Программные средства

Использование компьютеров существенно ускоряет экспертную деятельность и уменьшает вероятность ошибок. Основным направлением здесь считается создание автоматизированного рабочего места эксперта по различным видам правоохранительной деятельности, автоматизированных банков данных экспертной информации (автоматизированных информационных систем) и соответствующих программных комплексов для экспертных задач. Можно выделить несколько типичных автоматизированных информационных систем (АИС) и банков криминальных данных:

Пулегильзотеки — для идентификации оружия по пулям и гильзам. Таковы, например, АИС «Модель оружия», «Патрон».

Дактилоследотеки (АДИС) — для анализа снятых на дактилокартах отпечатков пальцев с места происшествия. Принадлежность отпечатков конкретным лицам устанавливается экспертом. Отметим, что отпечатки пальцев с трудом поддаются компьютерному анализу из-за отсутствия устойчивости признаков.

Оптимальная организация единой АДИС (в масштабах региона) должна иметь два уровня:

первый уровень составляют центральный сервер и связанные с ним рабочие станции, часть из которых размещается в городских ОВД. Базы данных в виде дактилокарт и следов с мест преступления хранятся и обрабатываются на центральной станции, имеющей для этого соответствующее программное и техническое обеспечение для их обработки. Ввиду большого объема передачу графической информации с мест на центральный сервер лучше выполнять не с помощью модемной связи, а с помощью DVD дисков или флешек.

второй уровеньсоставляют местные АДИС в удаленных от регионального центра городских ОВД, связанные с центральной региональной АДИС по обмену информацией из баз данных и проведению поиска по запросам.

· Следотеки — для исследования следов обуви. Эта важная экспертиза пока в РФ развита недостаточно, хотя имеются некоторые системы для анализа следов, например, «Обувь» и «Сапог». Для анализа используется кодирование элементов подошв обуви и рельефа рисунка.

· Анализ шрифтов машинописных текстов, в основном ориентированный на шрифты пишущих машинок различного производства. Поскольку сейчас большинство текстов готовится с помощью компьютерных принтеров, этот анализ сильно усложняется, и надо, по существу, заново проводить всю работу по накоплению баз данных с образцами шрифтов.

Имеется также ряд других баз данных и автоматизированных информационных систем криминалистического профиля:

· для анализа взрывчатых веществ (АИС «Взрывчатые вещества»);

· для анализа текстильных волокон (АИС «Волокно»);

· для анализа рентгенограмм (АИС «Фазан»);

· для анализа автоэмалей (АИС «Марка»);

· для анализа красителей шариковых ручек (АИС «Спектр»);

· для анализа стекол автомобильных фар (АИС «Стекло»);

· для анализа бумаги (АИС «Бумага»);

· для библиотек инфракрасных спектров (АИС «БИРСИ», Германия);

· для анализа металлов и сплавов (или их следов).

Еще одно фундаментальное направление в информационной технологии экспертной деятельности — разработкаавтоматизированных программных комплексов (АПК) для решения экспертных задач. Примерами могут служить:

· АПК «Контакт» для обнаружения контактов волокнистых материалов (например, волокон на одежде);

· АПК «Внешняя баллистика» для установления возможности поражения пулей или дробью из огнестрельного оружия;

· АПК «ГАЗХРОМ» для криминалистической экспертизы материалов, веществ и изделий из них с использованием газовой хроматографии;

· АПК для судебной экспертизы почерков, в том числе умышленно измененных;

· АПК для анализа подписей и обнаружения поддельных подписей.

Важную роль в работе эксперта-криминалиста играет автоматизация физико-химических исследований для накопления, хранения, анализа спектров в широком диапазоне частот — от инфракрасного до ультрафиолетового — с использованием обширных библиотек спектров. Здесь применяются также методы электронного парамагнитного резонанса и масс-спектроскопии. Наконец, новые информационные технологии успешно применяются для автоматизации судебно-фоноскопических экспертиз. Типичные задачи, которые здесь решаются:

· идентификация личности по речевому сигналу;

· обнаружение монтажа фонограмм;

· идентификация звукопроизводящих объектов;

· удаление звуковых помех и шумов при распознавании звуков (речи);

· распознавание содержания речи по сильно искаженной фонограмме;

· распознавание копий и оригиналов фонограмм.