Публикации автора

В настоящей работе рассматривается возможность применения сиамской сверточной нейронной сети (SNN) с интегрированным модулем сверточного внимания (CBAM) в идентификационных исследованиях рукописных подписей. Одним из факторов, тормозящих процесс внедрения искусственных нейронных сетей в процесс производства судебно-экспертных исследований, является их низкая степень интерпретируемости. Из-за этого исследователю сложно определить, какие именно закономерности были выявлены нейросетевым алгоритмом и какие из них легли в основу полученного прогноза. Кроме того, в большинстве современных работ, посвященных анализу почерка, специалисты используют «классический» подход к определению авторства рукописи, при котором эта задача рассматривается как частный случай классификации. Однако данный способ часто приводит к ошибкам II рода, из-за чего, на взгляд авторов, использование классификационных алгоритмов для решения идентификационных задач неприемлемо. Вместо этого авторы предлагают обратить внимание на архитектуру SNN. Для подтверждения этих тезисов в рамках настоящей работы были проведены эксперименты, в ходе которых удалось установить, что современные механизмы внимания, в частности модуль CBAM, способны частично интерпретировать полученные нейросетью результаты. Применение SNN, в свою очередь, позволяет минимизировать число ошибок II рода по сравнению с «классической» классификационной системой.

В работе исследуется зарубежный опыт применения искусственных нейронных сетей (ИНС) в судебно-почерковедческой экспертизе. На фоне активного внедрения ИНС в различные сферы общественной жизни наблюдается повышенное внимание к теме интеграции этой технологии в судебно-экспертную деятельность. Особенно остро стоит вопрос применения нейросетей в судебно-почерковедческой экспертизе, поскольку, по мнению некоторых ученых и юристов, их использование может значительно повысить объективность почерковедческих исследований.

В статье приведен краткий обзор истории и современных тенденций применения компьютерных технологий в исследовании почерка, рассмотрена связь криминалистики и биометрии в этой области, а также их взаимное влияние, особенно в зарубежной практике экспертизы почерка. Приведены примеры современных успешных проектов и экспериментов, демонстрирующих эффективное использование нейронных сетей для идентификации и верификации человека по его почерку. Обсуждены перспективы развития этого направления и выявлены ключевые проблемы, которые, по мнению автора, в настоящее время препятствуют интеграции нейросетей в судебнопочерковедческую экспертизу.

В работе рассмотрено соотношение «искусственного интеллекта» (ИИ) и «искусственной нейронной сети» в контексте судебной экспертологии. В последние годы наблюдается активный научный интерес к применению этих технологических новшеств в судебной экспертизе, что делает актуальным вопрос влияния этих явлений на судебно-экспертную деятельность в текущий момент и в долгосрочной перспективе. Выявление этих особенностей, как предполагается, будет способствовать более эффективной интеграции ИИ и нейросетей в данный вид деятельности на методическом, правовом и организационных уровнях. Чтобы продемонстрировать, как в целом связаны между собой искусственный интеллект и нейронные сети, а также чем они отличаются друг от друга, приведена краткая историческая справка по развитию идей ИИ-технологий и принципы работы некоторых из ИИ-систем, в частности – искусственных нейронных сетей. Предложены пути интеграции ИИ и нейросетей в судебно-экспертную деятельность на теоретическом и практическом уровнях.