Evaluation of techniques to visualize fingerprints at different times on various soft surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Fingerprints on different surfaces can be visualized using forensic investigation techniques. The research focuses on using five samples which contain unique physical and chemical qualities. A thumbprint deposition was made on the samples allowing the use of procedures to determine whether the resolution of the fingerprint ridges can be seen with the techniques being analyzed. The purpose of the research allows forensic scientists to use other techniques to photograph fingerprints on materials not commonly found at crime scenes for better identification of the individual. These instruments can be used instead of regular photography if they function better with the qualities of the material. The techniques tested include: gel lifters and the Video Spectral Comparator. All of the fingerprints were visualized by the VSC (before and after 2 weeks) using different light sources. The duration of the research was approximately 3 weeks. This allowed time for the surfaces to undergo any changes they might be capable of. Using the gel lifters, only three of the five surfaces allowed the prints to be lifted. However, the other two surfaces were not capable of being lifted producing no photographs with the VSC. In conclusion, the Video Spectral Comparator is a helpful aid in forensic investigations because it allows prints to be visualized quite well even though the software is mostly used in document evaluations. The gel lifters can only be used on surfaces which retain moisture. If the surface undergoes significant drying, the gel lifters will not be able to lift the fingerprint. However, both methods have been determined to be good for the visualization of fingerprints on various soft surfaces due to the retention of ridge detail.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».