Identificación de armas de fuego mediante técnicas de reconocimiento en el procesamiento digital de imágenes

En muchos asesinatos o robos se ven involucradas armas de fuego (especialmente pistolas) que dejan impresas las características identificativas en los cartuchos disparados y son conocidas como la “huella digital” del arma de fuego que fue accionada. Estas características son impresas por las herramientas que componen el arma y son de gran utilidad para el investigador balístico al momento de dictar un juicio ante un tribunal de justicia para hallar al culpable del crimen. Esta identificación de armas de fuego se puede lograr gracias a las marcas que se dejan en el culote impresas por el eyector y a las marcas que son llamadas estriado que son impresas en la bala debido al rose de esta con el interior del cañón, siendo de gran utilidad a la hora de realizar el cotejo. Los parámetros descritos anteriormente son fundamentales a la hora de la identificación de armas de fuego ya que estos arrojan patrones únicos que se dejan a la hora de la accionar una pistola. En la actualidad se han desarrollado software de identificación digital de armas de fuego con el propósito de agilizar el proceso y aumentar la eficacia y exactitud del dictamen realizado por el perito haciendo su labor mucho más rápido y fácil. En nuestro trabajo de investigación se hace una revisión profunda acerca de las técnicas empleadas para el desarrollo de softwares de identificación que se han empleado para la extracción de características y los métodos estadísticos utilizados para juzgar la singularidad de los especímenes balísticos y determinar cuál es la más apropiada y que arroje mejores resultados al momento de identificar el arma de fuego

Retrieval of striated toolmarks using convolutional neural networks

The authors propose TripNet as method for calculating similarities between striated toolmark images. The objective for this system is detecting and comparing characteristics of the tools while being invariant to varying parameters like angle of attack, substrate material, and lighting conditions. Instead of designing a handcrafted feature extractor customised for this task, the authors propose the use of a convolutional neural network. With the proposed system, one‐dimensional profiles extracted from images of striated toolmarks are mapped into an embedding. The system is trained by minimising a triplet loss function, so that a similarity measure is defined by the L2 distance in this embedding. The performance is evaluated on the NFI Toolmark database containing 300 striated toolmarks of screwdrivers published by the Netherlands Forensic Institute. The system proposed is able to adapt to a large range of angles of attack, achieving a mean average precision of 0.95 for toolmark comparisons with differences in angle of attack of 15∘–45∘. Furthermore, four different triplet selection approaches are proposed and their effect on the retrieval of toolmarks from a database of unseen tools is evaluated in detail