Method for identifying from digital form (images) of typical interventions to text information (color, type ink, signs, video change)


Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription or Fee Access

Abstract

A method has been developed for processing and analyzing the spectral space, obtaining images and recognizing text (textual information) by the video spectral and video microscopic research method, using the Forensic Multifunctional Complex (CMC) with the help of forensic software, which allows to determine the features of objects that are present on the investigated (source) image. At the same time, in the visible region of the spectrum, the optimal method (method) of the algorithmic implementation of transformations depending on the type of their characteristics of the object and their parts can be distinguished. The proposed research method (method), recognition and identification from digital form (image) of typical interventions in text information (color, ink type, signs, modification), highlighting of text elements and recognition of objects and their parts, identification of falsification (fake) of a document, text characters in electronic format (digital form). This method can significantly increase the effectiveness of expert activities in the production of technical and forensic research.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Akhmedzhan A. Allaberganov

Baikal State University; Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics

Email: nsk-kapital@mail.ru
postgraduate of the Department Criminals Forensics and Legal Psychology; postgraduate of the Department ACS: Photonics, Instrumentation, Optical and Biotechnological Systems and Technologies Irkutsk, Russian Federation; Tomsk, Russian Federation

References

  1. Баринова О.А. Использование современных инструментальных средств для распознавания подлога документов: достоинства и недостатки // Вопросы экспертной практики. 2019. № S1. С. 41-46.
  2. Бахтеев Д.В. Компьютерное зрение и распознавание образов в криминалистике// Российское право: образование, практика, наука. 2019. № 3 (111). С. 66-74.
  3. Булдакова Т.И., Славин О.А., Путинцев Д.Н. Алгоритмы интеграции результатов распознавания в видеопоследовательностях полей документов, удостоверяющих личность // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2017. № 7-2. С. 172-175.
  4. Усилин С.А., Арлазаров В.В., Алиев М.А., Маталов Д.П. Программа распознавания признаков подлинности «Smart Document Forensics». Свид-во о рег. программы для ЭВМ RU 2018615343, 07.05.2018. Заявка № 2018612851 от 23.03.2018.
  5. Аллаберганов А.А., Катаев М.Ю. Многофункциональный исследовательский комплекс решения задач анализа текстовой информации // Междунар. науч.-практ. конф. (МНПК ЭС и СУ - 2018). Ч. 1 227 с.
  6. Аллаберганов А.А. Метод получения потерянной текстовой информации из цифровой формы, восстановление и ее анализ // Юридическая наука. 2020. № 1 (перечень ВАК Минобрнауки РФ).
  7. Аллаберганов А.А. Криминалистический многофункциональный видеомикроскопический спектральный комплекс. Методика решения задач распознания и анализа текстовой информации из цифровой формы // Современная наука. Серия: Экономика и право. 2020. № 1 (перечень ВАК Минобрнауки РФ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies