Modelos Estatísticos para a Identificação Humana por Fragmentos de Impressões Digitais
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Tradicionalmente, os resultados da identificação por meio de fragmentos de impressões digitais são considerados evidências forenses admissíveis, confiáveis e robustas. Embora essa prática seja bem aceita mundialmente, há questões que devem ser investigadas para o melhor aproveitamento das evidências forenses. Uma delas diz respeito aos modelos de probabilidade que foram propostos nas décadas 1970-1980 para a identificação criminal por fragmentos impressões digitais. De acordo com esses modelos, cada impressão digital possui um conjunto de pontos característicos (minúcias) que a distingue das demais. Como esses modelos são parametrizados pelas frequências populacionais dessas minúcias, a estimação fidedigna desses parâmetros ainda é problema aberto. Em primeiro lugar, porque alguns desses modelos estabelecem conjecturas hipotéticas para a definição desses parâmetros em experimentos aleatórios teóricos. Em segundo lugar, porque os modelos que utilizam frequências amostrais dessas minúcias consideraram amostras pequenas. E, em terceiro lugar, porque os critérios para a identificação de impressões de digitais (os tipos característicos) evoluíram com o passar dos anos. Com a atual disponibilidade de grandes bancos de dados datiloscópicos proporcionado pela tecnologia AFIS (Automated Fingerprint Identification System), este estudo se propõe a reestimar as frequências de ocorrências das minúcias, comparando os resultados com aqueles proporcionados por outros trabalhos nessa mesma direção. Com isso, espera-se que esta pesquisa contribua para o aperfeiçoamento da base científica para a prática da identificação civil e criminal por meio de fragmentos de impressões digitais.