для того чтобы решить проблему построения оптимальной классификационной системы деталей папиллярного узора, нужно предварительно выработать определенную систему принципов. Эти принципы разрабатываются для описания папиллярных узоров на первой фаланге пальцев рук, но их можно использовать и для описания узоров на ладонной поверхности. В настоящее время выделяют следующие принципы:

См.: Эджубов Л. Г. Статистическая дактилоскопия. М., 1999.

1) принцип системности описания — создание варианта целостной системы описания признаков папиллярного узора;
2) принцип формализации — для применения математических методов при решении широкого класса дактилоскопических задач необходимо знать частотные, «ценовые» характеристики признаков папиллярного узора, получить их можно только тогда, когда число признаков в системе описания конечно и формально определено;
3) принцип детальности описания — описание признаков узора должно быть предельно подробным и точным, чтобы можно было добиться множества различных целей;
4) принцип типизации признаков — семантические признаки, количественные признаки, относительные координатные характеристики, абсолютные координатные характеристики;
5) принцип определения понятий;
6) принцип изучения симметрии и асимметрии узора — используются понятия симметрии и асимметрии как для узора в целом, так и для деталей;
7) принцип использования иерархических уровней описания — первый — подробного, но формализованного описания детали; второй — описывается особенность узора без ее детализации, например точка, глазок, разветвление; третий — описываются самые общие характеристики детали; четвертый — идет описание местоположения определенных деталей в какой-нибудь координатной системе;
8) принцип объективизации описания — методика описания особенностей папиллярных узоров и систем классификации деталей.

В дактилоскопии существует два основных метода регистрации: десятипалъцевый (декадактилоскопический) и однопальцевый (монодактилоскопический). В десятипальцевом методе по узорам всех 10 пальцев выводилась единая дактилоскопическая формула, и по ней в картотеке располагались регистрационные карты. В узорах каждого пальца выделялись один-два признака, которым приписывались определенные числовые значения. Совокупность таких числовых обозначений и составляла дактилоскопическую формулу.

См.: Готт В. С., Перетурин А. Ф. Симметрия и асимметрия как категории познания // Симметрия, инвариантность, структура (философские очерки). М., 1967.

Достоинством всех дактилоскопических (формульных) систем была их простота. Но с возрастанием количества картотек стали выявляться существенные недостатки принятого метода регистрации (в папиллярном узоре оказалось небольшое количество относительно стабильных признаков).

Монодактилоскопический тип картотеки строился по отдельным отпечаткам пальцев. Эти картотеки предназначались для решения более трудоемкой криминалистической задачи — отождествления преступников по следам, обнаруженным на местах происшествий. Практически организовать хорошо работающую картотеку такого типа на формульном принципе никогда не удавалось, так как для таких картотек использовался именно тот же формульный принцип, что и для картотек десятипальцевых. Новый подход был найден в 1957 г. В отличие от формульных систем он был назван кодовым.

Главной характеристикой новой системы являются основные координатные признаки, которые использовались в декартовой системе координат. Использование координатного подхода позволило выделить и такой новый и ранее неизвестный в дактилоскопии признак, как местоположение детали без учета особенностей этой детали, т. е. при описании папиллярного узора появилась такая важная особенность, как «точка» на координатном поле. Все это позволило перейти от сравнения формул к сравнению изображений точек, размещенных на координатной плоскости. Такое размещение передавало индивидуальные особенности конкретного папиллярного узора.

Эта совокупность точек, отражающих местоположение деталей узора и помещенных в систему координат, и является точечным кодом пальцевых отпечатков и следов. Но точечный код непригоден для регистрации, поскольку папиллярный узор располагается на мягкой и эластичной «подушке» пальца и обладает малой устойчивостью к деформации при следообразова-нии. Поэтому при отборе отпечатков и при образовании следа обязательно происходят искажения, которые приводят к смещению точек на поле координат.

При кодировании дактилоскопических отпечатков и папиллярных следов обозначается определенный «створ», в пределах которого допускаются смещения изображений. Этот «створ» и есть не что иное, как «зона», в которую следует попасть «сво

См.: Эджубов Л. Г. Статистическая дактилоскопия. М., 1999.

ей точке». На этом принципе была создана первая действующая модель дактилоскопического автомата.

Эти исследования по автоматизации дактилоскопической регистрации имели большое методологическое значение. Была впервые использована новая система признаков, которая основана на координатном представлении папиллярного узора. Большую роль сыграл более высокий уровень формализации как при описании самого узора, так и при постановке задач, без чего невозможна никакая автоматизация.

За рубежом исследования по созданию АДИС проводились в США. Данный неполный краткий перечень систем автоматизации дактилоскопической регистрации приведен в работе Л. Г. Эджубова «Статистическая дактилоскопия».

Все эти системы предназначены для автоматического кодирования и хранения больших объемов информации о папиллярных узорах.

Создание таких систем привело к формированию нового научно-практического направления в дактилоскопии^[6].

1960-е гг. ознаменовались рядом конференций и симпозиумов, которые специально были посвящены использованию математического аппарата в криминалистике и судебной экспертизе, вопросам автоматизации обработки информации на базе ЭВМ^[7]. Отмечалось, что правомерно и необходимо использовать теоретико-вероятностные методы в практике судебной экспертизы. Это позволит избавиться от судебных ошибок в оценке признаков, учесть качественную сторону исследуемых явлений, обеспечить научную методику исследования на основе соединения количественного и качественного начал. Тогда же 3. И. Кирсанов определил важность использования теории вероятностей математической статистики и для развития теории идентификации^[8].

Эксперты, ориентируясь в практической деятельности на количественные методы, должны понимать, что они конструируются на основе хорошо поставленных экспериментов, обоснованных теоретических положений, проверки предполагаемых методов на практике и пр. И вместе с тем окончательный вывод эксперт должен принимать на базе не только формализованных математических построений, но и с учетом качественной информации, личного опыта и даже интуиции.

В то же время появляется первая российская разработка кодовой системы регистрации, положившей начало новому направлению в дактилоскопической регистрации. В отличие от формульных систем были созданы кодовые системы, которые предназначены для компьютерной обработки изображений папиллярных узоров.

В 1966 г. организованы первые специализированные кибернетические лаборатории, а с 1969 г. — информационные и информационно-вычислительные центры.

1970-е гг. характеризуются более углубленными научными исследованиями по проблемным вопросам вычислительной техники в ОВД, развитию дактилоскопической экспертизы и дактилоскопической регистрации. Основной упор делается на компьютеризацию операций, обеспечивающих идентификационный анализ — создание различных банков данных и информационно-поисковых систем, а также на применение ЭВМ для минимизации «ручного труда, например при составлении текстов экспертных заключений»^[9].

Этот период связан с практической разработкой «кодовых» автоматизированных систем за рубежом, например в США, Англии, Германии, Японии, Франции. Так, в 1967 г. ФБР заключило контракты на проектирование моделей автоматического распознавания отпечатков пальцев с Cornell Aeronautical Laboratory, Inc (сейчас — Calspan Corp.) и Automatjics Divisionof North American Aviation, Jnc (ныне — Rokwell International Corp.). Национальное бюро стандартов начинает разрабатывать алгоритмы и программы для сравнения отпечатков пальцев^[10].

Работы, связанные с проблемой создания АДИС, в МВД СССР начались в 1969 г. Они первоначально проводились Всесоюзным научно-исследовательским институтом (ВНИИ) МВД СССР и Оперативно-техническим управлением (ОТУ), а затем, с 1970 г., созданием АДИС начинает заниматься Главный информационный центр МВД СССР, который с середины 1970-х гг. становится фактически единственной организацией в системе МВД, ведущей эту проблематику^[11].

В 1977 г. во всех областных УВД была внедрена система «След», для функционирования которой созданы группы из ин-спекторов-дактилоскопистов под руководством экспертов экспертно-криминалистических подразделений. Инспекторы-дактилоскописты осуществляли кодировку папиллярных узоров в соответствии со специальной кодировочной таблицей, которая состояла из шести разделов. В двух разделах отмечались типы и разновидности узоров по традиционной дактилоскопической классификации, в двух других разделах дополнительно отмечался код центральной части узора, с учетом наличия и расположения особенностей, в остальных разделах отмечались строение дельты и расстояние от дельты до центра. В каждом разделе было 10 иллюстрированных рисунками подразделов. В связи с чем инспектор-дактилоскопист выводил шестизначное цифровое обозначение кода папиллярного узора. По вышеуказанному коду, введенному в ЭВМ, в дальнейшем и осуществлялся поиск. Но на практике данная система себя не оправдала, так как имелись технологические проблемы кодировки, неоднозначная ориентация специальной кодировочной сетки на отпечатках или следах. Также имели место технические проблемы в работе системы, например приходилось арендовать часы работы на ЭВМ сторонних организаций для машинной обработки карточек, случались поломки ЭВМ, повреждения программного обеспечения и баз данных. Наряду с системой «След» существовали и другие автоматизированные системы, например информационно-поисковая система «Дак-то» (Экспертно-криминалистический отдел УВД Севастопольского горисполкома), которая использовала индексирование узоров по описанию интегральной структуры узлов по 39 эталонам (8 дуговым, 20 петлевым, 11 Завитковым), а также ручная монодактилоскопическая поисковая система «Перфо» (Экспертно-криминалистическая лаборатория Ильичевского городского ОВД Одесской области), которая использовала карты с краевой перфорацией, несущей информацию не толькоо типе узора, но и формализованные сведения о преступлении и лице, поставленном на учет^[12].

Формульные системы должны были автоматизировать оперативно-разыскные учеты ЭКП городских, районных, линейных ОВД, но задача не была выполнена, так как использование таких систем приводило лишь к незначительному усовершенствованию и радикально не влияло на скорость проверки^[13].

К концу 1970-х гг. был сделан вывод о том, что наиболее необходимой и в то же время наиболее трудоемкой для реализации является автоматизированная проверка следов рук, изъятых с мест происшествий, по массивам дактилокарт оперативно-справочного учета. Стало понятно, что создание АДИС относится к числу исключительно наукоемких и технически сложных задач, которые требуют соответствующего научно-технического уровня в стране и больших ресурсных затрат^[14].

Главный информационный центр (ГИЦ) МВД СССР проводил экспериментальную проверку математических моделей по обработке изображений и построению автоматизированных систем. Большинство методик и алгоритмов обработки изображений было проверено экспериментальным путем именно на этом комплексе, разработаны способы построения баз данных дактилоскопических систем, алгоритмы выделения характерных признаков и классификация папиллярных узоров, проведены статистические измерения по полю узора на реальном массиве данных. Подготавливались методики использования АДИС в работе ОВД. В лабораториях созданы и испытаны про-граммно-технические модели дактилоскопической системы. Эти модели в силу слабой технической базы и недостаточной проработки научных аспектов проблемы явились бесперспективными для внедрения в практику.

Как и за рубежом, наши разработчики создавали в первую очередь отдельные компоненты системы и алгоритмы обработки данных. В целях дальнейшей автоматизации дактилоскопических учетов сотрудниками ГИЦ (в настоящее время — ГИАЦ), ВНИИ, Экспертно-криминалистического управления (ЭКУ) МВД СССР было проведено системное обследование дактилоскопических учетов в ОВД и подготовлено постановочное техническое задание на разработку АДИС.

По поводу определения АДИС в научной литературе и нормативных актах нет единой позиции. Первоначально термин «АДИС» или «AFIS» был предложен японской фирмой NEC (Nipon Elektric Company) как торговая марка выпущенного продукта и обозначалась «А. F. I. S.» с расшифровкой аббревиатуры «Automated Fingerprint Identification System», что в переводе означает «автоматизированная дактилоскопическая идентификационная система». В дальнейшем эта аббревиатура стала использоваться для обозначения класса автоматизированных систем дактилоскопического назначения. Предпринимались попытки других фирм произвести уточнение названия разрабатываемых систем. В частности, французская фирма Morpho-system вводила понятие «AFRS» (Automated Fingerprint Recognishion (распознование) System). Но эти новые предложения не изменили общепризнанного термина^[15].

В отечественной литературе существует достаточное разнообразие названий таких систем: «автоматизированная дактилоскопическая информационно-поисковая система»^[16], «автоматизированная дактилоскопическая идентификационная система»^[17] и др.

С правовых позиций термин «автоматизированная дактилоскопическая информационная система» будет точнее, так как определение информационной системы закреплено в ст. 2 Федерального закона от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». В этой статье определено, что информационной системой является «совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств», которая реализуется через «информационные технологии» (поиск, сбор, обработка, накопление, хранение, предоставление и распространение информации (от лат. informatio — разъяснение, изложение) — это сведения о предметах, явлениях и процессах окружающего нас мира. Закон определяет информацию как «сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления».

Исходя из трактовки содержательной стороны автоматизированной информационной системы (АИС), она является широким понятием. По мнению М. Г. Степанова^[18], она включает в себя как частные случаи автоматизированные информационно-поисковые системы (АИПС), автоматизированные информационно-справочные системы (АИСС), автоматизированные информационно-расчетные системы (АИРС) и др. А. И. Хвыля-Олинтер же определял АДИС как разновидность специализированных АИПС технико-криминалистического назначения^[19].

Разнообразие названий объясняется попыткой отразить функциональные особенности программно-технического комплекса АДИС либо специфику области применения.

Постоянное совершенствование программно-технических комплексов АДИС определяет необходимость создания единой методики исследования разрабатываемых средств, обеспечивающих автоматизацию дактилоскопических учетов.

В 1991 г. по крайней мере шесть организаций представили свои макеты или опытные образцы программно-технических комплексов АДИС.

Московский государственный технический университет (МГТУ) имени Баумана предложил дактилоскопическую систему, функционирующую в интерактивном режиме и рассчитанную на автоматизацию картотек городских, районных ОВД (несколько тысяч дактилокарт). В то время эта система эксплуатировалась в МВД Мордовии (г. Саранск), была приобретена МВД Белоруссии, УВД Липецкого облисполкома^[20].

К концу 1991 г. советско-индийское совместное предприятие (СП) «Совиндейта» (г. Миасс) представила свой программнотехнический комплекс системы, которая проектировала дактилоскопическую систему для автоматизации картотек объемом несколько десятков тысяч дактилокарт. Система обрабатывала изображения отпечатков пальцев рук как в автоматическом, так и в интерактивном режиме и имела в своем составе быстродействующий процессор компьютера IBV АТ (80486) и автоматический сканер.

По заказу ЭКЦ МВД СССР одно из предприятий оборонной промышленности разработало на специализированном комплексе технических средств для обработки изображений дактилоскопическую систему «Фрагмент» на массивы до 1000 дактилокарт.

Примерно в то же время была близка к завершению автоматизированная система, разработанная Научно-производственным объединением (НПО) «Точприбор» (г. Москва) (затем — Научно-техническое предприятие «Каппа» — система «ДактоПро»), проработана концепция дактилоскопической системы и намечены пути ее реализации в Уральском политехническом институте. Коллектив филиала «Ультразвук» НПО СВТ (г. Санкт-Петербург) создал макетный образец программнотехнического комплекса АДИС «Ультра» (алгоритмы обработки изображений и поиска информации в базе данных)^[21].

Указанные выше разработанные системы были ориентированы на нижний уровень АДИС (автоматизированные рабочие места (АРМ) эксперта-криминалиста).

Наиболее перспективными из этих АДИС можно было назвать системы, предложенные СП «Совиндейта» и МГТУ имени Баумана. Они достаточно полно учитывали свойства дактилоскопических изображений и особенности технологии ведения дактилоскопических учетов.

Из-за большого количества поступающих дактилокарт (до 8— 10 тыс. в месяц) появились задолженности до 6 мес. по их проверке, несмотря на напряженный график работы дактилоскопической группы. При анализе создавшейся ситуации был сделан вывод о том, что намного оперативнее проверить 3 тыс. следов по базе дактилокарт, чем 40—45 тыс. последних по схеме «Дактилокарта-След». При этом хотя и снижается качество проверок, но значительно экономится время — повышается скорость обработки дактилоскопической информации, сводятся к минимуму затраты ручного труда при постановке запросов на поиск. Кроме того, основная часть нагрузки перераспределяется на вычислительную технику, существенно уменьшается количество запросов, а проверка производится по всему массиву введенных дактилокарт в залповом режиме, т. е. на поиск одновременно ставится вся база следов^[22].

Таким образом, автоматизированные учеты тем эффективней, чем они шире (как по своим информационным объемам, так и по территории, которую они охватывают).

Интенсивные разработки и резкий скачок компьютерных технологий и аппаратных средств в декабре 1992 — январе 1993 г. дали возможность представить девять систем на открытые испытания, которые проводились ЭКЦ, ГИЦ МВД России. По результатам испытаний были даны рекомендации о возможности использования отечественных АДИС в ОВД.

К 1992 г. все коллективы-разработчики подготовили свои действующие макеты или опытные образцы программно-технических комплексов автоматизированных дактилоскопических систем. По обобщенным данным об этих системах (объему хранимых дактилокарт в базе данных АДИС, уровню автоматизации ввода изображений и т. д.) можно сделать вывод, что они могли обеспечить автоматизацию только следотек и вспомогательных дактилоскопических картотек городских, районных, линейных ОВД. Для большинства из них был характерен недостаточный учет всей полноты свойств дактилоскопических изображений и особенностей технологии ведения дактилоскопических учетов^[23].

Для проведения тестирования специалистами Центра были разработаны программа и методика тестирования, подготовлен специальный тестовый массив дактилокарт и следов. Тестирование АДИС стало последовательным продолжением стендовых испытаний, проводимых МВД России в 1992—1993 гг., но отличалось от них рядом особенностей:

— тестовые массивы были подобраны с учетом сочетания трех основных показателей качества дактилокарт и следов (хорошее, среднее, плохое);

— объем информационных массивов дактилокартотек и сле-дотек соответствовал массивам дактилоскопических учетов ЭКП городских, районных, линейных органов;
— в ходе тестирования был исключен субъективизм в понимании объема и правильности выставления дактилоскопических признаков на тестовых следах^[24].

Поисковые характеристики систем проверялись в трех режимах: «отпечаток — отпечаток»; «след — отпечаток»; «след — след». Испытания показали, что большинство систем хорошо работали в режиме поиска, но ни одна из представленных систем не отвечала в полном объеме требованиям по обработке следовой информации.

В процессе разработки алгоритмов автоматизации разработчики сталкивались на этапах автоматического считывания и опознания отпечатков с рядом проблем: плохое качество отпечатков; фрагментарное отображение папиллярного узора; деформации и искажения папиллярного узора; смещения и повороты отпечатков; неизбежные ошибки первого («пропуск цели») и второго рода (излишний выбор — помехи) при считывании и кодировании особенностей папиллярного узора.

Трудности подходов и требований к автоматизации дактилоскопических учетов были связаны с различием качества объектов учета и их функциональных особенностей. Направления автоматизации дактилоскопических учетов обеспечивали: в первом случае — идентификацию живых лиц, трупов по отпечаткам 10 пальцев рук хорошего качества; во втором — идентификацию лиц, оставивших одиночные следы рук при совершении конкретных видов преступлений, и определение, одним или разными лицами они оставлены на разных местах преступления.

Вопросы для самоконтроля

1. Когда и кем впервые в России была применена автоматизация в дактилоскопии?
2. Какие принципы разработаны для описания папиллярных узоров?

3. Какие основные методы регистрации преступников существуют в дактилоскопии?
4. Создание каких систем привело к формированию нового научно-практического направления в дактилоскопии?
5. Что такое АДИС и каково их значение для дактилоскопии?

Авторы: Проткин Алексей, Бондаренко Роза, Сафонов Андрей, Татарчук Алла, Устинов Вадим

[1] См.: Эджубов Л. Г., Литинский С. А. Способ сравнительного исследования (идентификации) дактилоскопических отпечатков и устройство для осуществления способа. Авт. свид. № 114460, приоритет от 19 августа 1957 г.
[2] Статистическая дактилоскопия: (методол. проблемы) / Л. Г. Эджубов [и др.] ; под ред. Л. Г. Эджубова. М. : Городец ; Формула права, 1999. С. 87.
[3] См.: Эджубов Л. Г., Литинский С. А. Способ автоматической разрывно-импульсной идентификации дактилоскопических отпечатков: Авт. свид. № 133278, приоритет от 27 июля 1959 г. ; Бондаренко Р. В. Автоматизация в дактилоскопии : учеб, пособие. М. : Щит-М, 2013. С. 21.
[4] Эджубов Л. Г. Статистическая дактилоскопия. М., 1999. С. 140.
[5] См.: Статистические методы в криминологии и криминалистике : тезисы докладов и сообщений на симпозиуме 20—21 апреля 1966 г. М., 1966.
[6] См.: Эджубов Л. Г. Статистическая дактилоскопия. М., 1999.
[7] См.: Статистические методы в криминологии и криминалистике : тезисы докладов и сообщений на симпозиуме 20—21 июня 1966 г. М., 1966.
[8] См.: Применение теории вероятностей и математической статистики в судебной экспертизе // Материалы научной конференции 5—6 июня 1963 г. М., 1964.
[9] См.: ЭджубовЛ. Г. Теоретические, правовые и организационные проблемы автоматизации судебной экспертизы : дис. ... д-ра юрид. наук. М., 1989. С. 31.
[10] См.: Бондаренко Р. В. Автоматизация в дактилоскопии. С. 29.
[11] См.: Майлис Н. П., Ярмак К. В., Бушуев В. В. Дактилоскопия и дактилоскопическая экспертиза. М. : ЮНИТИ-ДАНА ; Закон и право, 2017. С. 229.
[12] См.: Бондаренко Р. В. Автоматизация в дактилоскопии. С. 30 ; Майлис Н. П., Ярмак К. В., Бушуев В. В. Дактилоскопия и дактилоскопическая экспертиза. С. 230.
[13] См.: Смирнов М. П. Становление и перспективы развития дактилоскопического метода криминалистического учета : дис. ... канд. юрид. наук. М., 1982.
[14] См.: Апушкин Е. В., Хвыля-Олинтер А. И. Состояние и перспективы развития автоматизированной дактилоскопической информационной системы // Информационный бюллетень. М., 1991. С. 8.
[15] См.: Бондаренко Р. В. Автоматизация в дактилоскопии. С. 32.
[16] См.: Шмаков В. Система. Челябинск, 1995. С. 3.
[17] См.: Методические рекомендации «Организационные вопросы внедрения автоматизированных дактилоскопических идентификационных систем ЭКП ОВД России». М. : ЭКЦ МВД России, 1996.
[18] См.: Степанов М. Г. Организация и ведение баз данных // Автоматизация решения практических задач в органах внутренних дел : учеб, пособие / под ред. В. А. Минаева. М., 1996. С. 106.
[19] См.: Апушкин Е. В., Хвыля-Олинтер А. И. Состояние и перспективы развития автоматизированной дактилоскопической информационной системы // Информационный бюллетень. М., 1991. С. 9.
[20] См.: Бондаренко Р. В. Автоматизация в дактилоскопии. С. 34.
[21] См.: Майлис Н. П., Ярмак К. В., Бушуев В. В. Дактилоскопия и дактилоскопическая экспертиза. С. 232.
[22] См.: Бондаренко Р. В. Автоматизация в дактилоскопии. С. 35 ; Май-лис Н. П., Ярмак К. В., Бушуев В. В. Дактилоскопия и дактилоскопическая экспертиза. С.232—233.
[23] См.: Методы, алгоритмы и программное обеспечение гибких информационных технологий для автоматизированных идентификационных систем : сб. науч. ст. / отв. ред. А. Ф. Чернявский. Минск, 1999. С. 3.
[24] См.: Бондаренко Р. В. Автоматизация в дактилоскопии. С. 36 ; Май-лис Н. П., Ярмак К. В., Бушуев В. В. Дактилоскопия и дактилоскопическая экспертиза. С. 233.