Оценка оптимального критерия совмещения совпадающих трасс в следах полей нарезов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Работа посвящена оценке критерия оптимального пересечения трасс для отнесения последних к классу «совпадающие» на основе энтропии Шеннона. Для проведения модельного эксперимента была сформирована выборка, включающая 344 пары заведомо совпадающих и 344 пары заведомо не совпадающих вторичных следов. На ее основе было сгенерировано 200 валидационных подвыборок. Для каждого критерия перекрытия трасс по ширине (10%-100%, 20%-100%, …, 100%) для всех подвыборок было подсчитано число реализаций, характеризующихся наименьшей энтропией (наибольшей упорядоченностью разделенной подвыборки по классам «совпадающие следы» и «несовпадающие следы»). Показано, что для вторичных следов на пулях, выстреленных из пистолета Макарова, таким критерием является интервал пересечений трасс по ширине от 60% до 100%.

Об авторах

Ксения Олеговна Сорокина

Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского

Автор, ответственный за переписку.
Email: lorredos@gmail.com

программист

Россия, Саратов

Владимир Александрович Федоренко

Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского

Email: fed77@yandex.ru

заведующий лабораторией, кандидат физико-математических наук, доцент

Россия, Саратов

Список литературы

  1. Типовые экспертные методики исследования вещественных доказательств. Ч.1., Под редакцией Ю.М.Дильдина. Москва, ИНТЕРКРИМ-ПРЕСС, 2010, с.72-81.
  2. Федоренко В.А., Мыльцина О.А. Концепция математической модели оценки уникальности наборов совпадающих трасс во вторичных следах на выстреленных пулях // Известия Саратовского государственного университета. Новая серия. Экономика. Управление. Право / 2016, 16(2), с. 209-213.
  3. Федоренко В.А., Навроцкая Е.В. Критерии и алгоритм оценки уникальности комплексов совпадающих трасс в следах на выстреленных пулях // Информационные технологии и вычислительные системы / 2019, №1, с.110-119.
  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 обращения -15 декабря 2022 г.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).