РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ В РАСКРЫТИИ ПРЕСТУПЛЕНИЙ

В современных системах безопасности все более прочное место занимают биометрические технологии идентификации личности, которые в наибольшей степени сочетают в себе высокую степень защиты, конфиденциальность, надежность и удобство использования [1, с. 31].

Широкая популярность фотографических изображений при идентификации конкретных личностей обусловила необходимость совершенствования алгоритмов, направленных автоматизацию и данных процессов и увеличение их точности. С начала 1960-х годов ХХ века, стали вестись разработки, направленные на совершенствование методов анализа биометрических показателей элементов человеческого лица. В качестве отправной точки была избрана позиция, согласно которой на фотографических изображениях человека имеется возможность обозначить ряд константных точек, дающих возможности для определения конкретных размеров и геометрических построений.

В 1965 г. исследователь из г. Рига Р.Э. Эльбуром представил новый метод, носящий название проективно геометрического. В рамках данного метода были обозначены от 6 до 8 константных точек, которые позволяли бы обнаруживать проективное соответствие. Кроме того, Р.Э. Эльбуром представил идентификационный графический алгоритм, который базировался на том, что константные точки, возможно, сориентировать относительно прямоугольной системы координат так, что при наложении данных осей координат появляется возможность установить наличие либо отсутствие перспективного соответствия. Но, дальнейшее исследование данного алгоритма другими исследователями не достаточную обоснованность данного алгоритма, т.к. имели место совпадения константных точек у двух и более человек. Соответственно предложенная методология не могла выступать в качестве надежного способа.

Последующее развитие научно-теоретических положений в данной сфере, а также совершенствование ЭВМ, позволили в 1970 г. разработать аналитический метод идентификации лиц по фотоснимкам (автор Н.С. Полевой). Данный научный подход также предполагал применение комплекса константных анатомических точек. Однако, при этом, данные точки были соединены между собой, что в свою очередь, позволяло определять специфику изображения как пространственную, так и линейную. Данный метод позволял выявление конкретного лица при сравнении изображений в аналогичных ракурсах, путём установления одинаков размеров линий между константными точками [2, с. 1064-1070]. Применение ЭВМ позволяло в данном алгоритме применять формулы, которые брали в расчет все компоненты, которые привносили искажение линейных величин между константными точками на различных ракурсах.

Указанные разработки позволяли бы применение данного алгоритма в расследовании преступлений, путем составления таблиц с коэффициентами для разных ракурсов. Были сформированы альбомы с различными ракурсами, а также даны рекомендации по правильному применению данных коэффициентов при установлении конкретных лиц по фотоснимкам.

Для полноценного введения в практику, данные алгоритмы нуждались в экспериментальных исследованиях и дальнейшей апробации в деятельности правоохранительных органов, но в силу различных причин, данный этап остался не реализованным.

Выше обозначенные исследования заложили фундамент для более современных компьютеризированных систем распознавания лиц по фотоснимкам на основании поисково-регистрационных учетов с применением новейших компьютерных программ. Современные высочайшие темпы развития высокотехнологичных систем, учитывающих множество константных точек, пространственных и линейных данных, позволяют проводить практически безошибочную фотоидентификацию лица по фотоснимкам.

В наше время подобная практика получила широчайшие распространение. К примеру, с помощью подобных систем проводится выявление футбольных хулиганов на стадионах, с целью их дальнейшего недопущения на подобные мероприятия (данные меры успешно применялись во время Чемпионата мира по футболу 2018 г.). Также многие собственники обеспечивают видео- и фото - фиксацию при наблюдении за сохранностью своего имущества. Что в дальнейшем позволяет идентифицировать лиц, которые совершают преступные действия в отношении данного имущества.

Получает свое дальнейшее развитие и автоматизация «паспортного контроля». Совершенствование данной системы дает возможность проводить сравнение фотографий в паспорте со снимками, имеющимися в базах данных лиц зарегистрированных при получении данного документа.

При подобной идентификации возможно применение двух методов. При первом методе происходит пространственное формирование черт лица с возможность масштабирования и вращения в плоскости, на основании его геометрии в единицах конкретных черт, таких как глаза, нос, рот и т.д.

При идентификации лица производится учет комбинация всех обозначенных черт. Второй метод предполагает фотографирование лица с последующем преобразованием фотографии в цифровой формат, а также дальнейшем компьютерным распознаванием.

При использовании последнего метода происходит кодировка константных точек основных элементов лица и их контуров (рот, нос, уши, глаза, брови).

Несмотря на постоянное совершенствование технологий в сфере идентификации лиц на основании черт, в данной сфере по-прежнему существует ряд проблем, которые не позволяют утверждать, что применение подобных методов дает стопроцентно верный результат. В числе проблемных мест следует отметить отсутствие возможности учета быстрых изменений выражения лица. Сложно учитывать мимику лица как эмоциональную, так и коммуникативного характера. Вызывают проблемы применение макияжа и грима, а также изменения прически. Со временем происходят и возрастные изменения основных черт лица. Не всегда эффективно возможно учесть изменения, происходящие при наклоне и повороте головы. Кроме того, могут иметь значение такие факторы параметры источника фотоизображения, освещение при фотографировании и ряд других.

Как видно, спектр проблемных моментов, привносящих хоть и не значительный, но все же фактор возможной ошибки при идентификации субъекта по изображению, обуславливает необходимость разработки дополнительных методов применения биометрических данных в практической деятельности. К их числу следует отнести использование отпечатков пальцев и рисунка радужной оболочки глаз человека. Выдвигаются предложения о необходимости внесения данных параметров в российские паспорта.

Идентификация по особенностям папиллярных узоров пальцев рук человека в настоящее время осуществляется в автоматическом режиме.

Для этого используются наряду с традиционным получением окрашенных отпечатков пальцев на бумаге оптическое сканирование узора пальца руки, который прикладывается к поверхности сканера.

Недостаток данной технологии в том, что качество получаемого изображения зависит от состояния кожи. Если она влажная или сухая, то отпечаток может быть расплывчатым или бледным и, соответственно, непригодным для использования. В перспективе могут использоваться ультразвуковые сканеры, с помощью которых изображение получается бесконтактно.

Поскольку строение радужной оболочки глаза неповторимо, что объясняется генетическими особенностями её формирования, предложено использовать особенности рисунка радужки глаза для целей идентификации человека.

На фоне других биометрических параметров она выделяется высокой точностью и стабильностью. Разработана специальная аппаратура, позволяющая запечатлевать этот рисунок и потом осуществлять его сравнение с базой данных.

Использование для распознавания человека строения радужной оболочки глаза наряду с решением технических проблем требует также проведения определенных исследований данного объекта. А именно, требуется выяснить, как реагируют признаки, индивидуализирующие рисунок радужки глаза, на определенные заболевания человека хронического характера.

Постулат, что многое биологическое в человеке индивидуально, побуждает искать и другие объекты идентификации, наряду с вышерассмотренными. Так, выяснено, что расположение кровеносных сосудов глазного дна — хориоидальной сосудистой сетки — индивидуально.

Изображение строения этих сосудов получается с помощью специальной сенсорной камеры [2, с. 1064-1070].

Рисунок записывается в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне. Однако эксперименты показали, что нельзя получить хорошее изображение, если у человека сильный астигматизм или очень плохое зрение.

Предлагается также использовать термограммы лица, кистей рук человека в инфракрасном спектре. При этом фиксируется картина распределения на лице человека артерий, снабжающих кровью кожные покровы и выделяющих при этом тепло.

Термограммы, в отличие от обычных фотоизображений, могут быть сделаны и при полном отсутствии света. Распределение кровеносных сосудов, по мнению ряда авторов, не зависит от возраста человека, его эмоционального состояния. Однако требуются экспериментальные исследования, чтобы выяснить, насколько данный рисунок подвержен внешним температурным воздействиям (сильные жара или холод).

Кроме того, особой разновидностью биометрических технологий является идентификация личности с помощью динамических биометрических характеристик личности (динамическая биометрия). Динамические биометрические характеристики представлены подсознательными хорошо заученными человеком движениями, такими как походка, жестикуляция, мимика, голосовая артикуляция, рукопись и т. п. Эти движения реализуются в многомерном пространстве мышечных двигательных возможностей человека, что порождает колоссальную избыточность вариантов достижения цели. Постепенно в течение многих у каждого человека вырабатываются свои индивидуальные способы реализации большинства двигательных функций, которыми он затем успешно пользуется на протяжении всей жизни. При этом задача управления сложными двигательными функциями фактически переносится на подсознательный уровень, что приводит появлению устойчивых индивидуальных особенностей сложных движений (индивидуального двигательного почерка).

Список литературы:

1. Брюхомицкий Ю.А. Биометрическая идентификация личности методами искусственного интеллекта // Евразийское Научное Объединение. - 2018. - Т. 1. - № 5 (39). - С. 31-35.
2. Зинин А.М., Биометрические системы и идентификация человека // Lex Russia. -2012. -№ 5. - С. 1064-1070.