An algorithm for forensic toolmark comparisons

要約

フォレンジックツールマーク分析は従来、人間の主観的な判断に依存しており、不一致や透明性の欠如を引き起こしていました。
マーク生成の角度や方向などの変数が多数あるため、比較はさらに複雑になります。
これに対処するために、まず、連続的に製造されたマイナスドライバーを使用して、さまざまな角度と方向からの 3D ツールマークのデータセットを生成します。
PAM クラスタリングを使用すると、角度や方向ではなくツールごとにクラスタリングがあることがわかります。
既知の一致密度と既知の不一致密度を使用して、分類のしきい値を確立します。
ベータ分布を密度に当てはめることにより、新しいツールマーク ペアの尤度比を導出することができます。
相互検証された感度が 98%、特異度が 96% である当社のアプローチは、ツールマーク分析の信頼性を高めます。
このアプローチは、マイナスドライバーおよび同様の製造方法で作られたドライバーに適用できます。
他のツールや要素のデータ収集を使用すると、他のタイプのツールマークを比較するために適用できます。
この経験的に訓練されたオープンソース ソリューションは、法医学検査官にツールマークを客観的に比較するための標準化された手段を提供し、法制度における誤判の数を減らす可能性があります。

要約(オリジナル)

Forensic toolmark analysis traditionally relies on subjective human judgment, leading to inconsistencies and lack of transparency. The multitude of variables, including angles and directions of mark generation, further complicates comparisons. To address this, we first generate a dataset of 3D toolmarks from various angles and directions using consecutively manufactured slotted screwdrivers. By using PAM clustering, we find that there is clustering by tool rather than angle or direction. Using Known Match and Known Non-Match densities, we establish thresholds for classification. Fitting Beta distributions to the densities, we allow for the derivation of likelihood ratios for new toolmark pairs. With a cross-validated sensitivity of 98% and specificity of 96%, our approach enhances the reliability of toolmark analysis. This approach is applicable to slotted screwdrivers, and for screwdrivers that are made with a similar production method. With data collection of other tools and factors, it could be applied to compare toolmarks of other types. This empirically trained, open-source solution offers forensic examiners a standardized means to objectively compare toolmarks, potentially decreasing the number of miscarriages of justice in the legal system.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google