В статье рассматриваются современные достижения в области дактилоскопии и их влияние на эффективность раскрытия и расследования преступлений. Анализируются новейшие методы и технологии, применяемые в дактилоскопической экспертизе, такие как автоматизированные дактилоскопические идентификационные системы (АДИС), 3D-сканирование отпечатков пальцев, а также перспективные разработки в области нанотехнологий и биометрии. Особое внимание уделяется роли данных инноваций в повышении раскрываемости преступлений, ускорении процесса идентификации личности и расширении доказательной базы в уголовном судопроизводстве.
Ключевые слова: дактилоскопия, отпечатки пальцев, АДИС, 3D-сканирование, нанотехнологии, биометрия, раскрытие преступлений, расследование преступлений.
Дактилоскопия, являясь одним из старейших и наиболее надежных инструментов криминалистической науки, продолжает играть ключевую роль в раскрытии и расследовании преступлений. Однако в условиях стремительного развития науки и техники традиционные подходы к дактилоскопической экспертизе постепенно уступают место инновационным решениям, основанным на применении цифровых технологий и автоматизированных информационных систем.
Внедрение современных методов и средств в практику дактилоскопических исследований открывает новые возможности для идентификации личности по следам рук, оставленным на месте преступления, а также для оперативного поиска и сравнения отпечатков пальцев в криминалистических учетах.
Методологическую основу статьи составляют общенаучные методы анализа, синтеза, сравнения, а также специальные методы криминалистики и судебной экспертизы.
В настоящее время дактилоскопическая экспертиза переживает период активной модернизации, связанной с внедрением цифровых технологий и автоматизированных систем. Одним из ключевых направлений является переход от традиционных методов работы с отпечатками пальцев (получение оттисков на бумаге, ручное сравнение и поиск совпадений) к использованию электронных дактилоскопических учетов и автоматизированных алгоритмов сравнения [1, c. 53].
Активно разрабатываются новые подходы к выявлению и фиксации следов рук на различных поверхностях, в том числе с применением нанотехнологий и специальных химических реагентов. Это расширяет возможности обнаружения и изъятия дактилоскопических следов в сложных условиях. Физические методы выявления следов рук основаны на адгезионных свойствах следообразующего вещества и включают в себя такие методы, как опыление дактилоскопическими порошками, окуривание парами йода, а также применение специальных дактилоскопических пленок и липких лент [2, c. 174]. Эти методы позволяют выявлять следы рук на различных невпитывающих поверхностях, таких как стекло, пластик, металл и другие.
Химические методы выявления следов рук базируются на химическом взаимодействии следообразующего вещества с реагентами. К ним относятся обработка поверхностей парами цианакрилата, нингидрином, азотнокислым серебром, а также применение специальных химических растворов, таких как DFO (1,8-диазафлуорен-9-он), индандион и другие. Эти методы эффективны для выявления следов рук на пористых поверхностях, например, на бумаге, картоне, необработанном дереве.
Физико-химические методы сочетают в себе принципы физического и химического взаимодействия следообразующего вещества с используемыми реагентами. Примерами таких методов являются VMD (Vacuum Metal Deposition) — вакуумное напыление металлов и SPR (Small Particle Reagent) — обработка мелкодисперсными частицами. Эти методы позволяют выявлять следы рук на различных поверхностях, включая влажные, липкие и загрязненные.
Современные исследования в области дактилоскопии направлены на разработку новых высокочувствительных и селективных реагентов, а также на совершенствование существующих методов выявления следов рук. Особое внимание уделяется применению нанотехнологий, которые позволяют создавать уникальные материалы с заданными свойствами для обнаружения и фиксации дактилоскопических следов. Например, использование наночастиц золота и серебра, а также квантовых точек на основе полупроводников, открывает новые возможности для выявления латентных следов рук на различных поверхностях [3, c. 88].
Кроме того, активно развиваются методы визуализации и анализа выявленных следов рук с применением современных технологий, таких как мультиспектральная и гиперспектральная съемка, 3D-сканирование и моделирование, а также использование искусственного интеллекта для автоматизации процесса дактилоскопической идентификации. Эти инновационные подходы позволяют повысить эффективность и надежность дактилоскопических исследований, а также ускорить процесс раскрытия и расследования преступлений.
Например, 3D-сканирование позволяет получить трехмерное изображение папиллярного узора, учитывая не только его двухмерные особенности, но и рельеф кожного покрова. Это дает возможность выявлять и анализировать такие признаки, как глубина и форма пор, микрорельеф гребней, которые не всегда отображаются на традиционных дактилоскопических картах [4, c. 106]. 3D-сканеры могут использоваться как для бесконтактного получения отпечатков пальцев у живых лиц, так и для анализа дактилоскопических следов, изъятых с мест преступлений. Трехмерные модели отпечатков обладают высокой детализацией и устойчивостью к искажениям, что повышает надежность дактилоскопических исследований. Кроме того, технологии трехмерного сканирования позволяют создавать интерактивные визуализации папиллярных узоров, которые могут использоваться в качестве наглядных доказательств в суде.
Применение 3D-сканеров повышает информативность дактилоскопических исследований, позволяет работать с объемными следами, оставленными на различных поверхностях. Также, данный подход позволяет существенно снизить риск ошибок при сопоставлении отпечатков пальцев из-за схожести папиллярных узоров. Дело в том, что традиционные методики дактилоскопии, основанные на анализе двухмерных изображений, иногда могут давать ложноположительные результаты идентификации, особенно когда папиллярные узоры имеют высокую степень визуального сходства. Однако получение и анализ дополнительных данных о трехмерной структуре и спектральных характеристиках папиллярных узоров значительно повышает дискриминационную способность дактилоскопических исследований. Учет объемных и мультиспектральных признаков позволяет выявлять уникальные особенности отпечатков, невидимые при традиционном исследовании, и тем самым минимизировать вероятность ошибочной идентификации личности по следам рук.
Затрагивая тематику АДИС (Автоматизированных дактилоскопических информационных систем), следует отметить, что они являются мощным инструментом в арсенале современной криминалистики. Они позволяют существенно оптимизировать и ускорить процесс идентификации личности по отпечаткам пальцев, что имеет огромное значение для раскрытия преступлений и установления личности подозреваемых.
Одним из ключевых преимуществ АДИС является возможность быстрого и точного сравнения дактилоскопических данных, полученных с мест преступлений, с обширными базами данных отпечатков пальцев. Эти базы могут включать в себя информацию о лицах, ранее привлекавшихся к уголовной ответственности, находящихся в розыске, а также о неопознанных трупах и без вести пропавших гражданах [5, c. 181]. Благодаря использованию передовых алгоритмов сравнения и сопоставления, АДИС способны с высокой степенью точности определять совпадения между отпечатками, даже если они не являются идеальными или имеют частичные наслоения.
Современные АДИС используют комплексный подход к анализу дактилоскопической информации. Помимо традиционных методов сравнения по узорам папиллярных линий, системы учитывают такие признаки, как расположение и взаимное расположение деталей строения папиллярного узора (минуции), форму и размеры папиллярных линий, наличие шрамов, складок и других особенностей кожного рельефа. Это позволяет проводить идентификацию даже по фрагментарным или низкокачественным отпечаткам.
Важной особенностью АДИС является возможность автоматизированной обработки и кодирования дактилоскопической информации. Специальные сканеры и программные модули осуществляют ввод отпечатков пальцев в систему, их оцифровку, фильтрацию помех и выделение значимых признаков. Это позволяет создавать унифицированные дактилоскопические карты и записи, удобные для хранения и быстрого поиска в базах данных.
Применение методов искусственного интеллекта и машинного обучения в АДИС открывает новые возможности для автоматизации процессов идентификации личности. Системы способны самостоятельно выявлять закономерности и особенности в строении папиллярных узоров, обучаться на больших массивах данных и постоянно совершенствовать алгоритмы сравнения. Это повышает точность и надежность идентификации, а также снижает влияние человеческого фактора на результаты экспертизы.
Переходя к конкретным примерам, нельзя не отметить АДИС «Папилон» который широко применяется в России для автоматизации дактилоскопических учетов, формируемых в рамках выполнения федерального закона «О государственной дактилоскопической регистрации в РФ», в том числе и криминалистических учетов [6, c. 162].
АДИС «Папилон» обеспечивает функционирование электронной базы данных дактилоскопических карт и следов, а также автоматизацию процесса дактилоскопической идентификации для решения следующих задач [7, c. 240].
1) установление личности по отпечаткам и следам пальцев рук и ладоней, в том числе путем проведения оперативных проверок по оттиску пальца в режиме реального времени;
2) идентификация неопознанных трупов;
3) установление причастности личности к ранее совершенным преступлениям;
4) объединение преступлений, совершенных одним и тем же лицом.
Таким образом, современные технологии дактилоскопии играют важнейшую роль в раскрытии и расследовании преступлений. Внедрение автоматизированных дактилоскопических идентификационных систем, 3D-сканирования, нанотехнологий и биометрических методов позволяет значительно повысить эффективность работы правоохранительных органов и судебной системы.
Дальнейшее развитие и совершенствование дактилоскопических технологий должно стать одним из приоритетных направлений научных исследований в области криминалистики и судебной экспертизы. Это позволит не только оптимизировать процессы раскрытия и расследования преступлений, но и обеспечить надежную защиту прав и законных интересов граждан.
Литература:
- Яровенко, В. В. Применение цифровых технологий в дактилоскопии (переход на создание, хранение и исследование материалов в электронном формате) / В. В. Яровенко, О. В. Пяткова, А. В. Чередниченко. — Текст: непосредственный // Юридические исследования. — 2022. — № 2.
- Какорин, И. А. Модификация дактилоскопических порошков. — Текст: непосредственный // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. — 2023. — № 4 (79).
- Холевчук, А. Г. Применение квантовых точек теллурида кадмия для сокращения времени визуализации невидимых следов пальцев рук: опыт Китая / А. Г. Холевчук. — Текст: непосредственный // Вестник криминалистики. — 2019. — № 3 (71).
- Ларина, Е. А. Сканирующие методы получения отпечатков пальцев / Е. А. Ларина, А. А. Глушко. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2016. — № 27 (131).
- Сафонов, А. А. Современная автоматизированная дактилоскопическая идентификационная система органов внутренних дел Российской Федерации / А. А. Сафонов. — Текст: непосредственный // Вестник экономической безопасности. — 2021. — № 3.
- Демин, К. Е. Криминалистическая техника: учебник для вузов / К. Е. Демин. — Москва: Юрайт, 2019. — 403 c. — Текст: непосредственный.
- Майлис, Н. П. Дактилоскопия и дактилоскопическая экспертиза: учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Судебная экспертиза» / Н. П. Майлис, К. В. Ярмак, В. В. Бушуев. — Москва: ЮНИ-ТИ-ДАНА, 2017. — 264 c. — Текст: непосредственный.
