ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И АНАЛИЗ ДАННЫХ
К. О. Сорокина, В. А. Федоренко "Оценка оптимального критерия совмещения совпадающих трасс в следах полей нарезов"
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ
УПРАВЛЕНИЕ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
К. О. Сорокина, В. А. Федоренко "Оценка оптимального критерия совмещения совпадающих трасс в следах полей нарезов"
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%.

Ключевые слова: 

следы полей нарезов, совпадающие трассы, энтропия Шеннона, валидация.

Стр. 50-58.

DOI 10.14357/20718632230105
 
Литература

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.
 
2024 / 01
2023 / 04
2023 / 03
2023 / 02

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2018. Создание сайта "РосИнтернет технологии".