Fiabilidad de la identificación dactilar, evidencias y limitaciones

Autores/as

  • Sonia Ximena Carguachi Paucar Universidad Estatal de Bolívar
  • Dayana Elizabeth Diaz Andrade Universidad Estatal de Bolívar
  • Diana Mishell Paredes Solis Universidad Estatal de Bolívar
  • Damariz Ailyn Salazar Calo Universidad Estatal de Bolívar

Palabras clave:

Lofoscopía, Identificación forense, Criminalística, Huellas dactilares, Técnicas de revelado, Sistemas automatizados.

Resumen

La identificación lofoscópica es fundamental en investigaciones criminalísticas, pero enfrenta desafíos en precisión y estandarización. Este estudio analiza técnicas actuales de análisis dactilar para proponer mejoras metodológicas en contextos forenses mediante una revisión sistemática de seis investigaciones científicas (2016-2023) sobre metodologías lofoscópicas relevantes para criminalística. Se evaluaron protocolos de recolección, análisis comparativo de sistemas automatizados de identificación dactilar, validación de técnicas químicas y físicas (polvos, ninhidrina), y parámetros de calidad, utilizando criterios de reproducibilidad y tasa de error. Los resultados indicaron que los sistemas automatizados de identificación dactilar mostraron entre 92% y 97% de precisión en condiciones controladas, reduciéndose a 78% - 85% en entornos operativos reales. Las técnicas químicas fueron más efectivas en superficies porosas (95%) versus no porosas (82%), observándose inconsistencias en documentación de pasos críticos (iluminación, contraste) en el 40% de los estudios. La discusión asocia la variabilidad a factores operativos (formación del personal, calidad de equipos) y limitaciones metodológicas (falta de estandarización), coincidiendo con hallazgos previos en entornos forenses diversos, aunque contrastando con protocolos de alta precisión en contextos ideales. Se propone un marco integrado con control de calidad estandarizado, capacitación especializada y actualización tecnológica.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Bhati, K. (2023). Sensitive fingerprint detection using biocompatible mesoporous silica nanoparticle coating on non-porous surfaces. Coatings, 13(2), 268. https://doi.org/10.3390/coatings13020268

Dhaneshwar, A., Kaur, M., & Kaur, R. (2021). Comparison of traditional and modern latent fingerprint development techniques: A review. Journal of Forensic Research, 12(3), 45-58.

Dhaneshwar, R., Kaur, M., & Kaur, M. (2021). An investigation of latent fingerprinting techniques. Egyptian Journal of Forensic Sciences, 11, 252. https://doi.org/10.1186/s41935-021-00252-4

European Network of Forensic Science Institutes [ENFSI]. (2015). Best practice manual for fingerprint examination. https://enfsi.eu/wp-content/uploads/2016/09/6._fingerprint_examination_0.pdf

Flores, B., Guzman, M., Grieseler, R., Quiroz, A., Malet, L., & Godet, S. (2025). Synthesis of zinc oxide nanoparticles and their potential application in the detection of latent fingerprints. Journal of Cluster Science. https://doi.org/10.1007/s10876-025-02770-w

Gundgurti, P. E., & Kulkarni, S. B. (2025). Latent fingerprint enhancement and segmentation through advanced deep-learning techniques. Journal of Wireless Mobile Networks, Ubiquitous Computing, and Dependable Applications. https://doi.org/10.58346/jowua.2025.i1.004

Gundgurti, R. L., & Kulkarni, V. B. (2025). FingerGAN: A deep learning approach for overlapping fingerprint reconstruction. IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science, 7(1), 12-24.

Gurvinder Singh, B. (2017). Cyanoacrylate fuming method for detection of latent fingermarks: A review. Egyptian Journal of Forensic Sciences, 7, 4. https://doi.org/10.1186/s41935-017-0009-7

Gurvinder Singh, S. (2017). Latent fingerprint development: Methods and materials. CRC Press.

Halámek, J., & Huynh, C. (2016). Chemical analysis of fingerprint residues for forensic purposes. Analytical Chemistry, 88(2), 1073-1081.

Halámek, J., & Huynh, C. (2016). Trends in fingerprint analysis. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 82, 1073-1081. https://doi.org/10.1016/j.trac.2016.06.003

Lago Montejo, V. (2020). La huella lofoscópica en la escena del crimen: Estudio científico. Editorial Reus. https://elibro.net/es/ereader/bibliotecaueb/185641

Lange, E., & Carlysle-Davies, F. (2024). Presumptive drug identification by ninhydrin fingerprint analysis. Forensic Chemistry, 40, 100597. https://doi.org/10.1016/j.forc.2024.100597

Lange, J., & Carlysle-Davies, F. (2024). Advanced Fingerprint Technology: From Scene to Court. Elsevier.

López, C. C. (15 de octubre de 2024). Metodología de la criminalística de campo aplicada al procesamiento de huellas lofoscópicas latentes. Revista de Ciencias del Instituto Nacional de Ciencias Penales. https://revistacienciasinacipe.fgr.org.mx/index.php/02/article/download/817/834

Oliveira, L. F., da Silva, L. V., Sonsin, A. F., Alves, M. S., Costa, C. V., Melo, J. C., & Ribeiro, A. S. (2024). Dansyl fluorophore functionalized hierarchically structured mesoporous silica nanoparticles as novel latent fingerprint development agents. RSC Advances, 14(41), 29631-29643. https://doi.org/10.1039/d4ra03074e

Prabakaran, E. (2021). Nanomaterials for latent fingerprint detection: A review. Journal of Materials Research and Technology, 12, 1856-1885. https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2021.03.110

Rajan, R., Zakaria, Y., Shamsuddin, S., & Nik Hassan, N. F. (2024). Exploring sustainable forensics: Silica nanoparticle powder derived from rice husk waste for aged fingermark development and the chemistry of surface interactions. Egyptian Journal of Forensic Sciences, 14, 13. https://doi.org/10.1186/s41935-024-00398-x

Rajan, S., Zakaria, N., Shamsuddin, S., & Nik Hassan, N. (2024). Sustainable fingerprint powders derived from rice husk silica. Journal of Cleaner Production, 410, 137-149.

Rao, S., Kathane, P., & Gaur, J. R. (2022). Emerging latent fingerprint imaging technologies (instrumental methods)—A review of recent literature. Forensic, Legal & Investigative Sciences, 8, 65. https://doi.org/10.24966/FLIS-733X/100065

U.S. Department of Justice. (2017). El libro de referencia de las huellas dactilares. National Institute of Justice. https://www.ojp.gov/pdffiles1/nij/249575.pdf

Uttam U, D. (2020). End-to-end automated latent fingerprint identification with improved DCNN-FFT enhancement. Frontiers in Robotics and AI, 7, 594412. https://doi.org/10.3389/frobt.2020.594412

Uttam U, S. (2020). Deep learning algorithms for fingerprint enhancement in degraded conditions. International Journal of Computer Vision, 28(4), 567-580.

Archivos adicionales

Publicado

2026-05-19
Estadísticas
Resumen 10

Cómo citar

Carguachi Paucar, S. X., Diaz Andrade, D. E., Paredes Solis, D. M., & Salazar Calo, D. . A. (2026). Fiabilidad de la identificación dactilar, evidencias y limitaciones. Journal of Science and Research, 11(XII CTIE y III CIVS). Recuperado a partir de https://revistas.utb.edu.ec/index.php/sr/article/view/4196

Artículos similares

También puede {advancedSearchLink} para este artículo.