Современные возможности дактилоскопических исследований

      В то время пока в Англии  проводились  измерения, а  по  ним  отбирались

отпечатки, Генеральный инспектор  полиции  Бенгалии, подданный  Англии  Эдвард Генри изобрел такой способ систематизации миллионов карточек  с  отпечатками пальцев, что любая из них могла быть найдена за  самое короткое  время. Он определил пять основных  узоров: простые  дуги, пихтообразные  дуги, радиальные петли, ульнарные   петли   и    завихрения. Затем    он    провел    уточнение рисунка, который  Гальтон  назвал  треугольником  (дельтой).   Дельта   могла образовываться раздвоением одной папиллярной линии или двумя  разбегающимися линиями. Генри определил для  них ”внешние” и ”внутренние” пределы. Если  провести прямую  между  внешними  и  внутренними  пределами  и  сосчитать  папиллярные линии, пересекаемые этой прямой, то  их  число  окажется  разным  у  различных людей. Генри предложил положить этот  принцип  в  основу  группировки,  путем выведения формулы, на основе  которой  будет  создана  система  классификации отпечатков пальцев. Доложив о своем открытии  генерал-губернатору  Британской Индии, Генри сделал большой прорыв  в  области  дактилоскопии. Уже  1897  году распоряжением  генерал-губернатора  на  территории  Британской   Индии   был отменён    способ     Бертельона     и     введен     способ     регистрации преступников, предложенный Генри, который  дал большие результаты  в области идентификации.

      В 1890 году на территории всей Англии был введен  метод идентификации по отпечаткам пальцев. В качестве доказательства  отпечаток  пальца, оставленный на  месте  преступления, был  допущен  в  1903  году  по  делу  над братьями Стрентонами, которые убили владельца  лавки  в  Дентфорде. Это  дело  вошло  в историю криминалистики, т.к. стало первым этапом на пути к  полному  признанию дактилоскопии в судебном производстве.

      Полное признание и утверждение в полиции всех  стран дактилоскопия

получила  только в 30-х годах нашего столетия, после того как удалось  частично победить преступность, захлестнувшую США в период “сухого закона”.

      Несмотря на более чем вековое   существование, дактилоскопия  не  только не потеряла своего значения в раскрытии и расследовании преступлений,  но  и существенно расширила свои возможности за последние десятилетия.

      Практика расследования преступлений  во  всем  мире  свидетельствует   о

том, что в подавляющем большинстве случаев на  месте происшествия  остаются следы  рук  правонарушителя.  Возможность   использовать   их   в   качестве доказательства по делу определяется  правильными  действиями  следователя, связанных с обнаружением, закреплением и изъятием этих  следов,  а также результаты   исследования,   осуществляемого    при    дактилоскопической экспертизе. [12, с.9]

       Переход  от  макро-  к микропризнакам,  открывающиеся перспективы комплексного дактилоскопического и биологического исследований,  обработка следов пальцев рук на  ЭВМ,  позволяют  ещё  шире  использовать  указанные результаты   для   решения   проблемы   розыска   и   идентификационных, диагностических и других задач

1.2. Основные направления автоматизации собирания и исследования следов рук.

    Основным  направлением использования компьютерной техники в расследовании и  предотвращении преступлений являются:

• Создание и ведение криминальных учетов;
• Создание и ведение дактилоскопических учетов;
• Составление субъективных портретов. [12, с.102]

    При раскрытии и предупреждении преступлений особую роль играет    уровень информационного обеспечения криминалистически значимой   информацией о деянии, лицах, следах, предметах, и т.д. Оперативное   получение таких сведений во многом зависит от эффективного использования учётов различных объектов, попадающих в сферу деятельности правоохранительных органов. Криминалистическая регистрация помогает не только оперативно раскрывать и расследовать преступления, но и анализировать данные о преступности, организовывать действенную профилактическую работу. Совершенствование деятельности органов внутренних дел предполагает быстрое получение достоверных сведений об объектах, подлежащих регистрации. Эти сведения должны индивидуализировать расследуемое преступление и личность виновного, помогать в выявлении связей между материальными и идеальными следами преступления.

    Отметим также, что учёты и развивающиеся  на их основе   автоматизированные информационно-поисковые и справочные системы наряду с   ростом боевого и технического оснащения органов внутренних дел,  действующих в их составе аппаратов уголовного розыска, следственных   подразделений, ОБЭП призваны обеспечить не только неуклонное проведение в жизнь принципа неотвратимости ответственности за содеянное, но и  сыграть роль в повышении профессиональной культуры сотрудников, активно   влиять на соблюдение ими законности. При этом следует помнить, что если боевое оружие, транспортные средства, профессиональный и спортивный тренинг призваны создавать физическое превосходство сотрудников милиции над преступниками, то криминалистическая регистрация, оснащённая  информационной и вычислительной техникой, имеет цель дополнить это  преимущество в интеллектуальном аспекте.

    Работы  по автоматизации и информатизации органов внутренних дел ведутся с начала 70-х годов. Вначале информационные центры оснащались ЭВМ типа Минск-22, Минск-32, затем ЭВМ типа ЕС и СМ, которые использовались главным образом для обработки статистических данных. Слабость технической базы и отсутствие развитых программных средств не позволяли реализовать концепцию единой базы данных как на региональном, так и на общегосударственном уровнях.

    До  сих пор компьютеризация и  автоматизация ОВД сводилась  к поставке только персональных компьютеров  и создания на их базе простейших автономных систем, дорогостоящих автоматизированных пишущих машинок и «записных книжек». С помощью одних только персональных ЭВМ не решить проблем информатизации и автоматизации, прежде всего необходимы крупные хранилища колоссальных картотек - интегрированные банки данных, вся информация, по всем категориям учета систематизируется, хранится и поддерживается в актуальном состоянии в одном месте, с обеспечением межрегионального обмена, а также прямого доступа к ней практических работников с мест в пределах своей компетенции. Эти функции обеспечивают мощные базовые ЭВМ и специализированные сетевые компьютерные средства.

    С ростом преступности необходимость  автоматизации процесса поиска следов с мест преступлений по значительным массивам дактилокарт стала совершенно очевидна. Без этого использование возможностей дактилоскопии в работе по раскрытию и расследованию преступлений заключается в основном лишь в подтверждении, т. е. в установлении идентичности изъятых с места преступления следов с отпечатками рук конкретного человека или выборки его из ограниченного количества подозреваемых лиц. Большего дактилоскопия, без её существенной автоматизации, дать не может. Многотысячные массивы дактилокарт подучетных лиц и следов рук с мест преступлений будут продолжать лежать «мертвым» грузом.

    С конца 80-х гг. начались активные попытки  внедрения в деятельность ОВД  автоматизированных информационных дактилоскопических систем (АДИС) на основе персональных компьютеров, с помощью которых можно автоматически кодировать отпечатки и следы пальцев рук, сохранять их изображение в памяти и производить качественный сравнительный анализ. Это значительно увеличило эффективность работы правоохранительных органов и позволило сократить сроки производства предварительного следствия, облегчило работу экспертных подразделений, практически исключило возможность идентификационной ошибки. [2, с.5] 

    II. Информатизация и компьютеризация дактилоскопических исследований при раскрытии и расследовании преступлений.

2.1. Информатизация и автоматизация дактилоскопических учетов и дактилоскопических экспертиз.

    Автоматизация дактилоскопических учётов - это создание автоматизированной базы данных, содержащей дактилокарты лиц, состоящих на учете, следы пальцев и ладоней рук, изъятых при осмотрах мест совершения преступлений, и проведение автоматических перекрёстных проверок всех поступающих на учет дактилокарт и следов. Применение современных Автоматизированных Дактилоскопических Информационных Систем (АДИС) - одно из необходимых условий для организации высокоэффективной работы правоохранительных органов. [18, с. 16]

    Применение  АДИС позволяет решать множество  задач и обеспечивает:

• сокращение трудозатрат и повышение эффективности раскрытия и расследования преступлений за счет более точной и своевременной информации, предоставляемой оперативным службам;
• возможность установления личности как живых лиц, так и неопознанных трупов по нескольким отпечаткам пальцев рук, по небольшому фрагменту только одного отпечатка (даже при значительных изменениях);
• автоматическую проверку дактилоскопической информации по базе данных АДИС при постановке на дактилоскопический учет и при исполнении оперативных запросов;
• ускорение обработки дактилоскопической информации при постановке на учет и уменьшение времени ответа на запросы;
• повышение результативности дактилоскопических учетов;
• улучшение качества поступающей дактилоскопической информации за счет внедрения оптоэлектронных устройств бескраскового дактилоскопирования - "живых" сканеров;
• возможность объединения учетов в единую автоматизированную систему;
• реализацию межрегионального взаимодействия автоматизированных дактилоскопических учетов.

АДИС  с высокой точностью и надежностью идентифицирует:

• следы пальцев и ладоней рук, обнаруженные на месте преступления,
• неопознанные трупы,
• устанавливает личность задержанного.

  Современные АДИС построены как модульные системы, масштабируемость архитектуры позволяет поэтапно наращивать как объем базы данных (от 10-20 тысяч до 150 миллионов дактилокарт), так и пропускную способность.

В возможности современных АДИС входит:

• ввод и хранение в базу данных дактилокарт, фотоизображений лиц и особых примет, словесного описания людей;
• ввод и хранение в базу данных следов пальцев рук и ладоней, изъятых с мест преступлений;
• проведение автоматических поисков типов "карта-карта", "карта-след", "след-карта", "след-след";
• поиск по словесному описанию;
• проведение поисков и идентификация следов и отпечатков ладоней;
• автоматизированное определение дактилоформулы;
• автоматизированный дактилоучет: проведение многообразных выборок, сортировка списков базы данных, удаление и редактирование записей и т.д.;
• вывод графических изображений (дактилокарты, фотоизображения, следы) на монитор и на принтер, печать документов, списков, справок, статистической информации;
• удаленный ввод дактилоскопической информации, удаленный доступ к Центральной базе данных, построение распределенных систем;
• многоуровневое разграничение доступа и закрытие информации, передаваемой по каналам связи и хранящейся в базе данных;
• взаимодействие с другими видами автоматизированных учетов;
• импорт/экспорт дактилокарт и следов в формате Интерпол, ФБР, МВД России.

    В АДИС максимально автоматизированы все технологические процессы обработки  дактилоскопической информации. Высочайшие характеристики надежности и избирательности системы обеспечивают минимальный размер рекомендательных списков. Поэтому, даже очень большие базы данных обслуживаются небольшим штатом сотрудников. Пользователи отмечают "дружественность" интерфейса всех программных модулей и простоту эксплуатации системы.

    Высочайшие  характеристики надежности и точности поисков гарантированы в АДИС  способом описания папиллярного узора. При описании узора помимо направлений  потоков, расположения интегральных и мелких особенностей, используются топологические характеристики гребневой структуры – гребневый счет и связность, являющиеся самым мощным инструментом при сравнении. Топологический подход и иерархический способ сравнения узоров обеспечивают высокую избирательность поиска, превосходящую избирательность систем, описывающих только положение и направление особенностей. Результат – короткие рекомендательные списки, в которых "родной" кандидат, как правило, на первом месте. Одновременно топологический подход предъявляет повышенные требования к точности автоматического кодирования узоров.