Содержание к диссертации
Введение
1. Повышение эффективности судебно-медицинской идентификации личности с использованием компьютерных технологий 13
1.1. Обзор и анализ методик идентификации личности по фрагментам останков 13
1.1.1. Объекты идентификации личности 13
1.1.2. Методы идентификации личности по фотоизображениям 15
1.1.3. Идентификация личности по костным останкам 19
1.1.4. Идентификация личности по сегментам останков с учетом мягких тканей. 25
1.2. Повышение эффективности средств идентификации личности по антропометрическим признакам с использованием компьютерных технологий 26
1.2.1. Возникновение и развитие систем идентификации личности 26
1.2.2. Современные системы идентификации личности, основанные на антропометрии 32
1.2.3. Обзор и анализ современных статистических пакетов программ (СПП) 36
1.3. Цели и задачи исследования 44
2. Основные этапы моделирования в процессе судебно- медицинской идентификации личности по сегментам останков 45
2.1 Формализация данных, используемых для моделирования процесса идентификации в составе информационной системы 45
2.2 Основные этапы обработки данных в процессе построения идентификационных моделей 47
2.3 Обоснование целесообразности и допустимости выбранных статистических методов на основе предварительного анализа морфометрической информации 48
2.4 Построение идентификационных моделей определения роста, возраста и веса на основе морфометрических параметров нижних конечностей и малоберцовой кости 56
2.5 Моделирование пола по морфометрическим признакам нижних конечностей с использованием методов дискриминантного анализа 61
Выводы второй главы 69
3. Алгоритмическое и информационное обеспечение информационной системы идентификации личности по сегментам останков 72
3.1. Структура информационной системы идентификации личности по сегментам останков 72
3.2. Разработка алгоритмов идентификации личности с учетом различных экспертных ситуаций 77
3.3. Результаты моделирования параметров личности по сегментам 85 останков
Выводы третьей главы 102
4. Реализация моделей и алгоритмов и результаты их внедрения в практическую деятельность 104
4.1. Влияние латеральной асимметрии на построение идентификационных моделей 104
4.2. Описание программного обеспечения автоматизированной системы идентификации личности по нижней конечности 108
4.3 Результаты практической реализации построенных моделей идентификации личности 117
Заключение 124
Список литературы 126
Приложения 141
- Объекты идентификации личности
- Возникновение и развитие систем идентификации личности
- Формализация данных, используемых для моделирования процесса идентификации в составе информационной системы
- Структура информационной системы идентификации личности по сегментам останков
Введение к работе
Актуальность исследования. Задача создания моделей и алгоритмов идентификации личности по фрагментам человеческого тела является одной из наиболее актуальных в условиях локальных военных конфликтов, природных и техногенных катастроф для точного подсчета людских потерь, безошибочного и своевременного информирования родственников погибших и проведения различных следственных мероприятий. Часто в распоряжении экспертов оказывается незначительное количество материала для анализа, что существенно затрудняет работу по идентификации погибшего человека.
Непрерывно совершенствующиеся современные методы математического моделирования позволяют разрабатывать алгоритмы и модели, использующие параметры отдельных фрагментов человеческого тела для точного установления видовой принадлежности исследуемого фрагмента, пола, возраста, роста и веса. Однако на расчет и применение разработанных моделей накладывают ряд ограничений значительные вариации, которым подвержены индивидуальные антропометрические характеристики, а так же во многих случаях вычислительная мощность компьютеров, распространенных во время проведения аналогичных исследований.
Разработка каждой такой методики основывается на обсчете и анализе данных, собранных при серийном изучении ряда останков. Все исследованные ряды обладали рядом отличительных особенностей, на которые оказали влияние, в том числе и место проживания, и время проведения исследований каждым ученым.
Вычислительные возможности компьютерной техники, бывшей в распоряжении у исследователей в сочетании со значительным объемом анализируемых данных являлись основной причиной того, что в результате исследований судебно-медицинским экспертам для работы были предложены алгоритмы, основанные на применении диагностических таблиц, рассчитанных для антропометрических параметров, изменяющихся в определенных границах.
Описанный подход представляет неудобства, значительно усиливающиеся в случае необходимости применения нескольких диагностических таблиц или при значении какого-либо антропометрического параметра, выходящем за рамки, определенные в имеющихся диагностических таблицах.
В результате проведенного анализа разработанных и применяющихся в судебно-медицинской практике алгоритмов становится очевидной необходимость разработки комплекса моделей определения основных идентифицирующих параметров (таких, как пол, рост, возраст, вес) по совокупности морфометрических признаков, для использования которых достаточно задать в качестве параметров идентифицирующей модели измеренные значения антропометрических величин.
Использование подобных моделей позволяет сократить время, необходимое на определение пола, роста, возраста и веса погибшего человека, повысить качество идентификационной модели, а так же не накладывает ограничений на значения измеренных параметров.
Работа выполнена в соответствии с одним из основных научных направлений Воронежского государственного технического университета (ВГТУ) «Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине».
Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методов и средств, позволяющих повысить скорость и качество определения идентификационных параметров по сегментам нижних конечностей на основе установления статистических взаимосвязей морфологических признаков в условиях ограниченности количества исходной информации.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи.
выявить статистические зависимости между антропометрическими признаками нижних конечностей.
разработать комплекс методов определения идентификационных параметров по метрическим признакам нижних конечностей.
разработать автоматизированную инструментальную систему судебно-медицинской идентификации личности, обеспечивающую возможность выбора идентификационной модели в зависимости от конкретной экспертной ситуации.
провести статистический анализ влияния латеральной асимметрии на определение пола, возраста, роста, веса.
выявить статистические взаимосвязи между параметрами сегментов нижних конечностей и размером одежды.
провести апробацию созданных методов и средств на практических объектах при идентификации человека по сегментам останков.
Объектом исследования являются совокупность сегментов человеческих останков, принадлежащих лицам обоего пола в возрасте от 16 до 95 лет.
Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе применялись методы математического моделирования, теории принятия решений, математической статистики, объектно-ориентированного программирования.
Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, отличающиеся научной новизной:
метод, обеспечивающий поддержку принятия решения о выборе оптимальной идентификационной модели в зависимости от заданной экспертной ситуации;
комплекс регрессионных моделей, отличающихся учетом латеральной асимметрии при выявлении взаимосвязей между ростом, возрастом, весом и параметрами сегментов нижних конечностей;
комплекс дискриминантных моделей, позволяющих учитывать влияние латеральной асимметрии при выявлении взаимосвязей между полом и параметрами сегментов нижних конечностей;
способ, обеспечивающий возможность определения размера одежды по морфометрическим параметрам нижней конечности, основанный на применении методов регрессионного моделирования;
программное обеспечение автоматизированной информационной системы, разработанное с использованием методов поддержки принятия решений для автоматизированной поддержки анализа поступающей информации, позволяющее осуществлять определение идентификационных параметров в зависимости от сложившейся экспертной ситуации.
Практическая ценность результатов работы заключается в возможности внедрения информационной системы, основанной на разработанных методах и средствах в деятельность судебно-медицинских экспертов по идентификации личности, что способствует повышению качества производства экспертиз; способствует сокращению времени ее проведения; обеспечению высокой точности и достоверности результатов экспертизы; облегчает принятие решения о выборе наиболее эффективной модели с учетом сложившейся экспертной ситуации и позволяет определить с более высокой точностью идентификационные параметры - пол, возраст, рост, вес.
Реализация результатов работы. Программное обеспечение, разработанное в ходе выполнения диссертационной работы внедрено на кафедре судебной медицины Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н.Бурденко и на кафедре «Управление в социальной сфере и медицине» Воронежского государственного технического университета и в деятельность Государственного учреждения здравоохранения «Воронежский медицинский информационно-аналитический центр». Материалы диссертации используются в учебном процессе кафедры "Управление в социальной сфере и медицине" Воронежского государственного технического университета при обучении студентов специальности 060819 "Экономика и управление на предприятиях социально-культурной сферы" в курсе "Информационные технологии в управлении".
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы" (Рязань, 2001), конференции «Вооруженные силы и реформы в России» (Санкт-Петербург, 2001), V Международная научно-техническая конференция «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ-2004 (Владимир), 7 и 8 Международных открытых научных конференциях «Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике» (Воронеж, 2002, 2003), 60-й Юбилейной открытой итоговой научной конференции студентов и молодых ученых Волгоградской медицинской академии «Медицина нового века, достижения и перспективы» (Волгоград-2002); ежегодных научных конференциях профессорско-преподавательского состава Воронежского государственного технического университета.
Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 11 печатных работах.
Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в работах [1, 7-11] лично автором предлагаются методики установления взаимосвязей между морфометрическими параметрами сегментов нижних конечностей, определения пола, возраста, роста и веса с учетом латеральной асимметрии организма и алгоритмы выбора оптимальной модели в зависимости от сложившейся экспертной ситуации. В работах [2-6] соискатель предлагает алгоритмическое обеспечение информационной системы, обеспечивающей поддержку принятия решений в процессе идентификации личности по сегментам останков.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 125 страницах, списка литературы из 140 наименований, 2 приложений. Содержит 24 рисунка, 27 таблиц.
Объекты идентификации личности
Сущностью судебно-медицинской идентификации личности являются изучение внутренних биологических свойств и внешнего анатомического строения непосредственно исследуемого неопознанного объекта независимо от его состояния (труп или живой человек) и сравнение их с заведомо известными отображениями и образцами тканей предполагаемого человека, который не может быть представлен на исследование[80]. В судебно-медицинской идентификации личности исследуемый, заведомо неизвестный, неопознанный объект, выступает в роли идентифицируемого объекта, а сравнительные материалы, отображающие предполагаемого человека, служат в качестве идентифицирующих объектов.
В качестве идентифицируемых объектов чаще всего выступают: 1) неопознанный труп, часть трупа, скелет, часть скелета, сохранявшиеся ткани и биологические следы, происходящие от трупа; 2) изъятые для идентификационных исследований образцы тканей останков; 3) полученные в процессе исследования материальные отображения нативных объектов (останков), к которым следует отнести фотоснимки неопознанного трупа и его частей; фотоснимки неопознанного скелета; маски и слепки с отдельных частей тела трупа; рентгенограммы трупа или частей скелета; описания особенностей трупа, его размеров и признаков внешности; данные остеологических исследований (остео- и краниоскопия, остео- и краниометрия); отпечатки пальцев и других поверхностей тела [1,47].
Принципиально важная особенность этих объектов, позволяющая отнести их именно к идентифицируемым — они являются останками (или отображениями останков, образцами) конкретного, некогда живого человека, которого необходимо найти среди пропавших людей с известной личностью, не требующей установления. Происхождение останков от этого человека необходимо установить или исключить.
Результат отождествления в значительной мере зависит от набора объектов идентификации и их информативности, которые определяют качественный уровень результата исследования.
Результат идентификации личности также прямо связан с количеством и информативным качеством объектов идентификации и может достичь определенного уровня идентификации, который определяется установлением[62]: 1) биологического происхождения объектов и их тканевой принадлежности; 2) видовой принадлежности; 3) групповой принадлежности; 4) индивидуальной принадлежности объектов (конкретной личности).
На возможность достижения какого-то из этих уровней существенно влияют следующие два фактора: степень пригодности объектов для идентификации и их информативность. В свою очередь они зависят от:
- устойчивости во времени (сохранности) свойств идентифицируемых и идентифицирующих объектов;
- качества, количества и достоверности отображений свойств идентифицируемых и идентифицирующих объектов, величины разрыва по возрасту между объектами идентификации;
- количества и диагностической значимости определяемых по каждому объекту идентификационных параметров отождествляемого и предполагаемого лица;
- идентификационной уникальностью свойств объектов (наличие индивидуализирующих признаков объектов идентификации, наличие уникальной совокупности общих и частных признаков) [24].
Для идентификации также имеют большое значение и такие данные, как давность наступления смерти, вид и длительность воздействия на останки повреждающих факторов внешней среды, характер телесных повреждении, их прижизненность и давность образования [79].
В настоящее время используется ряд методов идентификации личности, основанных на исследовании различных идентифицирующих объектов.
Возникновение и развитие систем идентификации личности
Потребность в методе, позволяющем однозначно идентифицировать личность по различным антропометрическим параметрам, возникла уже давно. Особенно сильно эту потребность испытывали правоохранительные органы, которым надо было решать задачу обнаружения разыскиваемых преступников или выявления лиц, скрывшихся с мест происшествий. Так как старые методы оказались недостаточно эффективными, более 100 лет назад начали вестись работы по разработке иных алгоритмов идентификации личности [109,136].
В связи с тем, что в XIX в. большинство стран была отменена практика клеймения преступников, полиция стала испытывать значительные трудности в выявлении преступников. Это происходило в основном из-за того, что составленные описания подходили слишком многим совершенно разным людям. Невозможность точного установления личности приводила к тому, что преступникам удавалось либо избежать наказания, либо получить меньшее наказание, как за впервые совершенное преступление.
В 1829 г. в Париже был учрежден Кабинет судебной идентификации, в котором заполнялись и сосредотачивались регистрационные карточки, предназначавшиеся для установления личности преступников и выяснения их прежней судимости. Карточки раскладывались по десятилетиям и в алфавитном порядке (по фамилиям регистрируемых). В 40-х годах начали фотографировать преступников, и фотоснимки дополняли эти карточки. К концу 70-х годов прошлого века накопились несколько миллионов таких карточек и десятки тысяч фотоснимков преступников.
По такой картотеке можно было установить личность задержанного полицией человека лишь в том случае, когда он не скрывал своего имени и фамилии. Так как карточки были разложены в алфавитном порядке, то идентификация задержанного по фотокарточке в архиве становилась возможной после установления его фамилии. Достаточно часто рецидивисты при задержании назывались вымышленной фамилией, а так как просмотр десятков тысяч фотокарточек в поисках нужной - задача практически невыполнимая, это привело к тому, что эффективность работы кабинета судебной идентификации, несмотря на собранный колоссальный объем информации, была невысока. Дороговизна фотографических работ, отсутствие объективной классификации лиц в альбомах, трудности опознания лиц в результате возрастных изменений внешности и т.п. создавали дополнительные препятствия для успешной идентификации [129, 131, 137].
Только в том случае, когда задержанный не скрывал своей личности, или полиции удавалось узнать его подлинное имя своими методами, по картотеке можно было проследить преступную биографию этого человека. Системы идентификации человека по его фотоизображениям тогда еще не существовало.
В 1881 г. А. Бертильону удалось разработать и успешно проверить на практике систему регистрации человека по размерам частей его тела, которой он дал название антропометрической идентификации. Основой этой системы стало положение бельгийского ученого Адольфа Кетле о том, что изменения размеров человеческого тела происходят по определенным закономерностям и что у каждого человека размеры частей его тела строго индивидуальны[129].
А. Бертильон предложил при регистрации заключенных измерять: рост стоя, длину распростертых рук, рост сидя, длину и ширину головы, расстояние между скуловыми костями, длину и ширину правого уха, длину левой ступни, длину среднего пальца и мизинца левой руки, длину левого предплечья. Все эти данные заносились в специальную антропометрическую карточку, где также отмечались цвет радужной оболочки левого глаза и особые приметы (рубцы, пятна, опухоли, дефекты пальцев, татуировки и др.).
Для измерений были необходимы следующие приспособления — вертикальные ростомеры, кронциркули и "скользящие циркули".
Помимо системы измерения непосредственно человека А. Бертильон разработал способ точного фотографирования преступников, получивший название сигналетической фотосъемки (до этого использовались приемы художественной фотографии).
Оказалось возможным проводить измерения и по фотоснимкам, сделанным с соблюдением специальных правил. Человек фотографировался в трех видах: в профиль и анфас в 1/7 натуральной величины и во весь рост в 1/20 натуральной величины. Съемка выполнялась с помощью метрического фотоаппарата Бертильона. Для того чтобы выдерживалось требуемое по этим правилам положение головы и тела человека, фотографируемый усаживался на специальный стул, который вынуждал его сохранять определенную позу во время съемки.
Н.А. Козлов, по согласованию с председателем русского антропологического общества, профессором Военно-медицинской Академии А.И. Таренецким, пополнил бертильоновскую систему следующими измерениями: высоты бедра, высоты акромиона, ширины плеч, длины кисти руки, "диаметра высоты головы", высоты лба, длины носа, длины лица, расстояния между наружными краями глазниц, расстояния между внутренними краями глазниц и размеров самих глазниц, а для рельефности описательных сведений было решено пополнить их обозначением месторождения, племени и религии. Для упрощения процесса фиксации антропометрических признаков Н.А.Козлов разработал прибор, позволявший одновременно получать фотоснимки преступников и антропометрические данные [62,77].
В те же годы появился и другой метод уголовной регистрации — дактилоскопии, позволивший использовать отпечатки пальцев рук в целях идентификации преступников. Этот метод впервые стал применяться в Великобритании, причем вначале наряду с бертильонажем, а затем и заменяя его, как более простой и менее трудоемкий. Успехи дактилоскопии были настолько велики, что даже во Франции, несмотря на сопротивление А. Бертильона, в 1895 г. на карточках к антропометрическим измерениям и сигналетическим фотоснимкам были добавлены отпечатки пальцев регистрируемых. В начале XX в. дактилоскопия стала вводиться во многих странах, в том числе и в России в 1906 г. [122,128]
Формализация данных, используемых для моделирования процесса идентификации в составе информационной системы
Первым этапом решения задачи построения моделей идентификации личности (включающей определение пола, возраста, роста и веса), является формирование базы данных. База данных, ставшая основой данной работы формировалась на основе измерений трупов обоего пола (100 женщин, 154 мужчин) в возрасте от 16 до 95 лет.
Исследовали правую и левую нижние конечности, измерения проводили с помощью гибкой металлической ленты и штангенциркуля. На каждом из указанных объектов измерялись различные антропометрические характеристики (на каждой конечности по 9 параметров).
С целью обеспечения необходимой точности восстановления идентификационных параметров по сегментам нижней конечности необходимо сформировать план статистической обработки информации для выявления статистических взаимосвязей между исследуемыми идентификационными параметрами.
Наиболее рациональной схемой обработки идентификационных морфометрических признаков является схема, разработанная М.И. Мутафяном, В.И. Бахметьевым и Ю.В. Зазулиным[17]: 1) построение гистограмм исследуемой выборки по всем морфометрическим параметрам; 2) по результатам, полученным в предыдущем пункте, анализируются и, в случае необходимости, устраняются выбросы и аномальные наблюдения; 3) для выявления взаимосвязей между признаками формируются корреляционные таблицы; 4) выявляются пары тесно коррелирующих признаков с целью исключения их совместного вхождения в анализ; 5) выявляются коэффициенты корреляции, превышающие порог интереса (обычно Rj 0,6); 6) построение моделей определения идентификационных параметров, допускающих применение линейной регрессии (таких, как рост, возраст, вес); 7) построение моделей определения идентификационных параметров, допускающих применение дискриминантного анализа (обычно. Таким параметром является пол). Если расчетное значение коэффициента парной корреляции Rxyp окажется больше критического значения "дуй,, найденного по статистической таблице, то гипотеза о статистической значимости тесноты корреляционной связи при числе степеней свободы f = N-2, где N - объем выборки , при заданном уровне значимости q % принимается.
Применение линейного коэффициента корреляции для оценки степени тесноты связи между признаками является обоснованным лишь в условиях нормального или близкого к нормальному распределению признаков в изучаемой совокупности. Кроме того, для определения величины линейного коэффициента корреляции необходимо знать численные значения факторного и результативного признаков.
В настоящей работе для исследования интенсивности связи между количественными признаками, форма которых отличается от нормальной, а так же между качественными признаками, применялись непараметрические методы.
Для большей наглядности корреляционных связей был использован метод корреляционных плеяд [28]. Этот метод предназначен для нахождения групп объектов - «плеяд», для которых сумма модулей коэффициентов корреляции между параметрами одной группы (внутриплеядная) связь достаточно велика, а связь между плеядами из разных групп (межплеядная) -мала. По определенному правилу по корреляционной матрице образуют чертеж - граф, который затем с помощью различных приемов можно разбить на подграфы. Элементы, соответствующие каждому из подграфов, образуют плеяду.
Процедура построения плеяды выглядит следующим образом: в исходной корреляционной матрице предлагается рассматривать только те коэффициенты, которые имеют величину, большую выбранного порогового значения. Упорядочение производится по принципу максимального корреляционного пути - все объекты связываются с помощью линий так, чтобы сумма модулей коэффициентов была максимальной. Этот эффект достигается следующим образом: среди выбранных коэффициентов корреляции отмечается максимальный. Рисуются кружки и около них обозначаются те признаки, корреляция между которыми ответила нашим требованиям. Упомянутые кружки должны располагаться тем ближе друг к другу, чем больше коэффициент корреляции между соответствующими признаками.
Следующими шагами процедуры построения корреляционной плеяды является повторение описанной выше последовательности действий для оставшихся коэффициентов до тех пор, пока все коэффициенты не будут отображены на плеяде.
В качестве примера результата работы этого метода на рис. 2.4 приведена плеяда, построенная на основе признаков нижней конечности с использованием выборки без учета половой дифференциации, отражающая наиболее сильные взаимосвязи между отдельными морфометрическими параметрами.
Структура информационной системы идентификации личности по сегментам останков
Основной функцией разработанной системы является обеспечение информационной поддержки при фиксировании и хранении морфометрических параметров человеческого организма, а так же ассистирование эксперту в процессе установления наиболее распространенных идентификационных параметров, а именно пола, возраста, роста и веса. В основу метода определения вышеуказанных параметров легло выявление статистических и функциональных зависимостей между исследуемыми признаками. [106,107]
Вся полученная информация в дальнейшем хранится в базе данных и обрабатывается в соответствии с встроенными правилами и процедурами. На основе полученных данных с помощью разработанных алгоритмов происходит принятие решения о выборе наиболее эффективной процедуры нахождения идентификационных параметров.
Для удобства обращения судебно-медицинских экспертов с разработанной системой, создана интерфейсная подсистема, которая выполняет функцию посредника, в ее обязанности входит преобразование данных из вида, удобного для восприятия экспертом в форму, наиболее приспособленную для дальнейшей работы с базой данных, и наоборот -представления результата отработки процедур принятия решения в виде готового отчета с возможностью импорта его в приложения Microsoft Office и пересылки результатов идентификации, оформленных в соответствии с принятыми стандартами посредством сети Internet с помощью коммуникационной подсистемы [70, 71]. Как видно из рис. 3.3., вероятны случаи, когда в некоторой экспертной ситуации окажется невозможным определение идентификационных характеристик останков вследствие отсутствия достоверной модели, использующей только те морфометрические параметры, которые доступны для измерения в настоящий момент. Для решения этой проблемы может понадобиться проведение дополнительного статистического анализа с использованием в качестве независимых переменных вышеупомянутых признаков. Алгоритм проведения статистического анализа приведен на рис. 3.4
Специфика процесса судебно-медицинской идентификации личности состоит в том, что на практике достаточно часто встречаются случаи, которые характеризуются полной или частичной невозможностью получить значения всех требуемых идентификационных параметров заданного фрагмента останков потому, что в распоряжение эксперта поступает неполный сегмент, и произвести идентификацию по приведенным во 2-й главе настоящей диссертации моделям не представляется возможным.
В связи с этим, возникла необходимость разработки такой логической модели принятия решений, которая позволила бы осуществить ситуационное моделирование процедуры принятия решений по фрагментам останков и позволила бы выбрать статистическую модель, способную предсказать значения пола, роста, возраста и веса наилучшим образом в условиях сложившейся экспертной ситуации.
В качестве решения этой проблемы была использована предложенная Мутафяном М.И. и Зазулиным Ю.В. концепция идентификационной карты, организующая представление информации способом, удобным для принятия решения о выборе оптимальной статистической идентификационной модели. В настоящей работе использовалась модификация идентификационной карты, позволяющая решить задачу построения идентификационных моделей по исследуемым морфометрическим параметрам нижних конечностей, доступных на имеющихся в распоряжении эксперта отдельных фрагментах конечностей.
В качестве базовой концепции построения идентификационной карты (ИК) выступило представление тела человека и его фрагментов в виде совокупности сегментов, допускающих различные способы расчленения и, как следствие, делающих доступной для исследования судебно-медицинским экспертом соответствующую совокупность морфометрических параметров (рис. 3.5 и 3.6).
На основе описанных выше ИК была разработана идентификационная матрица (ИМ), основным назначением которой является такое представление информации о построенных идентификационных моделях, которое позволит сделать процесс выбора оптимальной модели в данной экспертной ситуации наиболее легким и приводящим к оптимальному результату.
Для каждого экспертного состояния, описанного в ИК, можно определить числовую оценку достоверности регрессионной модели, рассчитанной для данной экспертной ситуации по морфометрическим признакам, доступным для измерения на имеющихся в наличии сегментах останков.
Основным предназначением построенной логической схемы является оказание помощи в принятии решений при выборе оптимальной модели определения идентификационных параметров в данной экспертной ситуации.
