§3. Автоматизированные дактилоскопические экспертные системы и "плохие " следы папиллярных узоров

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 
17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 

При осмотре места происшествия следователь выявляет большое количество папиллярных следов. Чаще всего эти следы оказываются некачественными и непригодными для производства экспертного исследования. Однако понятие "непригодность" до настоящего времени трактуется весьма однобоко. Непригодными для анализа признаются следы, которые содержат небольшое количество признаков (особен­ностей, деталей узора), а поэтому они непригодны и для идентификации. Такие следы воспринимаются как инфор­мационный "мусор", засоряющий работу дактилоскопичес­кой картотеки и работу экспертного учреждения. Приходи­лось даже слышать упреки работников дактилоскопических бюро, которые обвиняли научных работников за то, что те никак не могут установить раз и навсегда, какие следы являются информативными, чтобы в картотеку поступал только добротный материал.

В экспертных учреждениях также негативно относятся к "плохим" следам — чаще всего их бегло описывают в заключении эксперта и сообщают, что в этих следах, ма­лых по площади, недостаточно особенностей и что они "для идентификации не пригодны". Спорить с таким зак­лючением нельзя. Однако есть основание полагать, что применение автоматизированных систем поможет расши­рить реальные возможности дактилоскопической эксперти­зы в работе с "плохими" следами. Прежде чем говорить о

О разработке автоматизированной системы...

169

таких возможностях, введем некоторые понятия, касающие­ся таких следов (часть из них дактилоскопии известна).

К числу наихудших следов папиллярного узора в кри­миналистике принято относить мазки. Мазком называется след пальца или ладони, который чаще всего не содержит никаких деталей узора. Такой след используется для ис­следования потожирового вещества, по которому можно делать выводы, например, о поле лица оставившего след, о предрасположении к определенным заболеваниям и не­которых других характеристиках личности.

Следующий уровень — следы, абсолютно непригодные для вывода. Это следы папиллярных узоров, которые не пригод­ны ни для идентификации, ни для дифференциации. Для того чтобы объяснить, какими количественными характе­ристиками должны обладать такие следы, введем понятие самоидентификации. Будем считать, что самоидентифика­ция — это ситуация, при которой след папиллярного узора настолько мал и имеет небольшое количество малоинфор­мативных деталей, что рисунок этого следа можно найти в нескольких участках папиллярных узоров не только у других лиц, но даже у одного и того же лица. Расчеты показывают, что такие следы имеют рисунок, содержащий небольшой участок потока папиллярных линий и 1—3 часто встречающиеся детали типа начала или окончания линий и пр.

Наконец, следующий уровень след, пригодный для дифференциации, но непригодный для идентификации (пло­хой след). Такой след для идентификации непригоден, но здесь исключена и самоидентификация. Анализ показыва­ет, что такой след содержит от 4 до 5—6 деталей и не­большую площадь, занятую потоком папиллярных линий. Следы среднестатистически уже не могут повториться в отпечатках одного лица, но наверняка будут многократно совпадать с папиллярными узорами других лиц.

Представляется, что в ближайшие годы, в связи с авто­матизацией экспертных дактилоскопических исследований, проблема использования "плохих" следов должна стать од­ной из актуальных для теории и практики этого вида экс­пертизы. Именно поэтому представляется необходимым рас-

'2 Зак. 3551

170

Глава 6

смотреть в методологическом плане реальные и гипоте­тические возможности конкретных направлений исследова­ний в этой области.

Решение дифференционных задач. Теория криминалисти­ческой экспертизы знает не только идентификационные выводы. Не менее важными являются и выводы дифферен-ционные, когда эксперт устанавливает, что след оставлен не подозреваемым, а другим лицом. Как правило, сейчас такие выводы делаются только по "хорошим" следам, содержащим достаточно большое количество деталей. Чаще всего по следам, имеющим небольшое число особенностей, такой вывод экспертом не делается, хотя эти следы, непригодные для идентификации, в действительности достаточно часто могут быть использованы для дифференциации. Обвинять эксперта в таком подходе к исследованию нельзя. Дело заключается в том, что при "ручных" методах исследования дифференционный вывод опасен, так как может оказаться ошибочным. Очень трудно по небольшому следу папилляр­ного узора просмотреть отпечатки пальцев и ладоней двух, трех подозреваемых и быть гарантированным, что где-то на значительной площади не пропущен крошечный участок, содержащий точно такой же узор. В этом случае дифферен­ционный вывод будет неверным. Кроме того, бытует пред­ставление, что следователю дифференционный вывод якобы не нужен, что сообщения о том, что след непригоден для идентификации или что он оставлен не данным лицом практически равнозначны.

Автоматизация коренным образом может изменить это положение. В автоматическом режиме компьютер способен за короткое время проанализировать любую площадь дакти­лоскопических отпечатков и безошибочно определить, име­ется ли на этой площади узор, аналогичный узору "плохого" следа. Если такой узор отсутствует, эксперт вправе сделать дифференционный вывод. Нет необходимости подробно объяснять, насколько это важно для расследования. Одно дело, когда следователю говорят, что данный след неприго­ден для отождествления, и другое — когда ему сообщают о том, что след оставлен не тем лицом, который подозревает-

0 разработке автоматизированной системы...

171

ся. Такой вывод даст возможность следователю выдвинуть новые версии, организовать поиск других лиц.

Интеграция исследований и комплексный подход. В по­рядке постановки вопроса нами выдвинута гипотеза о теоре­тической возможности использования комплекса плохих следов, пригодных только для дифференциации, для реше­ния идентификационной задачи. Внешне постановка вопро­са выглядит некорректно — следы непригодны для иденти­фикации, и вдруг ставится вопрос о возможности их ис­пользования для отождествления. Однако именно статисти­ческий подход делает для ряда ситуаций такую постановку вопроса вполне допустимой, хотя бы в гипотетическом плане.

Представим себе следующую ситуацию,  которая прак­тически вполне реальна — на месте происшествия на трех бутылках обнаружены следы пальцев, каждый из которых содержит по 4 детали. При исследовании оказалось, что все три следа совпадают с отпечатками трех разных пальцев одного  подозреваемого.   Не  исключена  возможность,  что преступник просматривал бутылки, притрагиваясь к ним. Однако ни один из этих следов для идентификации не­пригоден,   т.е.   по   каждому  следу   в  отдельности   нельзя утверждать, что они оставлены подозреваемым. Вместе с тем вряд ли является чистой случайностью тот факт, что все три следа совпали с отпечатками одного подозреваемого. Нельзя ли в такой ситуации рассматривать эти три следа в качестве одного целостного папиллярного узора? В этом случае  суммарное  число  совпавших деталей  будет  12,  и даже в системе Бальтазара такого количества совпадений для идентификации оказывается достаточно. Из очевидных логических и статистических соображений ясно, что по­добным образом к оценке трех следов подходить нельзя. Одно дело, когда 12 деталей расположены в одном следе, а другое, когда они рассредоточены в трех разных следах. По существу, в первом случае мы имеем объект, который можно  назвать  симплексным   (simplex  —   простой).   Здесь смысл простоты заключается в том, что все рассматрива­емые детали (признаки) имеют единую генетическую при­роду и сосредоточены в одном объекте. Во втором случае

12*

172

Глава 6

мы имеем дело с комплексным объектом (complexus — связь, сочетание), так как признаки рассредоточены в различных объектах и их простое суммирование для решения иденти­фикационной задачи недопустимо, но выдвигается гипотеза об их связи, которая требует проверки. Учет статистических особенностей, в том числе и частотных характеристик, при исследовании симплексных (простых, единичных) и ком­плексных объектов (сочетание объектов, определенным об­разом связанных между собой) не может быть одинаковым. Вместе с тем в математике разработан аппарат, который позволяет рассматривать такие следы в качестве интеграль­ного комплексного объекта анализа. И расчет пригодности подобных следов для идентификации здесь имеет одну особенность, которая не позволяет просто суммировать частотные характеристики имеющихся в трех следах 12 де­талей7.

Итак, допустим, что имеется несколько (я) отпечатков, относящихся к одному эпизоду, и пусть сосчитано произведение / вероятностей их случайного появления. Что можно сказать о гипотезе, что их одно­временное появление случайно? Иными словами, какова вероятность, что у п наудачу взятых пальцев можно найти фрагменты с частотами встречаемости, произведение которых не превосходит константы /? Вероятность одновременного выполнения нескольких независимых со­бытий равна, как известно, произведению вероятностей факторных (отдельных) событий; однако в данном случае исследуемое событие не является декартовым произведением, т.е. не состоит в одновременном выполнении каких-либо событий (в конечном числе); по этой причине искомая вероятность Т намного превосходит вероятность t. Как это происходит, можно проследить на таком примере:

Если п = 2, р\ = 0,1, р2 = 0,01, t = р\ х/>2 = 0,001, то событие (t < 0,001} вытекает не только из события {/>! < 0,01 & р2 < 0,01}, но и события (р\ < 0,01 & р2 < 0,01}, а следовательно, и из их дизъюнк­ции, вероятность которой равна 2 х 0,001 - 0,0001 = 0,0019 > t = 0,001, а вероятность события {/ < 0,001}, следовательно, еще больше (равна 0,007908...).

В общем случае средства математики позволяют вычислить веро­ятность Т, которая оказывается зависящей не только от произведе­ния t, но и от числа сомножителей п. Формулу для Т мы здесь приводим без доказательства:

О разработке автоматизированной системы...

173

Для иллюстрации будем считать, что в наших следах детали по Бальтазару имеют частоту встречаемости 1/4, а порогом идентификации, также по Бальтазару, является суммарная частота 1/16 000 000 (одна шестнадцатимиллион­ная). Расчеты, которые приведены в таблице, показывают, что для трех и четырех следов с 4, 5 и 6 деталями полу­чаются следующие характеристики:

Количество признаков

3 следа

4 следа

4 5 6

1/107 542 1/4 511 550 1/203 741 810

1/2 057 043 1/277 274 590 1/41 848 373 000

Другими словами, в трех следах при совпадении 4 де­талей информации для интегрального идентификационного вывода недостаточно, несмотря на то, что общее число деталей 12. Для подобного вывода в каждом из трех сле­дов должно совпадать не менее 6 деталей (вероятность 1/203 741 810). При наличии четырех следов совпадение четырех деталей также оказывается недостаточным для иден­тификационного вывода, хотя общее число деталей 16. Здесь потребуется совпадение 5 деталей в каждом следе (веро­ятность 1/277 274 590).

Таким образом, математический подход показывает, что подобная постановка вопроса имеет право на существова­ние и комплекс следов, непригодных для идентификации, может быть при определенных условиях использован для отождествления.

Идентификация в искомом множестве. В криминалисти­ке принято различать искомый и проверяемый объекты8. Искомым называется тот объект, который разыскивается или должен быть выделен в процессе отождествления. Другими словами, это лицо, которое оставило след пальца на месте происшествия, выполнило текст анонимного пись-

См.:Колдин В.Я.   Идентификация  и  ее роль в установлении  истины по уголовным делам. М., 1969.

174

Глава 6

ма, или это пишущая машинка, на которой напечатан исследуемый документ. Проверяемыми называются объек­ты, которые попали в орбиту экспертного исследования и которые проверяются на искомость. По существу, это все подозреваемые лица или предметы. В процессе исследо­вания один из проверяемых объектов может оказаться ис­комым, а может оказаться, что ни один из проверяемых искомым не является.

Само по себе появление нового термина в кримина­листике и судебной экспертизе не имело существенных содержательных функций, а выполняло только роль объяс­нительную - - терминологически описывать ситуацию, из­вестную экспертам. Это тоже немаловажно, так как одна из функций науки — объяснительная. Но эта терминоло­гия ничего не меняла в самом процессе исследования, так как эксперты прекрасно знали о существовании искомого объекта. Дополнительный и более существенный смысл это деление получило, когда идентификационная процедура была рассмотрена с математической позиции теории мно­жеств. Такой аспект позволил обнаружить, что реальный процесс идентификации может протекать в двух типах множеств — в искомом и проверяемом множестве9. Очевид­но, что искомым называется анализируемое экспертом мно­жество, в котором наверняка есть искомый объект, а прове­ряемым — множество, о котором не известно, есть в нем искомый объект или его в проверяемом множестве нет. Приведем примеры таких множеств.

Например, на месте происшествия (автомобильная ава­рия или поджог дома) обнаружены следы бензина. В Рос­сии выпускается и продается всего пять марок бензина, сведениями о которых располагает эксперт. Значит, мно­жество в данном случае является искомым, так как иссле­дуемый бензин может быть только одним из имеющихся пяти марок. Это множество является перечисленным, т.е.

А

9 Эджубов Л.Г. Аксиоматизация теории криминалистической иден­тификации // Правовая кибернетика социалистических стран. М., 1987.

О разработке автоматизированной системы..

175

содержит небольшое количество элементов с известными

свойствами.

Другой пример. На экспертизу поступило анонимное письмо и образцы почерка трех подозреваемых. На разре­шение эксперта поставлен вопрос, кем выполнено аноним­ное письмо: указанными подозреваемыми или каким-либо другим лицом. Теоретически это письмо может быть выпол­нено как одним из подозреваемых, так и любым другим лицом, пишущим на данном языке. Поэтому данное мно­жество является проверяемым. Такое множество является описанным и содержит большое количество элементов, сведения о каждом из которых неизвестны.

В чем же содержательный смысл такого деления? Смысл заключается в том, что для идентификации в искомом множестве достаточно тех данных (тех признаков), которые имеются в исследуемом объекте, и присланных в распоря­жение эксперта образцах, а при отождествлении в прове­ряемом множестве необходимы еще сведения о всей гене­ральной совокупности объектов.

Приведем   пример   исследования   в  проверяемом   мно­жестве. На шоссе произошла автоавария. На кузове остав­шейся на месте происшествия черной автомашины обна­ружен след покраски синего цвета, принадлежащий маши­не нарушителя. Через некоторое время была задержана по­дозреваемая автомашина. Спрашивается, можно ли только на основании совпадения цвета синей краски сделать вывод о том, что именно эта автомашина участвовала в дорожно-транспортном происшествии?  Вывод будет очевиден:  так как машин подобного цвета в городе множество (генераль­ная совокупность), одних  цветовых характеристик недос­таточно. Здесь необходимо совпадение ряда других призна­ков:   количества  слоев  лакокрасочного   покрытия,   состав каждого слоя, даже определенные трасологические призна­ки,   которые   появились   в  результате  столкновения  двух автомашин. Только таким образом можно выделить указан­ную единичную машину из генеральной совокупности ана­логичных автомашин синего цвета.

Теперь приведем другой пример из экспертной практи­ки. На железнодорожном переезде водитель нарушил пра-

176

Глава 6

вила и пытался переехать пути в момент, когда с двух сторон на большой скорости двигались два состава. Один состав вел электровоз, выкрашенный синей краской, вто­рой - зеленой. В процессе производства экспертного ис­следования был поставлен вопрос о том, какой из двух электровозов нанес автомашине удар И отбросил ее в сторону. На покореженной автомашине были обнаружены следы синей краски. Естественно, эксперт совершенно спра­ведливо дал заключение о том, что именно данный элект­ровоз столкнулся с автомашиной. Возникает вопрос, по­чему эксперт смог дать заключение только на основании единственного признака — цвета краски. Ответ прост -эксперт имел дело с искомым множеством — среди подоз­реваемых электровозов было всего два, выкрашенных крас­кой неодинакового цвета. Если бы это множество по обсто­ятельствам дела было бы проверяемым (в столкновении подозревалось бы неизвестное число электровозов, опре­деленная часть которых была бы тоже выкрашена синей краской), данных о цвете красителя уже было бы недоста­точно для экспертного заключения. Понадобилось бы мно­жество других сведений о составе красителя, трасологичес-кие данные и пр.

Приведенные примеры позволяют сделать обобщающий вывод, суть которого в следующем: при идентификации в искомом множестве основным методом исследования явля­ется дифференциация на основе признаков, имеющихся в тех )бъектах, которые находятся в орбите исследования экс­перта. При отождествлении в проверяемом множестве ос­новным методом становится индивидуализация, и необхо­дима процедура выделения единичного объекта из гене­ральной совокупности аналогичных объектов.

В дактилоскопии принято считать, что во всех без исклю­чения случаях проводится идентификация в проверяемом множестве. Именно поэтому детально прорабатывается про­цедура индивидуализации, правила выделения единичного объекта из генеральной совокупности и пр. А встречают­ся ли в следственной практике ситуации, в которых дак­тилоскопические исследования могли быть связаны с ис­комым множеством? Другими словами, встречаются ли си-

О разработке автоматизированной системы..

177

туации, в которых число подозреваемых бывает конечным и строго ограниченным, когда по обстоятельствам дела точ­но  известно,  что  следы  пальцев  могли  быть  оставлены только, например, двумя-тремя подозреваемыми? Думается, что  таких  случаев  в  следственной   практике   встречается немало. Однако теоретические постулаты, которыми руко­водствуются все без исключения (не только следователи, но и эксперты), гласят, что при любом положении вещей следует ставить вопрос о подозреваемых так, будто речь идет  о  проверяемом  множестве  объектов  (оставлены  ли следы пальцев подозреваемым X, Y, Z или другим лицом?). А между тем при постановке вопроса в другой редакции (кем из трех подозреваемых оставлены данные следы) про­цесс идентификации можно было бы осуществлять и при обнаружении на месте происшествия "плохих" следов, ко­торые содержат всего 5—6 деталей. Справедливо считается, что такие следы непригодны для идентификации. Это ут­верждение требует уточнения — в действительности следы, содержащие 5—6 деталей, непригодны для идентификации в проверяемом множестве. Если же множество искомое — они вполне пригодны для получения категорического вы­вода о тождестве. Значит, использование принципа деле­ния множества на искомое и проверяемое открывает еще одну возможность работы с "плохими" следами папилляр­ных узоров.

Подобная  постановка вопроса может вызвать возраже­ние, суть которого в том, что определение типа множест­ва не  может  относиться  к прерогативе  эксперта  —  это должен устанавливать следователь.  С  этим утверждением нельзя не согласиться. Однако у экспертов имеется очень простой и признанный способ обезопасить свои выводы от ошибки из-за неверного утверждения следователя        это условное заключение.  Вывод при идентификации в при-кнных  выше  ситуациях  может даваться,   например,   в [едующей форме: "След пальца, присланный на исследо-ние,  оставлен   подозреваемым  Z,   при  условии,  что  на месте происшествия были только лица X, Y и Z и след мог

быть

оставлен только одним из них." Не исключено, что

Добное использование выводов эксперта в искомом мно-

178

Глава 6

жестве не найдет применения в судебном разбирательст­ве. Однако не вызывает сомнения тот факт, что такие выводы могут быть использованы при расследовании в оперативных целях для обоснованного выдвижения следст­венных версий.

Использование вероятных заключений. При производстве судебных экспертиз часто используются вероятные зак­лючения экспертов. Такие выводы, хотя и в ограничен­ном объеме, применяются при производстве почерковед-ческих исследований, в судебно-баллистической эксперти­зе, при техническом исследовании документов, в трасоло­гии и пр. Однако дактилоскопическая практика прибегает к вероятным заключениям лишь в порядке исключения и чаще всего в не идентификационных исследованиях (ус­тановления, каким пальцем оставлен след и пр.). Обычно здесь используются категорические выводы либо отказы от формулировки вывода, когда эксперт считает, что ана­лизируемые следы непригодны для идентификации. Вмес­те с тем представляется, что такая практика может быть изменена, и вероятные заключения следует использовать, как это делается в других видах экспертиз, при исследо­вании "плохих" следов папиллярных узоров. Однако речь идет не просто об использовании известного в судебной экспертизе приема формулировки вероятных заключений, а о некоторой его принципиальной модификации.

Проблема вероятных заключений издавна привлекала внимание ученых-юристов. При этом одни высказывались против таких заключений или полагали, что они могут использоваться лишь при выдвижении версий и планиро^-вании расследования10. Сторонники подобной точки зре­ния считали, что их позиция нашла поддержку и в зна­менитом постановлении Пленума Верховного суда СССР от

А

10 См.: Бородин С.В., Палиашвили А.Я. Значение категорических и веро­ятных заключений экспертизы для рассмотрения уголовных дел // Правоведение. 1964. № 4; Зотов Б.Л. Заключение эксперта в вероятной форме недопустимо // Сов. гос. и право. 1955. № 4; Строгович М.С. Курс уголовного права. Ч. 1. М., 1968.

О разработке автоматизированной системы...

179

16 марта 1971 г. "О судебной экспертизе по уголовным делам"11, в котором говорилось о том, что вероятные заключения не могут быть положены в основу приговора. Другие, напротив, полагали, что вероятные заключения отражают реальный уровень достигнутого познания в про­цессе экспертного анализа. Поэтому такие заключения могут использоваться в уголовном и гражданском процессах в сочетании с другими доказательствами по делу. Именно эта точка зрения стала господствующей в последние десяти­летия12. Считали, что в упомянутом Постановлении не сформулирован запрет на вероятные выводы эксперта, а указывается на недопустимость основывать приговор суда только на подобных выводах, что, кстати, практически никогда и не делалось.

Однако в использовании вероятных заключений эксперта имеется одна важная особенность, на которой чаще всего исследователи не акцентировали своего внимания. Дело заключается в том, что вероятные заключения эксперта воспринимаются также, как и те вероятностные оценки, которые мы используем в повседневной жизни. Когда мы говорим "вероятно пойдет дождь", "вероятно больной по­правится к понедельнику" и т.д., все это воспринимается как события, которые в равной степени могут произойти, а могут и не иметь места.

В повседневной жизни мы используем вероятности, близ­кие к 0,5. Вот эта бытовая психологическая оценка любой вероятности, как очень далекой от достоверности, факти­чески переносится и на уголовный процесс. В криминалис­тике признается, что путь перехода от вероятного знания в достоверное является для экспертного исследования наи-

А

11  Постановление  №   1 Пленума  Верховного суда  СССР от  16  марта 1971 г. "О судебной экспертизе по уголовным делам" // Сов. юстиция. 1971. № 5.

12 См.: Винберг А.И. Основные принципы советской криминалистической экспертизы. М., 1949; Шляхов А.Р. Структура экспертного исследования и гносеологический характер выводов эксперта-криминалиста // Труды ВНИИСЭ. Вып. 4. М.,  1972;  Орлов Ю.К. О допустимости вероятных выводов эксперта // Сов. гос. и право. 1971. № 5.

180

Глава 6

более типичным13, что вероятные заключения близки к практической достоверности14. Однако все эти справедли­вые теоретические утверждения не меняют положения — вероятные заключения все равно рассматриваются как аб­солютно недостоверные. И причина этого в том, что в классических случаях использования вероятных заключе­ний никогда не указывается количественная степень при­ближения вероятного заключения к достоверности. В ре­зультате ставится знак равенства между вероятными заклю­чениями эксперта, сформулированными на качественном уровне, и вероятностным математическим подходом к оцен­ке такого вывода, что является грубой ошибкой. Матема­тические методы, в частности, методы определения при­годности папиллярных следов для идентификации дают возможность точно указать степень достоверности вывода эксперта, как категорического, так и вероятного. Суть на­шего предложения в данной области сводится к тому, что в дактилоскопической экспертизе при разработке стандар­та дактилоскопической идентификации следует определить пороговые количественные величины, при которых можно будет давать вероятное заключение, но с точным указанием степени приближения такого вывода к стандарту отождест­вления.

Представим себе, что стандартом отождествления будет некая величина объема информации, содержащегося в ана­лизируемом следе, равная числу 9,3. След, который при­слан для исследования, полностью совпал с отпечатком пальца подозреваемого по количеству и виду деталей, по их расположению и пр. при полном отсутствии существен­ных различий. Но объем информации в нем равен, на­пример, 8,9 (до порога идентификации не хватает всего

13 См.:   Орлов  Ю.К.   Некоторые  вопросы   истинности,  достоверности   и вероятности в судебном доказывании // Вопросы организации суда и осуществления правосудия в СССР. Вып. 6. Калининград, 1977.

14 См.: Орлова В.Ф. Теория судебно-почерковедческой идентификации // Труды ВНИИСЭ. Вып. 6. М., 1973; Надгорный Г.М. Некоторые логичес­кие и доказательственные аспекты вывода эксперта // Криминалистика и судебная экспертиза. Вып. 7. Киев, 1970.

О разработке автоматизированной системы..^

181

0,4 единицы). Естественно, его нельзя признать пригодным для идентификации. Однако дать заключение о том, что этот след вероятно оставлен данным подозреваемым, конечно, можно, так как совпадение в данном случае скорее всего не является случайным. Такие выводы окажутся полезными и помогут следователю в выдвижении версий, в проверке данных допросов и других следственных действий, а в суде, наряду с другими доказательствами, могут быть ис­пользованы при вынесении приговоров. И такой вывод никогда не спутают с бытовым представлением о вероят­ности, как об определении, какой стороной монета упадет на землю при бросании — аверсом или реверсом (решкой или орлом). Точное количественное определение степени приближения к порогу идентификации будет служить тому надежной гарантией.

Следует подчеркнуть, что математические процедуры при установлении стандарта идентификации и при установле­нии нижнего и верхнего порога для формулировки веро­ятных заключений в идентификационных дактилоскопи­ческих исследованиях в принципе не отличаются друг от друга.

Таковы в общих чертах (методологические проблемы, связанные с разработкой и функционированием автоматизи­рованных систем для производства дактилоскопических экс­пертиз. Следует подчеркнуть, что основные проблемы в указанной области в основе своей решены. Именно поэтому можно надеяться, что системы типа ДАКТОЭКС начнут ши­роко эксплуатироваться уже в ближайшие годы.