Тема: Исследование цифровых изображений внешности человека (Российский Университет Транспорта)
Характеристики работы
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
ГЛАВА 1 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СПЕЦИАЛЬНЫХ ЗНАНИЙ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ВНЕШНОСТИ ЧЕЛОВЕКА 6
1.1 Комплексный подход к исследованию цифровых объектов в судебной экспертизе 6
1.2 Объект, предмет и задачи судебной портретной экспертизы при исследовании цифровых изображений внешности человека 19
ГЛАВА 2. МОДЕРНИЗАЦИЯ МЕТОДОВ СРАВНЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ 38
2.1 Цифровая обработка изображений для определения признаков внешности 38
2.2. Влияние цвета одежды и освещения на качество цифровых изображений внешности человека 40
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 42
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 45
📖 Введение
На 2024 год сети камер видеонаблюдения «Безопасный город» разрослись практически по всем регионам России, во- первых, они играют роль сдерживающего фактора, а во- вторых, они фиксируют моменты с различными правонарушениями. У многих людей есть телефоны, благодаря которым тоже может вестись видеосъемка. Такое внедрение цифровых технологий в габитоскопию привело к появлению нетрадиционных объектов исследования.
Следовательно, изучение и разработка новых методов, является одной из главных задач в теории и на практике. Сейчас можно получить любую информацию, с указанием времени и дат. Но вместе с тем, есть и некоторые минусы, которые могут мешать идентификации, такие как недостоверность исследуемых объектов, огромные объемы исходных материалов, дефекты изображений, которые зависят от настроек техники, несовершенство методик исследования динамичных изображений.
Внешность человека индивидуальна, что позволяет выделить совокупность признаков, внешнего строения лица. С возрастом происходят изменения внешности, но размерные части остаются неизменными, к этому можно отнести посадку глаз, строение носа, а именно соотношение ноздрей и крыльев, складки на подбородке, асимметрию бровей и форму верхней губы. Конечно, эти постоянные остаются таковыми если не было вмешательств пластической хирургии или если не было серьезных заболеваний и травм.
Чтобы видеть все аспекты и нюансы есть специально разработанные методики, которые нужны для правильного анализа, описания и фиксации внешности человека.
Различают собственные и сопутствующие элементы:
К числу собственных элементов относятся:
- анатомические элементы и признаки наружного строения тела человека, его частей и покровов;
- функциональные элементы и признаки (осанка, походка и др);
- общефизические элементы, составляющие физический тип человека (пол, возраст, антропологический и конституциональный тип, физическое состояние).
К сопутствующим элементам относятся предметы одежды, мелкие носильные вещи или их части .
Актуальность этой темы заключается в том, что современные методы по идентификации внешности человека активно применяются, не только в процессах следственных действий. Установление внешности человека, является одним из самых важных действий при расследовании преступлений.
Цифровой портрет — это не просто изображение, а сложный информативный комплекс данных о человеке. Цифровой портрет представляет также большой интерес для судебной портретной экспертизы и для компьютерно-технических и фото-, видеотехнических экспертиз .
Объект исследования – цифровые изображения внешности человека.
Предметом выступает исследование отображений внешнего облика человека на цифровых носителях и проблемы идентификации в процессе расследования преступлений.
Целью данной работы является рассмотрение внешности человека в цифровых изображениях или на видеозаписях, изучение способов идентификации человека по внешним характеристикам, которые запечатлелись на этих носителях.
Из целей можно выделить задачи:
- проанализировать полноту использования специальных знаний при исследовании цифровых изображений внешности человека;
- рассмотреть комплексный подход к исследованию цифровых объектов в судебной экспертизе;
- обозначить объект, предмет и задачи судебной портретной экспертизы; - рассмотреть проблемы идентификации людей по их цифровым изображениям.
Методологической основой дипломной работы являются общенаучные и частно-научные методы научного исследования: логико-юридический, сравнительно-правовой, статистический методы. Вместе с этим применялись общенаучные методы исследования: эмпирические (наблюдение, сравнение), общелогические (анализ, синтез).
Нормативная база работы: Конституция РФ, Уголовный кодекс РФ, Указы президента, Постановления правительства, Приказы МВД России.
Структура работы: дипломная работа состоит из введения и двух глав, трех параграфов, вторая глава включает практическую часть, заключение и список литературы.
✅ Заключение
Важнейшим условием развития и успеха в работе будет являться стандартизация методов, обучение экспертов, баланс между следствием и правами граждан на приватность. Гибкость и адаптивность подходов к технологическим инновациям и совершенствование систем анализа, системное взаимодействие экспертов разных профилей, позволят оставаться габитоскопии эффективным инструментом по борьбе с преступностью, особенно, в эпоху цифровизации. Комплексный подход является не просто методологией, а условием для объективности и надежности заключений.
Судебная экспертиза цифровых изображений внешности человека, охватывает исследование объектов (фото, видео, 3D-модели) и их метаданных, направленное на анализ стабильных и динамических признаков внешности ( черты лица, анатомические особенности, мимика), а также выявление искусственных модификаций. Ее предмет включает установление соответствия изображений конкретному лицу, проверку подлинности данных и условий их создания. Основные задачи сводятся к идентификации личности (включая случаи маскировки или возрастных изменений), анализу технических параметров съемки (время, локация) и интеграции результатов с биометрией или другими криминалистическими методами.
Методологическая база сочетает традиционные подходы в габитоскопии, такие как использование биометрических систем распознавания, нейросети для выявления искусственно созданного контента, 3D-моделирование для реконструкции ракурсов и экспертной оценки. Это позволяет не только подтверждать или опровергать причастность лиц к преступлению, например, анализ записей камеры видеонаблюдения, но и разоблачать всякие мошеннические схемы, устанавливать обстоятельства инцидентов, а также решать неидентификационные задачи (оценка эмоционального состояния человека).
Цифровая обработка внешности человека открыла новые возможности при идентификации личности. Современные технологии позволяют распознавать людей, по данным российской компании «NtechLab» с 2020 по 2022 год, превысило 99%, а число ошибок сократилось в 25 раз, за 2021-2024 год система распознавания лиц «Умный город» помогло опознать около 1,5 тысяч преступников в Москве.
Современные инструменты, такие как биометрические алгоритмы, нейросетевые системы значительно повысили точность исследований. ИИ-алгоритмы анализируют черты лица, пропорции, минимизирую субъективность экспертных оценок, 3D реконструкция восстанавливает облик даже по фрагментарным данным, например, если это будут размытые кадры или фотография низкого качества. Интеграция цифровой габитоскопии с другими криминалистическими-дактилоскопией, ДНК-анализом создают многомерную систему идентификации, повышая надежность выводов. Автоматизация процессов больших массивов данных ускоряют расследование. Технологии прогнозирования старения лица или очистки изображений от масок и грима помогают преодолевать естественные и намеренные изменения внешности, что особенно актуально при поиске пропавших лиц или преступников.



