sudexpertТеория и практика судебной экспертизыTheory and Practice of Forensic Science1819-27852587-7275The Russian Federal Centre of Forensic Science10.30764/1819-2785-2022-3-26-39sudexpert-737Research ArticleМЕТОДЫ И СРЕДСТВАMETHODS AND TOOLSСудебно-экспертное исследование походкиForensic Gait Studyhttps://orcid.org/0000-0002-9787-9271ПетровС. М.PetrovS. M.

Петров Сергей Михайлович – заведующий отделом криминалистических экспертиз

Калининград 236035

Petrov Sergei Mikhailovich – Head of the Forensic Examinations Department

Kaliningrad 236035

pruss@mail.ruФедеральное бюджетное учреждение Калининградская лаборатория судебной экспертизы Министерства юстиции Российской ФедерацииРоссияKaliningrad Laboratory of Forensic Science of the Ministry of Justice of the Russian FederationRussian Federation2022291020221732639Copyright © Петров С.М., 20222022Петров С.М.Petrov S.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.tipse.ru/jour/article/view/737

Статья посвящена особенностям криминалистической идентификации личности по походке на видеозаписях.

Приведен краткий обзор современного состояния отечественной и зарубежной практики экспертной идентификации личности по походке, с критических позиций проанализированы базовые положения и методы криминалистической идентификации человека по признакам внешности.

Исследован комплекс параметров походки, исследуемых в биомеханике, прослежены возможности выявления этих параметров на произвольных видеозаписях и использования выявляемых параметров в качестве идентификационных признаков.

Изучены базовые принципы биометрической идентификации по походке, представлены основные модели походки, используемые в биометрии.

На основе анализа различных систем идентификационных признаков походки выдвинуто предложение о разработке системы качественных и количественных признаков, что позволит использовать как визуальный, так и инструментальные методы анализа; выбор конкретного метода зависит от качества исследуемых видеозаписей.

The article discusses the problems of forensic identification of a person by gait on video recordings.

The author presents a brief review of the current state of domestic and foreign practice of expert identification of a person by gait, he also analyzes the basic provisions and methods of forensic identification of a person by signs of appearance from critical positions.

He also reviews a set of gait parameters studied in biomechanics, considers the possibility of identifying these parameters on random video recordings and the capabilities of using the detected parameters as identification features.

The basic principles of biometric gait identification have also been studied in the article; the description of the main gait models used in biometrics have been given.

Based on the analysis of various identification features, a proposal has been put forward to develop a system of qualitative and quantitative gait signs, which will allow the use of both visual and instrumental methods of analysis for research; the choice of a particular method depends on the quality of the video recordings under study.

портретная экспертизаэкспертиза видеозаписейпоходкамодельбиометрическая идентификациякриминалистическая идентификацияportrait examinationexamination of video recordingsgaitmodelbiometric identificationforensic identificationReferencesПопов В.Л. Особенности производства портретных экспертиз по низкокачественным видеоизображениям // Юридическая наука и правоохранительная практика. 2015. № 4 (34). С. 156–162.Popov V.L. Characteristics of Conducting Portrait Expertise of Low Quality Videos. Legal Science and Law Enforcement Practice. 2015. No. 4 (34). P. 156–162. (In Russ.).Курин А.А., Рыжков И.В. Идентификация личности по функциональным признакам при исследовании видеозаписей: проблемы и пути решения // Судебная экспертиза. 2019. № 4 (60). С. 95–105. https://doi.org/10.25724/VAMVD.KFGHKurin A.A., Ryzhkov I.V. Identification of an Unidentified Person by Functional Characteristics in the Study of Video Recordings: Problems and Solutions. Forensic Expertise. 2019. No. 4 (60). P. 95–105. (In Russ.). https://doi.org/10.25724/VAMVD.KFGHБондаренко П.В., Гусев В.Б. Методы сравнительного исследования при проведении портретных экспертиз по изображениям, полученным с помощью камер видеонаблюдения // Энциклопедия судебной экспертизы. 2017. № 2 (13). С. 44–49.Bondarenko P.V., Gusev V.B. Comparative Methods Using for an Identification on CCTV Images during Portrait Forensics Research. Forensic Science Encyclopedia. 2017. No. 2 (13). P. 44–49. (In Russ.).Майорова О.В., Каримова И.А. Проблемы использования видеоизображений лиц, полученных с камер видеонаблюдения, в ходе расследования и раскрытия преступлений // Энциклопедия судебной экспертизы. 2019. № 4 (23). С. 63–71.Maiorova O.V., Karimova I.A. Problems of Using Video Images of Persons Obtained from Surveillance Cameras in the Investigation and Disclosure of Crimes. Forensic Science Encyclopedia. 2019. No. 4 (23). P. 63–71. (In Russ.).Булгаков В.Г. Перспективы криминалистического исследования жестикуляции, мимики и артикуляции человека по материалам видеозаписи // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 5: Юриспруденция. 2005. № 7. С. 120–123.Bulgakov V.G. Prospects of Forensic Analysis of Human Gestures, Facial Expressions and Articulation by Video Materials. Bulletin of the Volgograd State University. Series 5: Jurisprudence. 2005. No. 7. Р. 120–123. (In Russ.).Булгаков В.Г. Возможности использования информации о динамических признаках человека в раскрытии и расследовании преступлений // Вестник Владимирского юридического института. 2010. № 1 (14). С. 64–68.Bulgakov V.G. Possibilities of Using Information about the Dynamic Features of People in the Disclosure and Investigation of Crimes. Bulletin of Vladimir Law Institute. 2010. No. 1 (14). P. 64–68. (In Russ.).Подволоцкий И.Н. Тенденции развития судебной портретной экспертизы // Теория и практика судебной экспертизы. 2020. Т. 15. № 2. С. 46–55. https://doi.org/10.30764/1819-2785-2020-2-46-55Podvolotskiy I.N. Trends in the Development of Forensic Face Recognition. Theory and Practice of Forensic Science. 2020. Vol. 15. No. 2. Р. 46–55. (In Russ.). https://doi.org/10.30764/1819-2785-2020-2-46-55Скобелев В. МВД при помощи камер начнет искать преступников по татуировкам и походке / РБК. 24 февраля 2020 г. https://www.rbc.ru/technology_and_media/24/02/2020/5e4fb5af9a7947cfdfd5e1e3Skobelev V. Ministry of the Internal Affairs Will Begin to Search for Criminals by Tattoos and Gait Using Cameras. RBC. February 24, 2020. (In Russ.). https://www.rbc.ru/technology_and_media/24/02/2020/5e4fb5af9a7947cfdfd5e1e3Виниченко И.Ф., Житников В.С., Зинин А.М., Овсянникова М.Н., Снетков В.А. Криминалистическое описание внешности человека (функциональные и сопутствующие элементы и признаки). Справочное пособие. М.: ВНИИ МВД СССР, 1988. 242 с.Vinichenko I.F., Zhitnikov V.S., Zinin A.M., Ovsyannikova M.N., Snetkov V.A. Forensic Description of a Person’s Appearance (Functional and Associated Elements and Signs). Reference Book. Moscow: VNII MVD SSSR, 1988. 242 p. (In Russ.).Булгаков В.Г. Методические основы криминалистической идентификации и диагностики человека по его динамическим признакам: монография / Под ред. А.М. Зинина. М.: Юрлитинформ, 2014. 144 с.Bulgakov V.G. Methodological Foundations of Forensic Identification and Diagnosis of a Person by His Dynamic Characteristics: Monograph / A.M. Zinin (ed.). Moscow: Yurlitinform, 2014. 144 p. (In Russ.).Haydn K. Forensic Gait Analysis. Boca Raton: CRC Press, 2020. 368 p. https://doi.org/10.4324/9781315374550Haydn K. Forensic Gait Analysis. Boca Raton: CRC Press, 2020. 368 p. https://doi.org/10.4324/9781315374550Birch I., Nirenberg M. Forensic Gait Analysis: Principles and Practice. Boca Raton: CRC Press, 2020. 234 p. https://doi.org/10.4324/9780429426582Birch I., Nirenberg M. Forensic Gait Analysis: Principles and Practice. Boca Raton: CRC Press, 2020. 234 p. https://doi.org/10.4324/9780429426582Булгаков В.Г., Бумагин В.В. Экспертный программный модуль для исследования динамических признаков ходьбы человека // Судебная экспертиза. 2011. № 3 (27). С. 36–46.Bulgakov V.G., Bumagin V.V. Expert Software Module for the Analysis of the Dynamic Signs of a Person’s Gait. Forensic Science. 2011. No. 3 (27). P. 36–46. (In Russ.).Birch I., Birch M., Rutler L., Brown S., Rodriguez Burgos L., Otten B., Wiedemeijer M. The Repeatability and Reproducibility of the Sheffield Features of Gait Tool // Science and Justice. 2019. Vol. 59. No. 5. P. 544–551.Birch I., Birch M., Rutler L., Brown S., Rodriguez Burgos L., Otten B., Wiedemeijer M. The Repeatability and Reproducibility of the Sheffield Features of Gait Tool. Science and Justice. 2019. Vol. 59. No. 5. P. 544–551. (In Russ.).Mastrigt N.M., Celie K., Mieremet A.L., Ruifrok A.C.C., Geradts Z. Critical Review of the Use and Scientific Basis of Forensic Gait Analysis // Forensic Sciences Research. 2018. Vol. 3. No. 3. P. 183–193. https://doi.org/10.1080/20961790.2018.1503579Mastrigt N.M., Celie K., Mieremet A.L., Ruifrok A.C.C., Geradts Z. Critical Review of the Use and Scientific Basis of Forensic Gait Analysis. Forensic Sciences Research. 2018. Vol. 3. No. 3. P. 183–193. https://doi.org/10.1080/20961790.2018.1503579Forensic Gait Analysis: A Primer for Courts. Edinburgh: The Royal Society, 2017. 36 p. https://royalsociety.org/-/media/about-us/programmes/science-and-law/royal-societyforensic-gait-analysis-primer-for-courts.pdfForensic Gait Analysis: A Primer for Courts. Edinburgh: The Royal Society, 2017. 36 p. https://royalsociety.org/-/media/about-us/programmes/science-and-law/royal-societyforensic-gait-analysis-primer-for-courts.pdfСкворцов Д.В. Клинический анализ движений. Анализ походки. Иваново: НПЦ Стимул. 1996. 344 с.Skvortsov D.V. Clinical Analysis of Movement. Gait Analysis. Ivanovo: NPTs Stimul. 1996. 344 p. (In Russ.).Mihradi S., Ferryanto F., Dirgantara T., Mahyuddin A.I. Development of an Optical Motion-capture System for 3D Gait Analysis. https://doi.org/10.1109/ICICI-BME.2011.6108633Mihradi S., Ferryanto F., Dirgantara T., Mahyuddin A.I. Development of an Optical Motion-capture System for 3D Gait Analysis. https://doi.org/10.1109/ICICI-BME.2011.6108633Борзиков В.В., Рукина Н.Н., Воробьева О.В., Кузнецов А.Н., Белова А.Н. Видеоанализ движений человека в клинической практике (обзор) // Современные технологии в медицине. 2015. Т. 7. № 4. С. 201–210. https://doi.org/10.17691/stm2015.7.4.26Borzikov V.V., Rukina N.N., Vorobyova O.V., Kuznetsov A.N., Belova A.N. Human Motion Video Analysis in Clinical Practice (Review). Modern Technologies in Medicine. 2015. Vol. 7. No. 4. P. 201–210. (In Russ.). https://doi.org/10.17691/stm2015.7.4.26Wilken J.M, Rodriguez K.M, Brawner M., Darter B.J. Reliability and Minimal Detectible Change Values for Gait Kinematics and Kinetics in Healthy Adults // Gait & Posture. 2012. Vol. 35. Issue 2. P. 301–307. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2011.09.105Wilken J.M, Rodriguez K.M, Brawner M., Darter B.J. Reliability and Minimal Detectible Change Values for Gait Kinematics and Kinetics in Healthy Adults. Gait & Posture. 2012. Vol. 35. Issue 2. P. 301–307. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2011.09.105Fukuchi C.A., Fukuchi R.K., Duarte M. A Public Dataset of Overground and Treadmill Walking Kinematics and Kinetics in Healthy Individuals // PeerJ. 2018. Vol. 6. e4640. https://doi.org/10.7717/peerj.4640Fukuchi C.A., Fukuchi R.K., Duarte M. A Public Dataset of Overground and Treadmill Walking Kinematics and Kinetics in Healthy Individuals. PeerJ. 2018. Vol. 6. e4640. https://doi.org/10.7717/peerj.4640Choi S., Kim J., Kim W., Kim Ch. SkeletonBased Gait Recognition via Robust Frame-Level Matching // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2019. Vol. 14. No. 10. P. 2577–2592. https://doi.org/10.1109/TIFS.2019.2901823Choi S., Kim J., Kim W., Kim Ch. SkeletonBased Gait Recognition via Robust Frame-Level Matching. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2019. Vol. 14. No. 10. P. 2577–2592. https://doi.org/10.1109/TIFS.2019.2901823Perera A.G., Law Y.W., Chahl J. Human Pose and Path Estimation from Aerial Video Using Dynamic Classifier Selection // Cognitive Computation. 2018. Vol. 10. P. 1019–1041. https://doi.org/10.1007/s12559-018-9577-6Perera A.G., Law Y.W., Chahl J. Human Pose and Path Estimation from Aerial Video Using Dynamic Classifier Selection. Cognitive Computation. 2018. Vol. 10. P. 1019–1041. https://doi.org/10.1007/s12559-018-9577-6Соколова А.И., Конушин А.С. Методы идентификации человека по походке в видео // Труды Института системного программирования РАН. 2019. Т. 31. № 1. C. 69–82. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2019-31(1)-5Sokolova A.I., Konushin A.S. Methods of Gait Recognition in Video. Proceedings of ISP RAS 2019. Vol. 31. No. 1. P. 69–82. (In Russ.). https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2019-31(1)-5Zhang R., Vogler C., Metaxas D. Human Gait Recognition // Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2004. 8 p. https://doi.org/10.1109/CVPR.2004.87Zhang R., Vogler C., Metaxas D. Human Gait Recognition. Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2004. 8 p. https://doi.org/10.1109/CVPR.2004.87

The authors declare that there are no conflicts of interest present.