RU2066117C1 - Способ идентификации личности - Google Patents
Способ идентификации личности Download PDFInfo
- Publication number
- RU2066117C1 RU2066117C1 RU95106116A RU95106116A RU2066117C1 RU 2066117 C1 RU2066117 C1 RU 2066117C1 RU 95106116 A RU95106116 A RU 95106116A RU 95106116 A RU95106116 A RU 95106116A RU 2066117 C1 RU2066117 C1 RU 2066117C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- skull
- photograph
- image
- person
- values
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 210000003625 skull Anatomy 0.000 claims abstract description 27
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 abstract 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 2
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 2
- RLFHKJKDXNVQAY-UHFFFAOYSA-N Trichione Natural products OC(=O)CC(=O)OCCC=CC1=C(O)C(=O)c2cccc(O)c2C1=O RLFHKJKDXNVQAY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 description 1
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Способ идентификации личности относится к области судебной медицины, криминалистике, а также к области исторического искусствоведения, касающейся археологических исследований, и осуществляющейся посредством портретной идентификации по количественным отношениям признаков лица. Задача изобретения достигается тем, что после приведения масштабов (размеров) фотографии лица и фотографии черепа определяются координаты каждой реперной (анатомической) точки (общее количество данных точек может доходить до 65) на исследуемой фотографии и фотографии черепа (слепка и т.п.), затем выводятся отклонения (невязки) по каждой из точек, после чего производится статистический анализ невязок с вычислением дискриминантной функции, и если ее значение равно или превышает значение первого центроида G1, то принадлежность исследуемой фотографии и фотографии черепа (слепка и т.п.) одному человеку считается доказанной. Если значение дискриминантной функции равно или меньше второго центроида G2, то принадлежность графических изображений одному лицу отвергается. При попадании значения дискриминантной функции в промежуток между центроидами аргументируется невозможность решения задачи по признакам внешности. Значения центроидов выбирают из базы данных. Эти значения получают путем статистического анализа большого массива данных идентичных и смешанных пар.
Description
Изобретение относится к области судебной медицины, а также криминалистики, антропологии, археологии, и может быть использовано при установлении личности человека по черепу и прижизненной фотографии, по трупу и паспортной фотографии, по фотографиям проверяемого человека (возможно исследование скульптурного или художественного изображения).
Известен способ идентификации личности, заключающийся в фотографировании черепа в положении, соответствующем положению головы идентифицируемого лица на его прижизненной фотографии, приведении изображений черепа и головы к одному масштабу, фотосовмещении изображений, причем в качестве масштабного ориентира при увеличении изображения используют горизонтальный диаметр радужной оболочки глаза (а.с. СССР N 1202546, кл. А 61 В 5/00).
Однако известный способ недостаточно точный и не может быть использован для идентификации лиц по большим массивам фотографий, поскольку сравнительное исследование осуществляется по 9 точкам, кроме того, этот способ трудоемкий и практически невозможно осуществление повторной идентификации личности с одинаковыми параметрами исследования в связи с наличием субъективного фактора при установке черепа в ракурсе, соответствующем фотографии.
Наиболее близким к предлагаемому решению является способ идентификации личности, заключающийся в приведении масштабов фасных фотографий лица или черепа, выделении на них 16 анатомических точек, получении относительных размерных величин в виде отношений расстояния между измерительными точками к сумме размеров по ломанной лини между серединой переносья и наружными углами правого и левого глаз и серединой рта и наружными углами правого и левого глаз с выявлением асимметрии (патент РФ N 2005412, A 61 B 5/117).
Данный способ позволяет по относительным размерам между 16 измерительными точками определять количественные показатели асимметрии лица и его элементов, что дает возможность организовать автоматизированное ведение больших массивов фотографий, например подучетных лиц в системе МВД.
Однако данный способ не предусматривает минимизацию возможных ошибок (случайных, системных, инструментальных), возникающих при сравнительном исследовании фото и видеоизображений, в том числе не полностью идентичных по оптико-техническим условиям, что значительно снижает точность и достоверность идентификации.
Внешность человека представлена системой расстояний между определенными точками в отличие от предлагаемого точечного кодирования, что приводит к потере информации, понижает достоверность идентификации.
Данный способ ориентирован только на фасные фотографии лица и черепа, что значительно сужает возможности в области опознания личности.
Предлагаемый способ портретной идентификации личности направлен на объективизацию и повышение точности экспертных выводов, получение количественных характеристик "сходства и различия" исследуемых образов, облегчающих принятие экспертных решений.
Поставленные цели достигаются за счет того, что в способе идентификации личности, заключающемся в приведении масштабов фотографии лица и изображения черепа (труба, дополнительных снимков и художественных изображений проверяемого лица), выделении на них анатомических (реперных) точек, определяют ракурс изображения на фотографии или каком-либо другом изображении, и с помощью координатно-управляемого штатива производят снимок черепа в данном ракурсе (перемещения вокруг вертикальной оси и под углом к ней), определяют и исследуют координаты 10 65 (в зависимости от степени фрагментации черепа и качества портретного изображения) анатомических точек (эурион, вертекс, трихион, назион и др. ) сравниваемых изображений, после чего выявляют отклонения (невязки) в каждой точке между ее координатами на фотографии и изображении черепа в ракурсе фотографии, подставляют значения невязок в предварительно разработанные дискриминантные функции (DF) и сравнивают их значения с центроидами (G1, G2), причем, если DF>G1, то принадлежность фотографии и снимка черепа одному человеку считается доказанной, если DF<G2, принадлежность изображений одному лицу отвергается, если значения DF попадает в промежуток между центроидами G1 и G2, аргументируется невозможность решения задачи по признакам внешности.
Дискриминантные функции (DF) и значения центроидов (G1 и G2) получают в результате статистического анализа невязок большого количества идентичных пар (фотография и изображение черепа принадлежат одному человеку, ИП) и смешанных пар (фотография и изображение черепа принадлежат разным людям, СП).
Способ идентификации личности заключается в следующем.
Имеющиеся для опознания фото или другие материалы вводят при помощи сканера или других аналогичных устройств в компьютер. При исследовании черепа и фотографии предварительно определяют ракурс изображения на фотографии и при помощи координатно-управляемого штатива устанавливают исследуемый череп в определенном ракурсе, фиксируя углы поворота вокруг вертикальной и горизонтальной осей, после чего видеокамерой или другими аналогичными средствами, производят снимок черепа и вводят его в компьютер. Изображения увеличиваются или уменьшаются до масштаба, удобного для исследования, на сравниваемых изображениях размечаются реперные точки и определяются их координаты.
Преобразование координат, имитирующее приведение изображений к одному масштабу, осуществляется путем численного "совмещения" двух базовых реперных точек, при выборе которых учитывается стабильность расстояний между ними. Например, для положения анфас выбраны зрачковые точки на фотографии и центры глазниц на изображении черепа, т.к. зрачковое расстояние является наиболее стабильной размерной характеристикой внешности человека. Координаты этих двух базовых точек по всем сравниваемым изображениям становятся равными, тогда как координаты прочих точек продолжают нести информацию о внешности человека.
После преобразования координат реперных точек исследуемых изображений вычисляются отклонения (невязки) по каждой точке, которые подставляются в соответствующую дискриминантную функцию, полученное значение сравнивается с значениями центроидов. Если полученное значение дискриминантной функции равно или превышает значение первого центроида G1, то принадлежность исследуемой фотографии и снимка черепа одному человеку считается доказанной. Если значение функции равно или меньше второго центроида, то принадлежность графических изображений одному лицу отвергается. При попадании значения дискриминантной функции в промежуток между центроидами аргументируется невозможность решения задачи по признакам внешности. Описанная процедура анализа сопоставляемых изображений осуществляется с помощью оригинального программного средства, которое позволяет вести и пополнять базы данных по видам экспертиз.
Сходная экспертная стратегия применяется при идентификации трупа по паспортной или другим прижизненным фотографиям, а также при сравнительном исследовании двух и более фотографий проверяемого человека.
Предлагаемый способ основан на применении результатов предварительно проведенных исследований. Были сформированы базы данных невязок по идентичным парам (графические образы принадлежат одному человеку, ИП) и смешанным парам (графические образцы принадлежат разным людям, СП). С помощью методов проверки статистических гипотез выделялись комплексы значимых для идентификации точек. При построении диагностических моделей использовался дискриминантный анализ. В результате были получены дискриминантные функции DF (d1, dn), значения которых зависят от невязок по точкам d1,dn, и значения центроидов G1 и G2 для рассматриваемых экспертиз и различных наборов реперных точек.
Результаты анализа, учитывающие индивидуальный вклад каждого признака, показывают достаточно высокую надежность экспертных решений по разработанным моделям (для экспертизы фотография труп точность разделения выборок ИП и СП составила 89,3% и 73,2% соответственно, коэффициент канонической корреляции
0,62).
0,62).
Таким образом, настоящий способ идентификации личности позволяет с высокой степенью точности производить количественную оценку сходства и различия сопоставляемых изображений, вести и пополнять базы данных по видам экспертиз, исключает субъективность экспертных выводов, присутствующих в аналоге и прототипе. Реализация способа с помощью компьютерных средств обработки позволяет быстро и точно производить идентификацию и дефференциацию объектов исследования.
Claims (1)
- Способ идентификации личности, заключающийся в приведении масштабов фотографии лица и изображения черепа трупа, дополнительных снимков и художественных изображений проверяемого лица, выделении на них анатомических точек, отличающийся тем, что определяют ракурс изображения на фотографии или каком-либо другом изображении и с помощью координатно-управляемого штатива производят снимок черепа в выбранном ракурсе, перемещения вокруг вертикальной оси и под углом к ней, определяют и исследуют координаты от 10 до 65 анатомических точек сравниваемых изображений, после чего выявляют отклонения в каждой точке между ее координатами на фотографии и изображении черепа в ракурсе фотографии, подставляют значения отклонений в предварительно разработанные дискриминантные функции DF и сравнивают их значения с центроидами G1, G2 причем дискриминантные функции DF и значения центроидов G1 и G2 получают в результате статистического анализа отклонений большого количества идентичных пар, если фотография и изображение черепа принадлежат одному человеку, и смешанных пар, если фотография и изображение черепа принадлежат разным людям, и в случае, когда DF > G1, то принадлежность фотографии и снимка черепа одному человеку считается доказанной, а при DF > G2, принадлежность изображений одному лицу отвергается, если же значения DF попадают в промежуток между центроидами G1 и G2, то считается невозможной идентификация по признакам внешности.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU95106116A RU2066117C1 (ru) | 1995-04-27 | 1995-04-27 | Способ идентификации личности |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU95106116A RU2066117C1 (ru) | 1995-04-27 | 1995-04-27 | Способ идентификации личности |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2066117C1 true RU2066117C1 (ru) | 1996-09-10 |
| RU95106116A RU95106116A (ru) | 1997-02-27 |
Family
ID=20166916
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU95106116A RU2066117C1 (ru) | 1995-04-27 | 1995-04-27 | Способ идентификации личности |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2066117C1 (ru) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2136210C1 (ru) * | 1998-04-15 | 1999-09-10 | Ивановская государственная медицинская академия | Способ идентификации личности по морфологическим особенностям языка |
| RU2173085C2 (ru) * | 1998-12-17 | 2001-09-10 | Зазулин Юрий Васильевич | Способ судебно-медицинской идентификации личности по частям расчлененного трупа человека |
| RU2202280C1 (ru) * | 2001-08-07 | 2003-04-20 | Российский центр судебно-медицинской экспертизы МЗ РФ | Способ определения возраста человека по морфометрическим параметрам гистологических препаратов костной ткани |
| RU2256223C2 (ru) * | 2003-01-21 | 2005-07-10 | Рыбкин Анатолий Петрович | Способ комплексной идентификации личности человека, паспортного контроля и диагностики текущего психофизиологического состояния личности и компьютерная система для его осуществления |
| WO2006014095A1 (fr) * | 2004-08-04 | 2006-02-09 | Daulet Kulenov | Procede de formation d'une base de karhunen-loeve pour reconnaissance de visages |
| WO2007118219A3 (en) * | 2006-04-07 | 2007-12-27 | Essex Pa Llc | Biometric identification |
| US7750299B2 (en) | 2006-09-06 | 2010-07-06 | Donald Martin Monro | Active biometric spectroscopy |
| US7786907B2 (en) | 2008-10-06 | 2010-08-31 | Donald Martin Monro | Combinatorial coding/decoding with specified occurrences for electrical computers and digital data processing systems |
| US7786903B2 (en) | 2008-10-06 | 2010-08-31 | Donald Martin Monro | Combinatorial coding/decoding with specified occurrences for electrical computers and digital data processing systems |
| US7791513B2 (en) | 2008-10-06 | 2010-09-07 | Donald Martin Monro | Adaptive combinatorial coding/decoding with specified occurrences for electrical computers and digital data processing systems |
| US7864086B2 (en) | 2008-10-06 | 2011-01-04 | Donald Martin Monro | Mode switched adaptive combinatorial coding/decoding for electrical computers and digital data processing systems |
| RU2541821C2 (ru) * | 2011-09-02 | 2015-02-20 | Балуева Наталия Вячеславовна | Способ реконструкции лица по черепу для монголоидных групп |
-
1995
- 1995-04-27 RU RU95106116A patent/RU2066117C1/ru active
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Патент России N 2005412, кл. А 61 В 5/117, 1978. * |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2136210C1 (ru) * | 1998-04-15 | 1999-09-10 | Ивановская государственная медицинская академия | Способ идентификации личности по морфологическим особенностям языка |
| RU2173085C2 (ru) * | 1998-12-17 | 2001-09-10 | Зазулин Юрий Васильевич | Способ судебно-медицинской идентификации личности по частям расчлененного трупа человека |
| RU2202280C1 (ru) * | 2001-08-07 | 2003-04-20 | Российский центр судебно-медицинской экспертизы МЗ РФ | Способ определения возраста человека по морфометрическим параметрам гистологических препаратов костной ткани |
| RU2256223C2 (ru) * | 2003-01-21 | 2005-07-10 | Рыбкин Анатолий Петрович | Способ комплексной идентификации личности человека, паспортного контроля и диагностики текущего психофизиологического состояния личности и компьютерная система для его осуществления |
| WO2006014095A1 (fr) * | 2004-08-04 | 2006-02-09 | Daulet Kulenov | Procede de formation d'une base de karhunen-loeve pour reconnaissance de visages |
| WO2007118219A3 (en) * | 2006-04-07 | 2007-12-27 | Essex Pa Llc | Biometric identification |
| US7750299B2 (en) | 2006-09-06 | 2010-07-06 | Donald Martin Monro | Active biometric spectroscopy |
| US7786907B2 (en) | 2008-10-06 | 2010-08-31 | Donald Martin Monro | Combinatorial coding/decoding with specified occurrences for electrical computers and digital data processing systems |
| US7786903B2 (en) | 2008-10-06 | 2010-08-31 | Donald Martin Monro | Combinatorial coding/decoding with specified occurrences for electrical computers and digital data processing systems |
| US7791513B2 (en) | 2008-10-06 | 2010-09-07 | Donald Martin Monro | Adaptive combinatorial coding/decoding with specified occurrences for electrical computers and digital data processing systems |
| US7864086B2 (en) | 2008-10-06 | 2011-01-04 | Donald Martin Monro | Mode switched adaptive combinatorial coding/decoding for electrical computers and digital data processing systems |
| RU2541821C2 (ru) * | 2011-09-02 | 2015-02-20 | Балуева Наталия Вячеславовна | Способ реконструкции лица по черепу для монголоидных групп |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU95106116A (ru) | 1997-02-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Douglas | Image processing for craniofacial landmark identification and measurement: a review of photogrammetry and cephalometry | |
| Gibelli et al. | The identification of living persons on images: a literature review | |
| RU2066117C1 (ru) | Способ идентификации личности | |
| Ayaz et al. | Accuracy and reliability of 2-dimensional photography versus 3-dimensional soft tissue imaging | |
| Iten | Identification of skulls by video superimposition | |
| Donato et al. | Photogrammetry vs CT scan: Evaluation of accuracy of a low‐cost three‐dimensional acquisition method for forensic facial approximation | |
| Campomanes-Alvarez et al. | Computer vision and soft computing for automatic skull–face overlay in craniofacial superimposition | |
| Dong-Sheng et al. | A study on the standard for forensic anthropologic identification of skull-image superimposition | |
| Maat | The positioning and magnification of faces and skulls for photographic superimposition | |
| Rawson et al. | Analysis of photographic distortion in bite marks: a report of the Bite Mark Guidelines Committee | |
| Sauer et al. | Human identification using skull–photo superimposition and forensic image comparison | |
| US5539837A (en) | Apparatus and method for measuring curved surfaces | |
| Nawrocki et al. | Using elliptical Fourier analysis to interpret complex morphological features in global populations | |
| JP3738320B2 (ja) | 特定立体画像と2次元画像に映し出された被写体の照合方法 | |
| Stephan et al. | Scientific estimation of the subject-to-camera distance from facial photographs for craniofacial superimposition | |
| CN112086193B (zh) | 一种基于物联网的人脸识别健康预测系统及方法 | |
| Lynnerup et al. | Facial recognition and laser surface scan: a pilot study | |
| RU2005412C1 (ru) | Способ идентификации личности | |
| Pinto et al. | Can a spontaneous smile invalidate facial identification by photo-anthropometry? | |
| dos Santos Moreira et al. | ANALYSIS OF THE ANTHROPOMETRIC MEASUREMENTS OF THE SMILE USING 3D STEREOPHOTOGRAMMETRY | |
| JPH1021290A (ja) | メークアップのシミュレート法 | |
| US20240320911A1 (en) | Method for forensic identification by automatically comparing a 3d model of a skull with one or more photos of a face | |
| RU2069973C1 (ru) | Способ идентификации личности по черепу трупа и прижизненному фотоснимку головы | |
| Stavrianos et al. | Facial mapping: review of current methods | |
| Parzianello et al. | Automatic detection of the craniometric points for craniofacial identification |