Estimation of the Optimal Criterion for Matching Coinciding Stria in Marks of Rifling Lands

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Algorithms for automatic comparison of the traces of the rifling lands (secondary toolmarks) are currently under active development. The calculation of a quantitative estimate based on the results of the comparison of the similarity of the traces of the rifling lands is also being investigated. Determining the optimal criterion for categorizing striae as "matching" in coincident secondary toolmarks is an actual problem. Our studies have shown that assigning traces to the "matching" class can be performed using Shannon information entropy. In this case, the Shannon entropy is used to estimate the criterion of optimal striae intersection. To carry out a model experiment, a sample of 344 pairs of obviously matching and 344 pairs of obviously non-matching secondary toolmarks was formed. On its basis, 200 validation subsamples were formed. The realizations characterized by the lowest entropy were calculated for each criterion of striae overlap in width (10%-100%, 20%-100%, ..., 100%) for all subsamples. It was shown that for secondary toolmarks on bullets fired from a Makarov pistol, this criterion is the interval of striae overlaps in width from 60% to 100%.

作者简介

K. Sorokina

Saratov State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: lorredos@gmail.com

Programmer of the educational and scientific laboratory of forensic materials engineering

俄罗斯联邦, Saratov

V. Fedorenko

Saratov State University

Email: fed77@yandex.ru

Candidatе of Physico-Mathematical Sciences, Head of the educational and scientific laboratory of forensic materials engineering

俄罗斯联邦, Saratov

参考

  1. Tipovye ekspertnye metodiki issledovaniia veshchestvennykh dokazatel'stv. Ch.1., Pod redaktsiei Iu.M.Dil'dina. [Typical Expert Methods of Examination of Physical Evidence. Part 1, Under the editorship of Yu.M. Dildin]. Moscow: INTERKRIM-PRESS, 2010, pp. 72-81.
  2. Fedorenko V.A., Myl'tsina O.A. 2016. Kontseptsiia matematicheskoi modeli otsenki unikal'nosti naborov sovpadaiushchikh trass vo vtorichnykh sledakh na vystrelennykh puliakh [The concept of a mathematical model for estimating the uniqueness of sets of matching striae in the secondary toolmarks on the fired bullets]. Izvestiia Saratovskogo gosudarstvennogo universiteta. Novaia seriia. Ekonomika. Upravlenie. Pravo [Proceedings of Saratov State University. New series. Economics. Management. Law.]. 16(2):209-213.
  3. Fedorenko V. A., Navrotskaya E. V. 2019. Kriterii i algoritm otsenki unikal'nosti kompleksov sovpadayushchikh trass v sledakh na vystrelennykh pulyakh. [Criteria and algorithm for evaluating the uniqueness of complexes of matching tracks in traces on fired bullets]. Informatsionnye tekhnologii i vychislitel'nye sistemy [Information Technologies and computing systems]. 1:110-120.
  4. Biasotti A. 1959. A Statistical Study of the Individual Characteristics of Fired Bullets. Journal Forensic Sciences. 4 (1):34–50.
  5. Chen Z., Chu W., Soons J. A., Thompson R. M., Song J., Zhao X. 2019. Fired bullet signature correlation using the Congruent Matching Profile Segments (CMPS) method. Forensic Science International. 305:10-19.
  6. Chen Z., Song J., Soons J. A., Thompson R. M., Zhao X. 2020. Pilot study on deformed bullet correlation. Forensic Science International. 306:1-11.
  7. Eric Hare, Heike Hofmann, Alicia Carriquiry, Automatic Matching of Bullet Land // The Annals of Applied Statistics, 2017, Vol. 11, No. 4, 2332–2356 https://doi.org/10.1214/17-AOAS1080
  8. Eric Hare, Heike Hofmann, Alicia Carriquiry, Algorithmic Approaches to Match Degraded Land Impressions // Law Probability and Risk. December 2017.
  9. The IBIS Solution https://www.ultraforensictechnology.com/en/products-and-services/firearmand-tool-mark-identification-ibisr/the-ibisr-solutionintegrated-ballistic-identification-system дата обращения 12.12.2022 г.
  10. https://wiki.loginom.ru/articles/inform-entropy.html дата обращения15 декабря 2022 г.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


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».