Оператор-зависимость методик получения метрических характеристик лица при реальных измерениях и по цифровым изображениям
- Авторы: Юсупова А.А.1, Алябьев Ф.В.1, Цюпко Е.В.1, Дягилева А.П.1, Сухарева К.В.1, Чесалов Н.П.2, Ващенко Г.А.1
-
Учреждения:
- Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого
- Томский национальный исследовательский медицинский центр
- Выпуск: Том 9, № 4 (2023)
- Страницы: 413-420
- Раздел: Оригинальные исследования
- Дата подачи: 05.09.2023
- Дата принятия к публикации: 29.09.2023
- Дата публикации: 15.12.2023
- URL: https://for-medex.ru/jour/article/view/14221
- DOI: https://doi.org/10.17816/fm14221
- ID: 14221
Цитировать
Полный текст
Доступ предоставлен
Доступ платный или только для подписчиков
Аннотация
Обоснование. В научной литературе нет исследований, устанавливающих оператор-зависимость портретной идентификации при ручном методе измерений параметров лица у подэкспертных в сравнении с измерениями по цифровым изображениям. Не установлены трудозатраты и точность измерений при этих методиках.
Цель исследования ― установить оператор-зависимость методик реального измерения лица и измерения по цифровым изображениям.
Материалы и методы. Четырьмя исследователями независимо друг от друга инструментально измерены параметры лиц 24 женщин европеоидной расы в возрасте 19–20 лет, которые обучаются в Красноярском государственном медицинском университете имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого. Произведена однотипная стандартная цифровая фотосъёмка лица в пяти проекциях каждой из обследуемых с последующим сравнением результатов реальных измерений с цифровыми.
Результаты. При сравнении результатов измерений лица, полученных по цифровым изображениям или ручным методом, наблюдались погрешность как при измерениях одним исследователем одного конкретного параметра двумя разными методами, так и отличные результаты у других исследователей. Наибольшие отклонения наблюдались при ручном методе исследования, что может быть связано с зависимостью измерений от оператора.
Заключение. При отлаженном и методически выверенном подходе работа с цифровыми изображениями лица более точная и менее трудозатратная, чем при реальных измерениях, в связи с отсутствием оператор-зависимости, что может быть использовано в практике расследования преступлений.
Полный текст
ОБОСНОВАНИЕ
В эпоху цифровых технологий и компьютеризации практически всех сфер человеческой жизни быстрая и точная идентификация личности становится одной из приоритетных задач персональной цифровизации [1, 2]. Сканирование объёмно-пространственной формы лица используется для разблокировки смартфонов, подтверждения платежей и т.д. Любые средства создания, хранения, обработки, передачи цифрового изображения лица могут выступать в качестве элемента криминальной деятельности [3–6].
Системы распознавания лиц в современном мире достигли значительного прогресса и широко используются во многих реальных приложениях [7]. Ведущую роль в этом играют наружные контуры мягких тканей лица. На их форму и размеры влияют многие факторы, например, этническая принадлежность, возраст и пол, упитанность, а также ошибки измерения [8].
В Российской Федерации известны случаи привлечения к уголовной ответственности невиновных за преступления, совершённые людьми с похожим лицом, предоставлявшими работникам правоохранительных органов копию паспорта истинного владельца со ссылкой на то, что оригинал паспорта утерян.
Практика расследования преступлений показывает, что одной из наиболее редко проводимых экспертиз ввиду её трудоёмкости является судебно-портретная экспертиза. При этом в распоряжение экспертов могут предоставляться как печатные фотографии, так и различного качества цифровые съёмки или видеозаписи, по которым необходимо выбрать ряд кадров с наиболее чётким изображением лица подозреваемого, в различных ракурсах, на основании которых попытаться сформировать изображение лица, полноразмерное и пригодное для идентификации и поиска разыскиваемого.
В научной литературе нет исследований, устанавливающих оператор-зависимость портретной идентификации при ручном методе измерений параметров лица у подэкспертных в сравнении с измерениями по цифровым изображениям, не установлены также трудозатраты и точность измерений при этих методиках.
Цель исследования ― установить оператор-зависимость методик реального измерения лица и измерения на цифровых изображениях.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Дизайн исследования
Проведено экспериментальное одноцентровое одномоментное сплошное неконтролируемое исследование.
Критерии соответствия
Четырьмя исследователями независимо друг от друга инструментально измерены параметры лиц 24 женщин европеоидной расы в возрасте 19–20 лет, давших письменное информирование согласие подвергнуться исследованию и фотографированию, которые обучаются в Красноярском государственном медицинском университете имени проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого. Измерения основных характеристик лица проводились при помощи линейки, тазомера и штангенциркуля по определённым точкам [9].
В исследование не включались добровольцы иных рас и иного возраста.
Методы изучения данных
Произведена однотипная стандартная цифровая фотосъёмка лица каждой обследуемой в пяти проекциях (фас, левый и правый анфас, левый и правый профиль) с масштабной линейкой, программно измерены те же параметры лица теми же четырьмя исследователями [10]. Программное измерение основных характеристик лица производилось в программе Gimp (США), где было произведено масштабирование фотографий и были измерены параметры лица по определённым точкам при помощи специального инструмента.
Произведено сравнение параметров, полученных четырьмя исследователями по цифровым изображениям, и параметров, полученных при реальных измерениях, а также сравнение между цифровыми данными и реально измеренными у каждого исследователя. Для объективности исследования использован многоступенчатый слепой контроль: исследователи производили измерения лиц участников в разные дни различными инструментами; работа с цифровыми изображениями проводилась по окончании всех натуральных измерений. Исследователи не знали персональных данных участниц экс-перимента.
После сбора всех данных расшифровка результатов исследований и их математическая обработка выполнялись тремя исследователями, не проводившими измерения.
Метрические параметры лица подразделяли на вертикальные, горизонтальные и косые ― спереди назад снизу вверх (ПЗ-НВ) и спереди назад сверху вниз (ПЗ-ВН).
РЕЗУЛЬТАТЫ
Объекты (участники) исследования
Письменное информирование согласие подвергнуться исследованию и фотографированию дали 24 женщины европеоидной расы в возрасте 19–20 лет.
У каждой из исследуемых женщин каждым из исследователей независимо друг от друга было измерено в общей сложности 46 параметров лица по определённым точкам, из них 30 в фас, 10 в анфас, 6 в профиль; чётко вертикальных размеров было 6, чётко горизонтальных размеров ― 15, косых размеров ― 25.
Основные результаты исследования
При сравнении результатов реальных измерений, полученных четырьмя исследователями, результаты одного из них случайным образом взяты за контроль (100%), а остальные метрические результаты сравнивали с этим контролем (табл. 1). Результаты этих параметров у остальных трёх исследователей колеблются в существенных пределах как в большую, так и меньшую сторону.
Таблица 1. Сравнение результатов реальных измерений лица, полученных четырьмя исследователями, %
Table 1. Comparison of the results of real facial measurements obtained by four researchers, %
Параметры | Исследователь | |||
1 | 2 | 3 | 4 | |
Вертикальные | 100 | -3…+2 | -1…+2 | -2…+3 |
Горизонтальные | 100 | -5…+9 | -7…+3 | -11…+4 |
Косые ПЗ-НВ | 100 | -2…+1 | -6…+3 | -7…+3 |
Косые ПЗ-ВН | 100 | -9…+11 | -9…+1 | -8…+5 |
Примечание. ПЗ-НВ ― спереди назад снизу вверх; ПЗ-ВН ― спереди назад сверху вниз.
Note: ПЗ-НВ ― from front to back from bottom to top; ПЗ-ВН ― from front to back from top to bottom.
При сравнении результатов измерений по цифровым изображениям лица, полученных четырьмя исследователями, колебания этих же значений намного меньше, и уже составляют не единицы, как при реальных замерах, а десятые доли процента (табл. 2).
Таблица 2. Сравнение результатов измерений по цифровым изображениям лица, полученных четырьмя исследователями, %
Table 2. Comparison of measurement results from digital facial images obtained by four researchers, %
Параметры | Исследователь | |||
1 | 2 | 3 | 4 | |
Вертикальные | 100 | 0...+1 | -0,2...+0,4 | -0,3...+0,3 |
Горизонтальные | 100 | -0,5...+0,6 | -0,3...+0,4 | -0,6...+0,4 |
Косые ПЗ-НВ | 100 | -1...+0,5 | -0,5...+0,6 | -0,8...+0,6 |
Косые ПЗ-ВН | 100 | -0,5...-0,5 | -0,4...+0,5 | -0,6...+0,9 |
Примечание. ПЗ-НВ ― спереди назад снизу вверх; ПЗ-ВН ― спереди назад сверху вниз.
Note: ПЗ-НВ ― from front to back from bottom to top; ПЗ-ВН ― from front to back from top to bottom.
При сравнении результатов измерений лица, реальных и полученных по цифровым изображениям по каждому исследователю (при этом за контроль были взяты результаты цифровых измерений), максимальные отклонения (погрешности) при реальных измерениях имели наибольшие величины при измерении вертикальных и горизонтальных размеров (табл. 3). Однако при сравнении средних величин метрических параметров лица, полученных по цифровым изображениям и измеренных реально по каждому исследователю (при этом за контроль были взяты результаты цифровых измерений), отличия хоть и имеются, но они, в конечном итоге, не превышают 2,2% и колеблются как в большую, так и меньшую сторону (табл. 4). А учитывая, что сравнивался весь массив измерений по всем исследованным женщинам по каждому исследователю, то можно сразу заключить, что один и тот же исследователь, дважды измерив одни и те же параметры (в том числе различными инструментами), может получить разные данные.
Таблица 3. Сравнение результатов реальных измерений лица и полученных по цифровым изображениям по каждому исследователю, максимальные погрешности, %
Table 3. Comparison of the results of real measurements of the face and those obtained from digital images for each researcher, maximum errors, %
Параметры | Исследователь | |||||||
1 | 2 | 3 | 4 | |||||
Ц | Р | Ц | Р | Ц | Р | Ц | Р | |
Вертикальные | 100 | -17...+19 | 100 | -14...+12 | 100 | -07...+11 | 100 | -08...+24 |
Горизонтальные | 100 | -09...+16 | 100 | -12...+18 | 100 | -11...+09 | 100 | -14...+17 |
Косые ПЗ-НВ | 100 | -09...+07 | 100 | -14...+14 | 100 | -05...+06 | 100 | -09...+11 |
Косые ПЗ-ВН | 100 | -08…+09 | 100 | -11...+18 | 100 | -07...+09 | 100 | -12...+11 |
Примечание. Ц ― цифровое изображение; Р ― реальное измерение; ПЗ-НВ ― спереди назад снизу вверх; ПЗ-ВН ― спереди назад сверху вниз.
Note: Ц ― digital image; P ― real measurement; ПЗ-НВ ― from front to back from bottom to top; ПЗ-ВН ― from front to back from top to bottom.
Таблица 4. Сравнение результатов измерений лица, полученных по цифровым изображениям и реальным, по каждому исследователю, средние значения, %
Table 4. Comparison of the results of facial measurements obtained from digital images and real ones, for each researcher, average values, %
Параметры | Исследователь | |||||||
1 | 2 | 3 | 4 | |||||
Ц | Р | Ц | Р | Ц | Р | Ц | Р | |
Вертикальные | 100 | 99,5±1,2 | 100 | 101,5±1,5 | 100 | 99,1±0,8 | 100 | 98,5±0,6 |
Горизонтальные | 100 | 98,0±2,1 | 100 | 99,0±1,2 | 100 | 98,2±1,8 | 100 | 101,1±1,2 |
Косые ПЗ-НВ | 100 | 98,4±1,4 | 100 | 99,4±1,0 | 100 | 98,9±1,8 | 100 | 99,8±0,5 |
Косые ПЗ-ВН | 100 | 101,2±2,2 | 100 | 101,0±0,9 | 100 | 100,2±0,8 | 100 | 99,2±1,1 |
Примечание. Ц ― цифровое изображение; Р ― реальное измерение; ПЗ-НВ ― спереди назад снизу вверх; ПЗ-ВН ― спереди назад сверху вниз.
Note: Ц ― digital image; P ― real measurement; ПЗ-НВ ― from front to back from bottom to top; ПЗ-ВН ― from front to back from top to bottom.
ОБСУЖДЕНИЕ
При сравнении результатов измерений лица, полученных по цифровым изображениям и ручным методом, допускалась погрешность как при измерениях одним исследователем одного конкретного параметра ручным методом и цифровым, так и отличные результаты у разных исследователей. Наибольшие отклонения наблюдались при ручном методе исследования, что может быть связано с рядом конкретных проблем и сложностей:
1) различная глубина прожатия пуговиц тазомера, штангенциркуля, ввиду чего мягкие ткани вдавливаются, и метрическая характеристика уменьшается;
2) неточность первичной установки по точкам фиксации;
3) соскальзывание аппарата при работе;
4) тяжёлый или тугой ход аппарата;
5) необходимость учитывать фазы дыхания и глотания при замерах;
6) длительность не менее 15 минут единолично и не менее 5 минут с ассистентом, ведущим запись;
7) невозможность точного системного измерения параметров левой и правой половин лица из-за асимметрии и угловых отклонений;
8) помехи из-за волос;
9) усталость исследуемых;
10) невозможность определения метрических угловых и окружностных характеристик лица;
11) невозможность перепроверки измерений без участия исследуемого.
Цифровое измерение лица менее трудоёмкое, при нём наблюдается меньше отклонений, но оно также имеет ряд особенностей [2, 11]:
1) необходимость стандартизации условий фотографирования;
2) необходимость масштабирования фотографий;
3) длительность фотографирования при отлаженной системе не более 2 минут;
4) необходима маркировка фотоизображений даже при небольшом количестве исследуемых;
5) возможна разметка по точкам на лице для формирования полного перечня измеряемых расстояний, угловых и окружностных величин;
6) возможность точного системного измерения параметров левой и правой половин лица для диагностики асимметрии и угловых отклонений;
7) помехи из-за волос легко устранимы;
8) время измерений ― 10–20 минут на 5 фотографиях;
9) возможность определения метрических угловых и окружностных характеристик лица;
10) возможность перепроверки измерений без участия исследуемого.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Установление метрических характеристик лица по мягкотканным контурам при непосредственном измерении является более зависимым от оператора, чем при работе с цифровыми изображениями. Для цифровой фациометрии необходимыми условиями являются стандартизация условий фотографирования и масштабирование. Трудозатраты для данного метода меньше, чем при непосредственном измерении. Экстраполяция результатов цифровых измерений лица допустима для портретной идентификации человека при непосредственном измерении его лица только с учётом высокой оператор-зависимости результатов непосредственных измерений.
Таким образом, при отлаженном и методически выверенном подходе работа с цифровыми изображениями лица более точная и менее трудозатратная, чем при реальных измерениях, что может быть использовано в практике расследования преступлений.
ДОПОЛНИТЕЛЬНО
Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией). Наибольший вклад распределён следующим образом: Е.В. Цюпко, А.П. Дягилева, К.В. Сухарева, Г.А. Ващенко ― проведение обследования участниц, сбор первичных данных, написание текста рукописи; А.А. Юсупова, Ф.В. Алябьев, Н.П. Чесалов ― математический анализ данных, написание и редактирование текста рукописи.
ADDITIONAL INFORMATION
Funding source. This study was not supported by any external sources of funding.
Competing interests. The authors declare that they have no competing interests.
Authors’ contribution. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work. E.V. Tsiupko, A.P. Diaghileva, K.V. Sukhareva, G.A. Vashchenko ― conducting research of participants, collecting primary data, writing the text of the manuscript; A.A. Yusupova, F.V. Alyabyev, N.P. Chesalov ― mathematical analysis of data, writing and editing the manuscript.
Об авторах
Александра Альбертовна Юсупова
Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого
Email: aleksandra-yusup@mail.ru
ORCID iD: 0009-0000-8687-4312
SPIN-код: 4651-5075
Россия, Красноярск
Федор Валерьевич Алябьев
Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого
Email: alfedval@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4438-1717
SPIN-код: 2995-4963
д-р мед. наук, профессор
Россия, КрасноярскЕкатерина Владиславовна Цюпко
Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого
Email: tsiupkoev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5283-255X
SPIN-код: 9334-6471
Россия, Красноярск
Алина Петровна Дягилева
Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого
Email: alya.krasnova.598@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8141-3055
SPIN-код: 9182-7870
Россия, Красноярск
Кристина Валерьевна Сухарева
Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого
Email: kristina.sukhareva.98@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-2176-2257
SPIN-код: 4444-2200
Россия, Красноярск
Назарий Павлович Чесалов
Томский национальный исследовательский медицинский центр
Email: nazary.chesalov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4060-9470
SPIN-код: 8124-9991
Россия, Томск
Галина Александровна Ващенко
Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого
Автор, ответственный за переписку.
Email: galina.555.v@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-2224-3241
SPIN-код: 5852-6474
Россия, Красноярск
Список литературы
- Мазур Е.С., Иванова Э.В. Возможность использования традиционных методов идентификации личности в криминалистике // Всероссийская научно-практическая конференция «Правовые проблемы укрепления российской государственности»: сборник трудов конференции, Томск, 28–30 января 2016 года. 2016. № 70. С. 183–185.
- Нарина Н.В. Опыт краниофациального сопоставления при судебно-медицинской идентификации личности. [2014 Oct 24]. Режим доступа: https://www.slideserve.com/rodd/5809286. Дата обращения: 15.10.2023.
- Благов В.О., Митюшин Д.А., Пучков Г.Ю., Ремизова Е.В. Основные направления создания информационной системы для идентификации личности по фенотипическим признакам человека // Вестник РГГУ. Серия: Информатика. Информационная безопасность. Математика. 2021. № 2. С. 37–48. doi: 10.28995/2686-679X-2021-2-37-47
- Дмитриева Л.В. Возможность использования биометрической идентификации личности при производстве судебной портретной экспертизы // Энциклопедия судебной экспертизы. 2018. № 4. С. 84–89.
- Дмитриева Л.В. Роль биометрической идентификации личности при производстве отдельных видов судебных экспертиз // Современная криминалистика: проблемы теории, практики, обучения. Сборник статей по материалам международной научно-практической конференции, Новосибирск, 24 марта 2017 года. Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2017. С. 58–60.
- Зинин А.М. Идентификация человека и установление личности по признакам внешности: соотношение понятий // Теория и практика судебной экспертизы. 2019. Т. 14, № 1. С. 66-69. doi: 10.30764/1819-2785-2019-14-1-66-69
- Hang D., Hailin S., Zeng D., Zhang X.P. The elements of end-to-end deep face recognition: A survey of recent advances // ACM Computing Surveys. 2022. N 54. doi: 10.1145/3507902
- Saadeh M., Fayyad-Kazan H., Ramzi H., Fouad A. Facial soft tissue thickness differences among different vertical facial patterns // Forensic Sci Int. 2020 Vol. 317. Р. 110468. doi: 10.1016/j.forsciint.2020.110468
- Севастьянова В.С., Косухина О.И. Краниофациальная идентификация как метод определения личности в судебно-медицинской экспертизе // Актуальные вопросы судебной медицины и экспертной практики, 2022: материалы международного конгресса / под ред. проф. В.А. Клевно. Москва: Ассоциация СМЭ, 2022. С. 158–159.
- Тухтасинов М.Т. Предварительная обработка изображений при биометрической идентификации личности по изображению лица // Информатика: проблемы, методология, технологии: сборник материалов XVIII Международной научно-методической конференции: в 7 томах, Воронеж, 08–09 февраля 2018 года / под ред. Н.А. Тюкачева. Т. 4. Воронеж: Научно-исследовательские публикации (ООО «Вэлборн»), 2018. С. 215–220.
- Спеваков А.Г. Современные методы идентификации личности по морфологическим признакам // Наука и образование в XXI веке: сборник научных трудов по материалам Международной заочной научно-практической конференции: в 5 частях, Тамбов, 31 мая 2012 года. Часть 2. Тамбов: Консалтинговая компания Юком, 2012. С. 140–142.