Examination of the possibility to use Siamese networks for the comparison of firing pin marks

Abstract

One of the most discussed issues in forensic firearms identification is the subjectivity of conclusions. The main part of firearms examiners' work is to make a microscopic comparison of the marks on cartridge cases and bullets. In this process, examiners have to decide if the quantity and the quality of the observed characteristics are sufficient for identification. This decision is based on the personal experience of an examiner, so examiners with different backgrounds can come to different conclusions, and this fact presents a problem. Besides, the calculation of the error rate for this type of examination is a debatable issue. Different mathematical and statistical models were proposed, and computer-based algorithms were developed in order to avoid subjectivity and to determine error rates. This article investigates the possibility to use methods of machine learning for the comparison of marks of the firing pin impressions on cartridge cases. In the research, the Siamese network model, which included two similar Convolutional Neural Networks, was prepared and trained. For the training and validation of the model, the database of firing pin impressions was prepared. This database included images of cartridge cases discharged from 300 firearms that came from regular casework and clone images used for data augmentation. The model was trained and examined using the validation part of the database. The metrics, such as accuracy, sensitivity, and specificity were calculated. The results of the research show the possibility of using the Siamese network for building an objective forensic firearms examination system with a known error rate.

Neural Networks in Forensic Expertology and Expert Practice: Problems and Prospects

“…Об это говорил Президент России В. В. Путин на пленарном заседании Международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению Artificial Intelligence Journey 2023 на тему «Революция генеративного ИИ: новые возможности» 24 ноября 2023 г. 8 В русле Национальной стратегии был утвержден паспорт национального проекта «Национальная программа "Цифровая экономика Российской Федерации"» со сроком реализации до конца 2024 9 . К сожалению, проблемы судебно-экспертной деятельности не нашли в нем своего отражения, хотя, как верно указывают авторы статьи «Искусственный интеллект в судебной экспертологии», судебная экспертиза «является самостоятельной сферой деятельности федеральных Россинская Е. Р. Нейросети в судебной экспертологии и экспертной практике: проблемы и перспективы органов исполнительной власти, осуществляющих функции по выработке и реализации государственной политики, нормативно-правовому регулированию, надзору и контролю в области внутренних дел в различных сферах» 10 , а судебная экспертология -это отрасль науки и технологии, весьма важная для теории и практики судопроизводства.…”