Логические и программные средства интеллектуального анализа криминалистических данных

Современные методы интеллектуального анализа данных (ИАД) получили широкое распространение в различных областях. Их применение связано с накоплением больших массивов данных, хранящихся в электронном виде.

Поиск данных, реализованный в информационных системах, сведения, получаемые в результате работы экспертных систем, не создают новых знаний на основе имеющихся данных.

Цель интеллектуального анализа данных — нахождение причинно-следственных зависимостей, проведение рассуждений и получение выводов, порождающих новые знания.

Однако в гуманитарных областях знаний применение методов ИАД пока еще достаточно ограничено. Исключение составляет социология, где успешно применяется ДСМ-метод автоматического порождения гипотез [62] и [12- 23- 24- 66- 67]. Такое ограниченное применение объясняется спецификой строения гуманитарного знания [65]. Тем не менее, и в гуманитарной сфере можно выделить такие области и задачи в них, где применение методов ИАД возможно с учетом специфики этих областей. Такой областью является криминалистика, а точнее почерковедение.

Почерковедение занимается изучением закономерностей формирования, функционирования и изменения функционально-динамического комплекса (ФДК) навыков, лежащего в основе почерка. В [49] утверждается, что зависимости между исполнителем рукописи и его почерком носят принципиально вероятностно-статистический характер. Поэтому методы, применяющиеся для решения задач в почерковедении, в основном, носят вероятностно-статистический характер. С другой стороны результаты исследования связей между факторами, влияющими на почерк, и признаками почерка [43- 54- 69] позволяют предположить, что детерминистская составляющая в этих зависимостях присутствует.

Большая сложность задачи определяется многокомпонентностью в описании исполнителя рукописи и множественностью факторов, влияющих на формирование почерка. Конечно, многокомпонентность и многофакторность проявления особенностей если и не исключает полностью возможности существования детерминированных связей, то во всяком случае, сильно затрудняет,' а иногда и делает практически неосуществимым их выявление. Однако из этого еще не следует, что связи носят статистический характер и могут быть обнаружены только вероятностно-статистическими методами.

Почерковедческие исследования лежат в основе почерковедческой и, как частный случай, судебно-почерковедческой экспертизы. Объектом почерковедческой экспертизы является сложная система: человек — почеркрукопись. Задачи, решаемые почерковедческой экспертизой, делятся на идентификационные и диагностические.

Актуальность применения интеллектуального анализа данных в криминалистике определяется неполным соответствием существующих методов почерковедческой экспертизы требованиям, предъявляемым к ней судебными органами и необходимостью большей объективизации выводов эксперта-почерковеда. Одним из путей объективизации экспертизы почерка является применение модельных методов, наиболее разработанные и распространенные из которых — вероятностно-статистические методы. Они реализуются на базе специальных методик, создание которых требует сбора и обработки большого объема почеркового материала. Большинство существующих экспертно-почерковедческих методик разработано в середине прошлого века. Однако эволюция пишущего прибора и изменение стандартов прописей привело к устареванию и снижению эффективности этих методик. Затратность и трудоемкость создания новых методик ведет к невозможности их применения в реалиях настоящего времени. Это приводит к поиску новых способов объективизации почерковедческой экспертизы.

Предлагаемые в диссертации методы интеллектуального анализа данных, являются одним из таких способов. Поэтому проблема создания интеллектуальной системы на основе этих методов для проведения исследований в области почерковедения, выявления зависимостей и решения задач почерковедческой экспертизы с обоснованием выводов, чему посвящена диссертационная работа, является актуальной.

Новизна результатов проведенного в работе исследования определяется тем, что были разработаны логические средства, являющиеся развитием ДСМ-метода с учетом специфики решаемых задач. Впервые создана интеллектуальная ДСМ-система для анализа криминалистических данных. Это дает возможность специалистам проводить исследования в почерковедении и решать различные задачи с использованием одного массива данных.

Разработанные методы достаточно универсальны. Они могут быть применены для решения аналогичных задач в криминалистике и других предметных областях. Этим определяется теоретическая значимость работы.

Практическая значимость работы связана с тем, что созданная интеллектуальная система позволяет проводить научные и экспериментальные исследования в области почерковедения и обосновывать выводы почерковедческой экспертизы. Программная реализация системы с применением веб-технологий позволяет оперативно и сообща работать исследовательскому коллективу, рассредоточенному по нескольким организациям.

Апробация работы. Основные научные выводы и результаты работы докладывались на 10-ой и 11-ой национальных конференциях по искусственному интеллекту «КИИ-2006» и «КИИ-2008» (Обнинск, 2006 г., Дубна, 2008 г.), 7-й международной конференции «Информационное общество, интеллектуальная обработка информации, информационные технологии» (Москва, 2007 г.), 3-й Международной конференции «Системный анализ и информационные технологии» (Звенигород, 2009 г.), на научном семинаре Отдела теоретических и прикладных проблем информатики и ученом совете Всероссийского института научной и технической информации Российской академии наук, на заседании Общемосковского научного семинара «Проблемы искусственного интеллекта», проводимого РАИИ в Политехническом музее.

Публикации. Основные теоретические положения диссертации изложены в 7 публикациях, в том числе 3 работы в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК РФ.

Работа состоит из введения, четырех глав и заключения, списка используемой литературы и приложений.

В первой главе дается обзор существующих методов интеллектуального анализа данных и методов решения почерковедческих задач. На основе этого обзора делается вывод о целесообразности применения методов ИАД в почерковедении и за основу берется ДСМ-метод автоматического порождения гипотез. Описываются задачи почерковедческой экспертизы, для решения которых будут разрабатываться варианты ДСМ-метода.

Во второй главе описан ДСМ-метод, перечислены интеллектуальные ДСМ-системы, работающие в различных предметных областях. Показано, что выбранные для решения задачи почерковедческой экспертизы принадлежат к классу ДСМ-задач. Для каждой задачи описывается разработанная модель предметной области. Формулируются предикаты сходства и правила правдоподобного вывода.

Третья глава посвящена описанию программной реализации предложенного метода ИАД. Приводится структура базы данных, веб-интерфейс и собственно реализация ДСМ-Решателя.

В четвертой главе дается описание экспериментального исследования, проведенного с помощью созданной версии интеллектуальной системы. Описываются выборки, использовавшиеся для решения идентификационной и двух диагностических задач. Анализируются результаты, полученные в экспериментах.

В заключении излагаются выводы, которые можно сделать на основе проведенных исследований, формулируются основные результаты, полученные автором, и рассматриваются перспективы развития.

Основные результаты работы, выносимые на защиту:

1. Модель предметной области.

2. Варианты ДСМ-метода для решения идентификационной и двух видов атрибутивных задач почерковедческой экспертизы.

3. Экспериментальная версия системы интеллектуального анализа данных, реализованная с применением современных веб-технологий.

4. Результаты экспериментального исследования, подтвердившие возможность применения разработанных методов для исследований в почерковедении и решения задач почерковедческой экспертизы.

Заключение

.

Проведенные в диссертации исследования позволяют сделать выводы о том, что вероятностно-статистические методы, традиционно использующиеся в криминалистике, в частности в области почерковедческой экспертизы, не всегда применимы в условиях настоящего времени. Актуальная на данный момент проблема повышения объективизации результатов экспертизы показала необходимость поиска качественно новых, в том числе интеллектуальных, методов исследования данных. Одним из таких методов может стать ДСМ-метод автоматического порождения гипотез, позволяющий получать качественные результаты анализа данных даже при работе с небольшими объемами информации.

Особенности предметной области почерковедческой экспертизы потребовали разработки адекватных вариантов ДСМ-метода. В результате сформулированы варианты ДСМ-метода для решения идентификационной задачи и двух диагностических задач почерковедческой экспертизы. Выбранный язык представления данных, позволил использовать единую базу данных для решения различных задач в области почерковедения. Созданная ДСМ-система, дала возможность провести на собранных данных ряд экспериментальных исследований, подтвердивших применимость ДСМ-метода к решению почерковедческих задач.

Результаты исследований могут быть использованы как в исследовательской работе специалиста-почерковеда, так и для проведения почерковедческой экспертизы. Предложенные в работе методы могут использоваться и в других задачах с использованием криминалистических данных.

В работе получены теоретические и практические результаты:

1. Разработан вариант ДСМ-метода для решения идентификационной задачи почерковедческой экспертизы.

2. Разработан вариант ДСМ-метода для решения диагностических задач почерковедческой экспертизы.

3. Создана интеллектуальная ДСМ-система для анализа криминалистических данных.

4. Проведен интеллектуальный анализ данных и установлено, что для решения идентификационной задачи необходимо использовать частные признаки в прописных буквах. Для диагностических задач в основном должны использоваться частные признаки. Общие признаки являются уточняющими при решении этих задач.

В перспективе развития диссертационной работы планируется дальнейшее проведение исследований в почерковедении и смежных областях криминалистики. В частности, использование разработанных методов для анализа взаимосвязи почерка и дактилоскопических данных.