Оператор-зависимость методик получения метрических характеристик лица при реальных измерениях и по цифровым изображениям

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В научной литературе нет исследований, устанавливающих оператор-зависимость портретной идентификации при ручном методе измерений параметров лица у подэкспертных в сравнении с измерениями по цифровым изображениям. Не установлены трудозатраты и точность измерений при этих методиках.

Цель исследования ― установить оператор-зависимость методик реального измерения лица и измерения по цифровым изображениям.

Материалы и методы. Четырьмя исследователями независимо друг от друга инструментально измерены параметры лиц 24 женщин европеоидной расы в возрасте 19–20 лет, которые обучаются в Красноярском государственном медицинском университете имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого. Произведена однотипная стандартная цифровая фотосъёмка лица в пяти проекциях каждой из обследуемых с последующим сравнением результатов реальных измерений с цифровыми.

Результаты. При сравнении результатов измерений лица, полученных по цифровым изображениям или ручным методом, наблюдались погрешность как при измерениях одним исследователем одного конкретного параметра двумя разными методами, так и отличные результаты у других исследователей. Наибольшие отклонения наблюдались при ручном методе исследования, что может быть связано с зависимостью измерений от оператора.

Заключение. При отлаженном и методически выверенном подходе работа с цифровыми изображениями лица более точная и менее трудозатратная, чем при реальных измерениях, в связи с отсутствием оператор-зависимости, что может быть использовано в практике расследования преступлений.

Об авторах

Александра Альбертовна Юсупова

Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого

Email: aleksandra-yusup@mail.ru
ORCID iD: 0009-0000-8687-4312
SPIN-код: 4651-5075
Россия, Красноярск

Федор Валерьевич Алябьев

Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого

Email: alfedval@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4438-1717
SPIN-код: 2995-4963

д-р мед. наук, профессор

Россия, Красноярск

Екатерина Владиславовна Цюпко

Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого

Email: tsiupkoev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5283-255X
SPIN-код: 9334-6471
Россия, Красноярск

Алина Петровна Дягилева

Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого

Email: alya.krasnova.598@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8141-3055
SPIN-код: 9182-7870
Россия, Красноярск

Кристина Валерьевна Сухарева

Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого

Email: kristina.sukhareva.98@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-2176-2257
SPIN-код: 4444-2200
Россия, Красноярск

Назарий Павлович Чесалов

Томский национальный исследовательский медицинский центр

Email: nazary.chesalov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4060-9470
SPIN-код: 8124-9991
Россия, Томск

Галина Александровна Ващенко

Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого

Автор, ответственный за переписку.
Email: galina.555.v@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-2224-3241
SPIN-код: 5852-6474
Россия, Красноярск

Список литературы

  1. Мазур Е.С., Иванова Э.В. Возможность использования традиционных методов идентификации личности в криминалистике // Всероссийская научно-практическая конференция «Правовые проблемы укрепления российской государственности»: сборник трудов конференции, Томск, 28–30 января 2016 года. 2016. № 70. С. 183–185.
  2. Нарина Н.В. Опыт краниофациального сопоставления при судебно-медицинской идентификации личности. [2014 Oct 24]. Режим доступа: https://www.slideserve.com/rodd/5809286. Дата обращения: 15.10.2023.
  3. Благов В.О., Митюшин Д.А., Пучков Г.Ю., Ремизова Е.В. Основные направления создания информационной системы для идентификации личности по фенотипическим признакам человека // Вестник РГГУ. Серия: Информатика. Информационная безопасность. Математика. 2021. № 2. С. 37–48. doi: 10.28995/2686-679X-2021-2-37-47
  4. Дмитриева Л.В. Возможность использования биометрической идентификации личности при производстве судебной портретной экспертизы // Энциклопедия судебной экспертизы. 2018. № 4. С. 84–89.
  5. Дмитриева Л.В. Роль биометрической идентификации личности при производстве отдельных видов судебных экспертиз // Современная криминалистика: проблемы теории, практики, обучения. Сборник статей по материалам международной научно-практической конференции, Новосибирск, 24 марта 2017 года. Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2017. С. 58–60.
  6. Зинин А.М. Идентификация человека и установление личности по признакам внешности: соотношение понятий // Теория и практика судебной экспертизы. 2019. Т. 14, № 1. С. 66-69. doi: 10.30764/1819-2785-2019-14-1-66-69
  7. Hang D., Hailin S., Zeng D., Zhang X.P. The elements of end-to-end deep face recognition: A survey of recent advances // ACM Computing Surveys. 2022. N 54. doi: 10.1145/3507902
  8. Saadeh M., Fayyad-Kazan H., Ramzi H., Fouad A. Facial soft tissue thickness differences among different vertical facial patterns // Forensic Sci Int. 2020 Vol. 317. Р. 110468. doi: 10.1016/j.forsciint.2020.110468
  9. Севастьянова В.С., Косухина О.И. Краниофациальная идентификация как метод определения личности в судебно-медицинской экспертизе // Актуальные вопросы судебной медицины и экспертной практики, 2022: материалы международного конгресса / под ред. проф. В.А. Клевно. Москва: Ассоциация СМЭ, 2022. С. 158–159.
  10. Тухтасинов М.Т. Предварительная обработка изображений при биометрической идентификации личности по изображению лица // Информатика: проблемы, методология, технологии: сборник материалов XVIII Международной научно-методической конференции: в 7 томах, Воронеж, 08–09 февраля 2018 года / под ред. Н.А. Тюкачева. Т. 4. Воронеж: Научно-исследовательские публикации (ООО «Вэлборн»), 2018. С. 215–220.
  11. Спеваков А.Г. Современные методы идентификации личности по морфологическим признакам // Наука и образование в XXI веке: сборник научных трудов по материалам Международной заочной научно-практической конференции: в 5 частях, Тамбов, 31 мая 2012 года. Часть 2. Тамбов: Консалтинговая компания Юком, 2012. С. 140–142.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».