This PhD thesis describes the development and implementation of computational algorithms in forensic friction ridge examination. The thesis is separated into two parts, reflecting the major objectives of the research. Part I describes the design, development, and validation of two different publicly accessible algorithmic tools—DFIQI and FRStat—that enable examiners to practically apply statistical measures to friction ridge impression evidence and explore more objective interpretation schemes. Part II explores practitioner and stakeholder perspectives on issues related to the adoption and implementation of algorithmic tools into practice; discusses salient challenges, considerations, and a path forward related to the implementation of algorithms in domains largely dominated by human judgment; and describes details surrounding the actual implementation of an algorithmic tool described in Part I (FRStat) into operational practice at a federal forensic laboratory in the United States and subsequent litigation involving its use. The work presented in this thesis has broad impact and implications—both theoretical and practical, ranging from statistics and evidence quantification to social psychology and human behavior—affecting policy, procedure, training, quality assurance, research, reporting and testimony, and litigation as it relates to the operational implementation and use of algorithms in friction ridge examination and forensic science more broadly. The availability of the tools presented in Part I and results of the discussions and proposed framework presented in Part II support eight key recommendations to strengthen the foundations of friction ridge examination and improve our understanding of the reliability of evidence that our nations’ legal system depends on.
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Cette thèse de doctorat présente le développement et la mise en œuvre d'algorithmes venant en soutien à l'examen forensique des crêtes papillaires. Elle est divisée en deux parties, reflétant les principaux objectifs de la recherche. La partie I décrit la conception, le développement et la validation de deux outils algorithmiques accessibles au public -DFIQI et FRStat- qui permettent aux examinateurs d'appliquer de manière pratique des mesures statistiques reflétant la qualité des traces papillaires et des comparaisons et permettant d’exploiter des schémas d'interprétation plus objectifs. La deuxième partie explore les perspectives des praticien-ne-s et des parties prenantes sur les questions liées à l'adoption et à la mise en œuvre d'outils algorithmiques dans la pratique ; elle analyse les principaux défis et considérations liés à la mise en œuvre d'algorithmes dans un domaine largement dominé par le jugement humain. Dans cette partie également sont décrits les détails entourant la mise en œuvre opérationnelle dans un laboratoire forensique fédéral aux États-Unis d'un des outils algorithmiques développés dans la première partie (FRStat) et les débats liés à son utilisation. Les travaux présentés dans cette thèse ont un impact et des implications à la fois théoriques et pratiques, allant de l’usage de la statistique et de la quantification des preuves à la psychologie sociale et au comportement humain. Ils ont une incidence sur les politiques, les procédures, la formation, l'assurance qualité, la recherche, les rapports et les témoignages, ainsi que sur les litiges liés à la mise en œuvre opérationnelle et à l'utilisation d'algorithmes dans l'examen des crêtes papillaires et, plus généralement, dans la science forensique. La disponibilité des outils présentés dans la partie I et les résultats des discussions et du cadre d’usage présenté dans la partie II amènent à proposer huit recommandations clés visant à renforcer les fondements de l'examen dactyloscopique et à améliorer notre compréhension de la fiabilité des preuves dont dépend le système juridique de nos nations.