Евгений Ищенко: Двуликий электронный Янус

Художница Нэнси Барсон и ученый-компьютерщик Дэвид Крамлич из Нью-Йорка берут самую последнюю фотографию пропавшего ребенка и, используя фотографии взрослых родственников, «вычисляют», как он будет выглядеть через несколько лет. Этот метод уже оправдал себя при поиске пропавших детей. Подобную технику используют и в ФБР для того, чтобы представить себе, как может преступник изменить свою внешность, чтобы избежать опознания. И это только два частных случая, диапазон которых можно и нужно расширять.

Возможно участие компьютеров и в производстве экспертиз по реконструкции черт лица по черепу. При этом ЭВМ «вычисляет» заготовку определяемой поверхности лица, согласованную по размерам с исследуемым черепом. Затем в ходе «диалога» с экспертом уточняются черты восстанавливаемого лица. После того как компьютер закончит расчеты и получит числовую информацию, характеризующую искомый портрет человека, на экране дисплея будет нарисовано закодированное цифрами изображение. Результаты работы по портретной идентификации либо восстановлению прижизненного облика человека по его черепу фиксируются машиной, что позволяет приобщить к заключению эксперта соответствующий документ. Такие экспертизы производятся довольно часто.

Используются компьютеры и для решения различных судебно-баллистических задач, в частности для отождествления оружия по пуле. Не буду вдаваться в детали, как это происходит, скажу только, что благодаря анализу, произведенному ЭВМ, можно в считанные минуты составить объективное и всеобъемлющее экспертное заключение.

Обнадеживающие результаты получены и в создании машинных программ, позволяющих автоматизировать производство дактилоскопических экспертиз. Особенно значительные успехи в данном направлении были достигнуты за рубежом, где для этой цели разработаны системы цифровой кодировки пальцевых узоров для введения их в электронную память компьютеров, внедряются голографические устройства.

В этой связи отмечу, что американские криминалисты предложили использовать для усиления контраста между пальцевыми отпечатками и фоном с сетчатой структурой те же методы обработки изображений на ЭВМ, что применяются для улучшения качества изображений, передаваемых из космоса. Так сделали четким след ладони, оставленный окровавленной рукой на простыне. Переплетение нитей ткани простыни препятствовало выявлению следа традиционными методами. Преступник, оставивший след ладони, был изобличен.

Компьютер может помочь и тогда, когда злоумышленник оставил нечеткий или неполный след пальца. В этом случае эксперт анализирует состав потожирового вещества, которым образован след. В этом веществе имеются специфические групповые антигены системы АВО, позволяющие определить группу крови. Это значит, что следы пальцев, непригодные для производства дактилоскопической экспертизы, становятся полезными: они могут помочь сузить круг подозреваемых и стать доказательством того, что этот человек был на месте происшествия.

Вы спросите, при чем же здесь компьютер? А притом что он может запомнить не только антропологические и демографические, но и иммунологические признаки преступника, в частности, группу его крови. И когда эксперт определит этот признак, ЭВМ даст перечень лиц, среди которых нужно искать виновника даже в том случае, если о нем ничего больше неизвестно.

С интересной гипотезой лет пятнадцать назад выступили отечественные криминалисты Р.С. Белкин и Р.М. Лацман. Они считают, что существует связь разнородных признаков в единой биологической системе человека, в частности рисунков папиллярных узоров на пальцах и признаков внешности. Ученые предложили разработать формализованный язык описания признаков папиллярных узоров и внешности преступников по методу словесного портрета, систему их кодирования и набор программ для их обработки на компьютере. С его помощью предложено изучить взаимную зависимость между каждым из признаков словесного портрета и различными наборами признаков папиллярного узора. Когда такие зависимости будут определены, появится реальная возможность по отобразившимся в следе признакам папиллярного узора спрогнозировать некоторые существенные приметы внешности неизвестного преступника, а следовательно, и более успешно осуществить его розыск.

Последнее направление очень перспективно, так как и в нашей стране, и за рубежом разрабатываются оптоэлектронные вычислительные машины (ОВМ), основное достоинство которых в том, что машина запоминает не цифровой код объекта, а непосредственно его изображение, для чего служит голографическая память. Оптоэлектронный компьютер может непосредственно воспринимать внешние признаки исследуемых объектов, будь то буквы, папиллярные узоры, следы от полей нарезов на пуле и т. д. Следовательно, информация о них вводится в его память в натуральном, не преобразованном в последовательность цифровых характеристик виде. Восприятие изображения осуществляется набором светочувствительных элементов, своеобразной зрительной сетчаткой. Получившаяся «картинка» просвечивается лучом лазера, который и несет дальше содержащуюся в ней информацию. ОВМ оперирует не числами, а изображениями, и связана не с вычислениями, а с накоплением опыта решений в виде ассоциации изображений.