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Aufrechtzuerhalten. IFOREX. . Aufrechtzuerhalten. . Aufrechtzuerhalten. Mobile . - iPhone Android iFOREX Unternehmensgruppe: Formula Investment House Ltd.,, SIBAL131060. ICFD Limited,, (CySEC) 14311. eBrkerhz Befektetsi Szolgaltato Zrt. , II73.0592000 III73.059-42002. (Aktiengesellschaft; Deutsch:. ,. Aufrechtzuerhalten. ,. IFOREX,. . Aufrechtzuerhalten. F. I.H. Formula Investment House Clearing AG 2016 iFOREX. IFOREX iFOREX Gruppe. ,,.Facial-Composite-Systeme: Überprüfung Die Einführung von verschiedenen Software-Produkten zur Vereinfachung der Arbeit von forensischen Technikern ist eine unvermeidliche Folge der Entwicklung der Computer-Technologie auf dem Gebiet der Kriminologie. Ziel der Umsetzung solcher Förderprogramme ist die schnellere und genauere Identifizierung von Verdächtigen oder Opfern. Es wurden viele verschiedene Systeme vorgeschlagen, z. B. Gesichtserkennung (Turk und Pentland, 1991 Prokoski et al, 1992 Cutler, 1996 Socolinsky und Selinger, 2004 Arandjelovic et al, 2006 Moon et al., 2006 Elguebaly und Bouguila, 2011 Lin et al. (1974), S. 1). In der vorliegenden Arbeit wurde die Entwicklung von Kausalya und Pandiarajan im Rahmen der vorliegenden Arbeit untersucht (vgl. Arya et al., 2015), ngerprint matching (Chen et al, 2006 Shi et al, 2007 Feng, 2008 Feng et al, 2009 Y oon et al, 2010 Jain und Feng, (Pignoli et al., 1986, Donahue et al., 2001, Kawasaki et al., Sudarshan et al., 2014). Viele der oben genannten Systeme haben sehr gute Ergebnisse erzielt und sind in der Praxis umgesetzt worden. Die Identifizierung von gesuchten Individuen, basierend auf einem Gesichtsverbund, ist auch eine Technik weit verbreitet auf dem Gebiet der Kriminologie. F-Kompositen sind Portraits der gesuchten Individuen, die von der Polizei verwendet werden, um die individuelle Identität zu bestimmen. Sie werden von einem forensischen Künstler nach der Beschreibung eines Zeugen produziert. Der Zweck eines zusammengesetzten Bildes besteht darin, ein Zielgesicht zu identifizieren, das auf der Erkennung des Individuums durch einen Bekannten, beispielsweise durch eine Person aus seiner Familie, basiert. Nachbarschaft oder Arbeitsplatz, wie vertraute Gesicht Anerkennung ist ein Teil der natürlichen Verarbeitung von menschlichen Gesichtern. Das Entwerfen eines Portraits ist eine Tätigkeit, die Zeit, Konzentration und eine sehr gute Erinnerung an einen Zeugen erfordert. Im Gegensatz zu anderen kriminologischen Domänen, in denen Softwarelösungen erfolgreich eingesetzt wurden, war die Identifikationsrate bei der Verwendung von Gesichtsverbunden bis vor kurzem sehr gering. Das Erstellen eines Verbundwerkstoffs mit verfügbaren Softwareprodukten wurde verbessert, wobei der Prozess immer noch eine zeitraubende Aktivität darstellte. Zudem erreichte das Erschaffen von Gesichts - zusammensetzungen auf konventionelle Weise trotz der mehrjährigen Entwicklung in diesem Bereich nicht die erwarteten Ergebnisse, wobei die Erkennungsrate unter idealen Bedingungen bis zu einem Ziel von bis zu 20 unter dem Ziel erreicht wurde und weniger als 5, wenn Wurden die tatsächlichen Bedingungen simuliert (z. B. Penry und Ryan, 1971, Davies et al., 1986, Ellis, 1986, Davies et al., 2000, Bruce et al., 2002. Frowd et al., 2005a, b Brace et al, 2006 McQuiston-Surrett et al, 2006 Frowd Et al., 2007c Carlson et al., 2012 Klum et al., 2013) (siehe Table 1). Während einer realen Untersuchung ist der Teer nicht vorhanden und das Gesicht muss aus dem Gedächtnis produziert werden. Zudem findet die Konstruktion in der Regel ein oder zwei Tage nach dem Ereignis statt, weshalb das Retentionsintervall zwischen 24 und 48 Stunden als forensisch gültig für das Testen der Verbundtechniken identifiziert wurde (Frowd et al., 2005a, 2007c). Die gebräuchlichsten Ansätze beruhten auf konventionellen Verfahren zur Herstellung eines Verbundwerkstoffes wie Ziehen, Anpassen von Folien oder Kombinieren von Streifen, bei denen Teile eines Gesichts beschrieben und entsprechend gewählt wurden. Diese Ansätze zwingen die Zeugen, ein Gesicht in einzelne Züge zu zerlegen und damit das Zeugnis daran zu hindern, das Gesicht als Ganzes zu erinnern, was nach psychologischen Studien (Cooper und Wojan, 2000 Moon und Phillips, 2001 T anaka und Farah, 2003, Sinha et al, 2006), ist eine Annäherung, die nicht mit der Weise vereinbar ist, die Menschen natürlicherweise andere menschliche Gesichter wahrnehmen. In jüngerer Zeit haben e-intensive psychologische Forschung und die Einbeziehung der nachfolgenden Ergebnisse in die Gesichts-Komposit-Konstruktion zur Entwicklung von ganzheitlichen Systemen geführt, die das Potenzial haben, eine viel effizientere Identifizierung von Individuen bei der Verwendung von Gesichts-Kompositen zu ermöglichen. Die neue Methode zur Herstellung von Gesichts-Kompositen gleicht dem Prozess der Auswahl eines Täters aus einer Reihe von Verdächtigen (Wells, 1993) und wird ergänzt durch einen neuartigen Ansatz der Zeugenbefragung (holistisches kognitives Interview). Implementierung von Facial Composit Systems: Review 3: Die neue Technik belegt einen Durchbruch in der Gesichts-Komposit-Produktion, die auch unter forensisch gültigen Bedingungen eine korrekte Benennungsrate von 74 erreicht (Fro wd et al, 2004, 2011a Frowd, 2001 Frowd et al, 2012b Frowd, 2015 Sk elton Et al., 2015 Frowd et al., 2015). Diese Überprüfung konzentriert sich auf die Darstellung der traditionellen Systeme und vergleicht sie anschließend mit dem neuen Ansatz zur Schaffung von Verbundwerkstoffen. Die Übersicht stellt eine Übersicht über die Porträtidentifikation und ihre historische Entwicklung dar. Eine Zusammenfassung der aktuell genutzten Systeme enthält eine umfassende Analyse der psychologischen Phänomene der menschlichen Gesichtswahrnehmung und eine eingehende Kritik an den evolutionären Systemen einschließlich psychologischer Hintergrundproling, mathematischer Repräsentation Eines Gesichtes sowie eine vergleichende Analyse der 2 Porträtidentifikation Porträtidentifizierung ist eine Subdisziplin der forensischen Kriminologie, die darauf abzielt, eine Person auf der Basis externer Merkmale zu identifizieren (Straus, 2008). Als wissenschaftliche Disziplin geht es nicht nur um ein Porträt, sondern auch um die spätere Identifizierung. Die forensische Identifizierung kann in Situationen wie der Suche nach einer fehlenden Person oder der Identifizierung von menschlichen Überresten genutzt werden, wird aber vor allem auf nding Verbrecher angewandt. Im Falle einer kriminellen Untersuchung mit dem Ziel, einen Täter eines Verbrechens zu identifizieren, Verfahren für die Suche nach einer unbekannten Person besteht aus zwei unabhängigen kognitiven Recall - Bei der Erstellung eines Gesichts-Composite-Recognition - Bei der Identifizierung der Person auf der Grundlage des Bildes Von diesen Prozessen stellt Recall die kritische Phase für die Polizei Verfahren, als Konstruktion einer wahren visuellen (Skelton et al., 2011) erfordert eine umfassende Beschreibung der Zielfläche (Skelton et al., 2011). Ursprünglich war ein Komposit ein Bild, das manuell von einem forensischen Künstler geätzt wurde, der den Eigenschaften eines Zeugen folgte. Das Ergebnis der Anwendung dieses Ansatzes ist immer durch die Fähigkeiten und Erfahrungen der forensischen Spezialisten eingeschränkt. Allerdings hat er das Potenzial, das zusammengesetzte Bild detailliert darzustellen und zu überarbeiten, und wie Studien im Jahr 2005 gezeigt haben (Frowd et al, 2005a, b), kann dieser Ansatz mit anderen Techniken konkurrieren. Wenn die Konstruktionen aus dem Gedächtnis und nach einer Verzögerung von 3-4 Stunden durchgeführt wurden, erreichte ein erfahrener Skizzenkünstler, der ein kognitives Interview führte, eine korrekte Namensrate von 9,0, die signifikant niedriger war als andere Systeme (ca. 20). Darüber hinaus änderte sich die korrekte Namensrate nicht radikal, wenn die Verzögerung 2 Tage betrug, was 8 erreichte, während andere Systeme (E-FIT, PR Ot und frühe Version von EvoFIT) schlechter wirkten. Erreichen nur etwa eine 3 richtige Benennungsrate. 3 Mechanisch angetriebene Systeme In den 1960er und 1970er Jahren wurde die traditionelle Skizze durch mechanisch angetriebene Systeme (Photot, Identikit) ersetzt, die sich auf die Kombination einzelner Gesichtsmerkmale wie Nase, Mund und Augen als Mittel zur Konstruktion eines Gesichtsbildes stützten. Photot (UK) ermöglichte die Verbindung ausgewählter Fotos der Merkmale zu einem mechanischen Rahmen (Penry, 1971). Identikit, die 4 Barbora Zahradnikova et al. System, das in den USA adaptiert wurde, beruhte auf der Überlagerung transparenter Folien von gezogenen Gesichtsteilen mit dem Ziel, ein einziges Gesicht zu zeigen (McDonald, 1960). Ellis et al., 1975, Laughery and Fowler, 1980) und e erschöpfende Untersuchungen an den mechanisch betriebenen Systemen (Cutler et al., 1988, Koehn und Fisher, 1997, K. Overa et al, 1997) ihre geringe Wirksamkeit. Die Zusammensetzungen erbrachten keine akzeptablen Ergebnisse, obwohl die Experimente unter idealen Bedingungen mit der Photographie eines Gesichtes durchgeführt wurden, das während des gesamten Bauprozesses sichtbar war (Ellis et al., 1978). Bei der Konstruktion von Verbundwerkstoffen aus dem Gedächtnis wurde die Gesamtleistung als sehr schlecht beurteilt und erreichte von 1 bis 4 ohne Aussicht auf die Verwendung der Systeme unter den jeweiligen Bedingungen. Schlechte Ergebnisse wurden auch von Davies et al. (2000) bei der Konstruktion der Verbundwerkstoffe unter Verwendung von Photot und E-FIT. Da zwischen den beiden Systemen keine signifikanten Unterschiede festgestellt wurden, empfiehlt es sich, die Ähnlichkeiten mit Vorsicht von der Polizei und der Öffentlichkeit zu behandeln. Studien von Frowd et al. (2005b) zeigen einen aussagekräftigen Unterschied beim Vergleich der Nennraten der gleichen Systeme. Unter Bedingungen, die genauer zu einer kriminellen Untersuchung (Bau aus dem Speicher mit einer Verzögerung von 34 Stunden), E-FIT erreicht ved 12,5 und Photot nur 2,5 korrekte Benennungsrate. 4 Softwaresysteme Die Digitalisierung von Informationen wurde Ende der 70er Jahre zu einem integralen Bestandteil der Composite-Konstruktion, als ein Prototyp-Composite-Computersystem vom Computer Aided Design Center (Gillenson und Chandrasekaran, 1975) in Cambridge entwickelt wurde. Grundsätzlich stellte die Software eine digitale Version des Photot-Kits dar: Es wurde von der Methode der Kombination einzelner Merkmale zu einer einzigen Fläche basierend auf der digitalisierten Merkmalsdatenbank ihres mechanischen Vorgängers abgeleitet. Das technologische Potenzial des computergestützten Editierens, Verwerfens und Dehnens der Merkmale machte den Bauprozess noch flexibler. Die Softwarelösung stellte weitere weitere Neuerungen zur Verfügung, die den Hautton vereinheitlichten und die Funktionsgrenzen beseitigten, so dass die Zeugen eine realistischere und eine fotografischere Darstellung realisieren konnten. Obwohl das System mehrere Merkmale lieferte, die eine leichtere und genauere Verbundkonstruktion versprachen, zeigten die Tests und der Vergleich der Systeme, dass die mit dem CADC-System erzeugten Kompositio - nen keine besseren Nennraten erzielten als die bisher verwendeten mechanischen Systeme (Christie et al, 1981). In den folgenden Jahren wurden verschiedene Softwaresysteme (wie Mac-a-Mug Pro) basierend auf einem Verfahren zur Selektion der Gesichtsmerkmale und der daraus folgenden Präsentation der zusammengesetzten Fläche entwickelt. Zusätzliche Erweiterungen ermöglichten die Größenanpassung von Funktionen, die Manipulation eines individuellen Alters oder die Verdunkelung und Aufhellung des Gesichtstones sowie die Verwendung großer Datenbanken von Merkmalen mit dem Ziel der Leistungsverbesserung. Trotz der Bemühungen zur Verbesserung der Systeme waren die Ergebnisse enttäuschend. Mehrere Studien (W ogalter und Bradley W arwitz, 1991 Koehn und Fisher, 1997) deuteten auf eine leichte Verbesserung hin, die bei der Befragung eines nicht ausgebildeten Zeugen nicht reproduzierbar war. Ko vera et al. (1997) kam zu dem Schluss, dass die Leistung von Mac-a-Mug Pro unter Laborbedingungen stark eingeschränkt war. Der Grund für solche schlechten Ergebnisse wurde vermutlich in der Methode nach der logischen Methode der Komposition einer Darstellung statt der Entwicklung eines Systems basierend auf der psychologischen Forschung auf die Gesichtswahrnehmung (Cooper und W ojan, 2000 Moon und Phillips, 2001 T anaka und Farah , 2003). Facial Composite Systems: Überprüfung 9 auf die Zielfläche. Es wurde keine e Bewertungstestung der Leistung unter Labor - oder Realbedingungen durchgeführt, wie sie nach dem Einsatz der fotorealistischen Bilder von Merkmalen geplant wurde. Ein Problem entstand nicht nur aus der Komplexität der Gesichtsmerkmalextraktion, sondern auch aus der Differenzierung der Rekonstruktion und Modellierung eines Gesichtes, wenn es nur auf Merkmalen beruht. Die großen Nachteile dieses Ansatzes waren seine Erinnerung und zeitraubende Natur. Das System bewies jedoch die Fähigkeit zur Konvemenz. Nach den Autoren, weitere Forschung erforderlich war, die Durchführung einer alternativen GA, sowie eine Speicherverwendung reduzieren mathematisches Modell durchgeführt werden. Die ursprünglich angewandte GA vermutete eine anfängliche Population von 100 Gesichtern mit einer Anzahl von Genen pro Individuum, die die Eigenschaften repräsentierten, wobei die Gene nach der wechselseitigen Abweichung von dem ausgewählten Individuum ausgewertet werden sollten, um die T-Funktion (FF) zu erhalten, . FF wurde als Summe der absoluten Differenzen für jedes Gen berechnet, und daher erforderte jede Iteration eine riesige Anzahl von Berechnungen. Darüber hinaus ist die Ähnlichkeit der einzelnen Merkmale erforderlich, die eine manuelle Auswertung und Klassifizierung aller Merkmale erfordern. Ein ähnliches System, das Gen-basierte Facial Composite System - GFCS wurde auch von Halim (2006) unter Verwendung fotorealistischer Bilder von Merkmalen vorgeschlagen. Die Speicherverbrauchsprobleme wurden überwunden, indem eine Anfangspopulation von nur 16 Gesichtern eingesetzt wurde. Im Gegensatz zum vorher erwähnten System wurden alle Gesichter vom Benutzer geordnet, wodurch die Notwendigkeit zur Berechnung des FF eliminiert wurde. Sowie die Notwendigkeit der manuellen Sortierung und Klassifizierung der einzelnen Merkmale. Trotz kleinerer grafischer Probleme, die auf die geringe Anzahl von Merkmalen in der Datenbank zurückzuführen sind, schien das vorgeschlagene GFCS-System auf der Grundlage einer Anerkennungsstrategie recht vielversprechend. Aber. Wurden keine forensisch gültigen Tests durchgeführt, die ihren potenziellen Wert gegenüber anderen Systemen einschränken. 5.2 Holistic Evolving Der ganzheitliche Ansatz bezieht sich auf Methoden, die ganze Gesichter als Eingangsdaten nutzen. Die Methoden werden aus den statistischen Regelmäßigkeiten eines Gesichtes abgeleitet. Ne w Gesichter werden nicht durch Rekombination einzelner Merkmale erhalten. Stattdessen werden ganze Gesichter gezüchtet, um ein neues zu entwickeln. Der Ansatz der holistischen Entwicklung folgt der Hypothese der gegenseitigen Ähnlichkeit von Gesichtern, die ursprünglich von V alentine (1991) für die Zwecke der Gesichtserkennung vorgeschlagen wurden. Das Konzept des mehrdimensionalen Raumes, der die Ähnlichkeit von Gesichtern ausdrückt und repräsentiert, wurde geglaubt, um die menschliche Gesichtsverarbeitung zu spiegeln. Der Gesichtsraum wurde behauptet, auf das durchschnittliche Gesicht zentriert zu sein, und die Distanz vom Mittelwert sollte das Ausmaß der Distinktivität bestimmen. Hauptkomponentenanalyse ist ein Verfahren, das in der Lage ist, diese Eigenschaften mathematisch auszudrücken, und daher ist es die Technik, die zur Implementierung des Gesichtsraums verwendet wird. Aus dem Gesichtsraum können Originalbilder unter Verwendung einer gewichteten Kombination von Eigenvektoren rekonstruiert werden, und ne w-Bilder können erhalten werden, wenn verschiedene (zufällige) Parameter verwendet werden. 5.2.1 Gesichtsmodell Ganzheitliche Darstellungen des Gesichts können mittels PCA erhalten werden. PCA ist ein statistisches Werkzeug, das eine Reduktion der Dimensionalität des Datenraums auf die kleinere Dimensionalität des holistischen Raums ermöglicht, indem die Hauptachse der Variation in einem Datensatz entnommen wird (Kim et al., 2002). Aufgrund seiner Effizienz. Wird es allgemein in Gesichtserkennungssystemen sowie in Kompression angewendet. Das Anwenden der PCA auf Bilder von Gesichtern ermöglicht die Extraktion von sogenannten Eigenvektoren (Eigenfaces) aus der Datenbank der Eingangsflächen. Eigenfaces sind die Hauptkomponenten von Bildern und beschreiben den Beitrag einer Eigenfläche relativ zum mittleren Bild. Eigenfaces können als ein Maß für die Ähnlichkeit von Gesichtern verstanden werden: je näher die Gesichter sind, desto ähnlicher werden sie wahrgenommen (T redoux, 2002). Die ursprünglichen Flächen lassen sich mit den Eigenvektoren und den entsprechenden Gewichten verlustfrei rekonstruieren. Aus dem Gesichtsraum, der durch die speziellen Eigenflächen bestimmt wird, können neue Bilder von Gesichtern durch Anwenden einer Nov-El-Kombination von Gewichten abgeleitet werden. Wenn Gesichter aus Eigenflächen mit neuen (oder zufälligen) Parametern als Gewichte rekonstruiert werden, zeigten Craw und Cameron (1991 1992) und Troje und V etter (1996), dass Gesichter in nicht repräsentativen Proportionen auftreten. Craw und Cameron (1991) schlagen die Verwendung von separaten Modellen für Gesichtsform und Texturinformation vor. Das Active Appearance Model stellt eine weitere Methode dar, ein statistisches Modell des menschlichen Gesichts aus der Gesichtsdatenbank zu extrahieren Bilder. Das Verfahren beruht auf der PCA und basiert auch auf der getrennten Verarbeitung der Form - und Texturinformationen, wobei die getrennten Daten schließlich zu einem einzigen Modell (AAM) zusammengefasst werden (Cootes et al., 1998). Zunächst werden n Kontrollpunkte (Landmarken, X - und Y-Koordinaten, die die Position von fi - xialen Merkmalen widerspiegeln), die die Form darstellen, werden durch Verknüpfen der Zeilen in einen langen Vektor markiert und in einen 1D-Vektor x (x 1, xn) T konvertiert (Bildform) wird die mittlere (Referenz-) Form berechnet als: 5.2.2 Ganzheitliche Systeme Das Ziel der systemerzeugenden Gesichtszusammensetzung besteht darin, ein Bild, das der Zielfläche ähnelt, wie von einem Zeugen erinnert, zu erfassen (Kurt et al., 2006), die in der Lage sind, die Auswertung von Bildern durch einen Benutzer in jedem Schritt zu ermöglichen, wobei die genetischen Algorithmen als Optimierungsverfahren von den Systemen während der Entwicklung angenommen werden Kombination mit evolutionären Techniken wurde an der Istanbuler Technischen Uni entwickelt. Dieses System nahm verschiedene Interakti ve Nature-Inspired Heuristics (INIH) für den Erhalt eines Gesichtsverbundes mit dem Ziel an, die folgenden Ansätze zu vergleichen: Interaktiver Generatorgenetischer Algorithmus (IGGA): Die neue Generation wird mit den Operatoren der Selektion, Rekombination und The Tnesswert direkt aus der Auswertung des Nutzers gewonnen wird. Die Eltern für den 2-Punkt-Crossover werden durch ein Binär-Turnier nach ihrem Tness-Score ausgewählt. Der Gaußsche Mutationsoperator wird angewendet. Interaktiver stationärer genetischer Algorithmus (ISSGA): Die Bevölkerung besteht aus 3 Individuen (zwei Eltern und einem Nachkommen) In jedem Schritt wählt der Benutzer die schlimmste Person (das Gesicht am wenigsten ähnelt dem Nur ein Kind generiert Rekombination der Gene der Eltern Und die Anwendung der interaktiven Evolutionsstrategie: Die neue Generation wird basierend auf den Operationen von Crossover und Mutation erstellt, wobei Elternpaare für die diskrete Rekombination zufällig gewählt werden. Gaußsche Mutation wird in jedem Schritt aus der präsentierten Population eine bestimmte Anzahl von Gesichtern ausgewählt Interaktive Differential-Strate - gie: Im Gegensatz zu anderen Ansätzen geht der Mutationsoperator dem Crossover voran, der gewichtete Unterschied zwischen zwei Lösungskandidaten wird zum dritten addiert, um den stummgeschalteten Vektor zu erhalten, der zum Rekombinations - In jedem Schritt wird eine festgelegte Anzahl von Gesichtern aus dem präsentierten Populärwissenschaftlichen Artikel Swarm Optimization (IPSO) ausgewählt: Die neue Population potenzieller Lösungen wird bei jeder Iteration erzeugt. Der Anwender wird aufgefordert, bei jedem Schritt die bestmögliche Lösung zu wählen. Am Ende wird der Benutzer gezeigt, alle Partikel besten Lösungen und wählt die gesamte Laut der geführten Umfrage. Die höchste durchschnittliche Benennungsrate wurde bei der Anwendung der ISSGA und IES erreicht. Im Hinblick auf die Konvergenz Geschwindigkeit, IDE und IGGA erreicht ved die beste Punktzahl. Eine tiefere Bewertung nach dem Gold-Standard-Protokoll fehlte für die Forschung. Wie Autoren selbst behaupten, sind mehrere Verbesserungen erforderlich, damit das System mit kommerziell genutzten Systemen konkurrenzfähig ist (Kurt et al., 2006). Das EvoFIT-System wird von Polizeikräften in Großbritannien (z. B. in Bedfordshire, Cambridge, Lancashire, Manchester, Derbyshire, Humberside, Kent und Cumbria) sowie anderen Ländern wie Rumänien, Israel und den USA (EvoFIT. co. Uk, 2016). Im Gegensatz zu den meisten Gesichtsverbund-Systemen wurde EvoFIT sowohl im Labor - als auch im Alltag umfangreich evaluiert und getestet. Während der ersten Tests im Jahr 2004 erreichte das EvoFIT-System eine Benennungsrate von 9.46, die bei der Erzeugung des Gesichts aus dem Speicher unmittelbar nach dem Sehen des Zielbildes korrekt war (Frowd et al., 2004). Im Jahr 2007 wurde nach dem Goldstandardprotokoll, basierend auf dem forensisch gültigen Retentionsintervall von 48 Stunden und dem kognitiven Interview, das dem Aufbau vorausging, eine 11 Namensrate erreicht (Frowd et al., 2007a). Durch das Hinzufügen von ganzheitlichen Dimensionen (z. B. Attraktivität, Gesundheit, Hoheit, Extroversion, drohende Natur, Männlichkeit und Gesichtshöhe) und die direkte Editierung und Manipulation des konstruierten Bildes (wie Feature Shift) Die Form und die Position der Gesichtsmerkmale) zur Wirksamkeit des Systems beitrugen (Frowd et al, 2006). In früheren Versionen von EvoFIT. Wählten die Zeugen vor dem Aufbau die äußeren Merkmale (Haare, Ohren und Nacken) und die ausgewählten Merkmale wurden dann für alle erzeugten Gesichter verwendet. Nach Ansicht der Praktiker führte dieser Ansatz zu einer zunehmenden Ähnlichkeit der präsentierten Gesichter (Frowd, 2015). Außerdem. (Ellis et al., 1979), war der Aufbau des internen Bereichs meist der am wenigsten genaue Teil der zusammengesetzten Produktion. Die Notwendigkeit, die inneren Merkmale zu verbessern, führte zu Prozeduren, die Zeugen ermutigten, sich auf den inneren Teil des Gesichts zu konzentrieren. Als eine Möglichkeit, die Ausrichtung auf die internen Merkmale zu fördern, ist es unerheblich, daß die äußeren Merkmale (die Anwendung des Gaußschen Lters auf die äußeren Merkmale jedes Gesichtes bei der Entwicklung eines Verbundwerkstoffs) wie vorgeschlagen vorgeschlagen wird (Frowd et al., 2008). Am Ende des Aufbaus wurden, basierend auf der Forschung, die die Begünstigten des Kontextes unterstützt, in dem ein Gesicht wahrgenommen wird (Ellis et al., 1979), die äußeren Merkmale deutlich auf dem Gesicht gezeigt und das Gesicht dargestellt. Die Implementierung ganzheitlicher Dimensionen und die Unschärfe der externen Features führten zu einer verbesserten Performance des Systems und einer erhöhten Namensrate von 24,5 (Frowd et al, 2011b). Spätere Experimente zeigten, dass die Anwesenheit von externen Merkmalen die Person ablenkt, die das Gesicht konstruiert (Frowd et al, 2012d). Wenn externe Merkmale bei der Entwicklung der internen Merkmale vollständig weggelassen wurden und nach Anwendung der ganzheitlichen Werkzeuge hinzugefügt wurden, erreichte die Benennungsrate 46 nach dem Goldstandardprotokoll und einer 24-Stunden-Verzögerung (siehe Fig. 2 für ein Beispielarray). Um die Effektivität von EvoFIT zu verbessern. Eine Änderung in der Präsentation der nal Bild für die Öffentlichkeit vorgeschlagen wurde. Frowd et al. (2007b) führten mehrere Experimente durch, wobei die Verbundwerkstoffe zuerst karikiert wurden, die Forminformation übertrieben und dann de - phasiert wurden. Die Darstellung der Karikaturen als animierte Sequenz (dynamische Karikatur) hat auch die Identifizierung enorm verbessert. Mit dieser Methode erhöht die Benennungsrate auf Als ein Versuch, die Erinnerung an einen Zeugen zu erhöhen, wurde ein Holistic Cognitive Interview (HCI) eingeführt. Das Interview wurde empfohlen, um den Fokus der Aufmerksamkeit der Zeugen weg von den einzelnen Eigenschaften zu verschieben. Stattdessen richten sich die Fragen auf Merkmale, die die gesamte Persönlichkeit wie Männlichkeit, Intelligenz usw. betreffen. Die Verwendung von HCI in Kombination mit dem holistischen Verbundsystem verbesserte die Namensrate auf etwa 40 (Frowd et al, 2012a). Im Jahr 2013 haben Frowd et al. Beschreibt und evaluiert eine Kombination von Techniken, die zu wichtigen Verbesserungen des Identifizierungsprozesses auf der Basis von Gesichts-Kompositen führen (Frowd 14 Barbora Zahradnikova et al.) Abb. 2 Beispiel-Screenshot für die neuere Implementierung von EvoFIT - Präsentation interner Features zu Beginn des Prozesses (Fodarella Et al., 2015) et al., 2013). Zuerst wurde das ganzheitliche Cogniti-Interview verwendet, das sich auf den Charakter des Ziels konzentrierte (Frowd et al, 2005a). Zweitens. Wurden die äußeren Merkmale nicht gezeigt und der Fokus wurde während der Verbundproduktion auf den inneren Bereich des Gesichts gesetzt (Frowd et al., 2012d). Drittens. Versuchten die Versuchspersonen, die Kompositen zu benennen, indem sie jedes Bild von der Seite aus betrachteten, ein Ansatz, der das Gesicht lang - und dünn erscheinen lässt und dazu beiträgt, die Wahrnehmung von Merkmalen-basierten Fehlern zu reduzieren (Frowd et al., 2014a). In der vorgestellten Studie (Frowd et al, 2013) wurden diese Techniken zusammen angewandt, um einen Gesichtsverbund herzustellen, was zu einer mittleren Namensrate von 74 nach einer 24-stündigen Retention führte. Im Jahr 2015 haben Fodarella et al. Veröffentlichte eine detaillierte Beschreibung der Anwendung des Systems und lieferte die Standardverfahren für den Aufbau von Gesichts - zusammensetzungen unter Verwendung von EvoFIT (FoDarella et al., 2015). EvoFIT ist weit verbreitet und ausgewertet worden. F oder Beispiel berichtete die Humber-Polizei um eine 60 Identifikationsrate (Verdächtige Verhaftungen) infolge eines 12-monatigen Nutzungszeitraums im Jahr 2010 (Frowd et al, 2012b). EFIT - V. Das ursprünglich als Forschungsprojekt an der Univertity of Kent unter dem Namen EigenFIT entwickelt wurde (Solomon et al., 2005 Gibson et al, 2009), war das erste kommerziell erhältliche System, das Gesichtszusammensetzungen auf der Basis eines GA erzeugt. Es basierte auf dem Acti ve Appearance Model und dem folgenden interaktiven Evolutionsalgorithmus wurde verwendet, um den Face Space zu durchsuchen: Full Scale Rating Algorithmus (FSR): Jeder Einzelne aus der Population wird auf einer Skala von 010 bewertet, Die von dem Benutzer wahrgenommen wird. Standard-Crossover - und Mutationsoperatoren werden nach dem User-Ranking verwendet, um nachfolgende Generationen zu züchten. Wegen der unbefriedigenden Konvergenzgeschwindigkeit wurde ein weiterer Ansatz entwickelt: F ollow the leader algorithm (FTL): Die Population besteht aus zwei Gesichtern, die einem Zeugen zur Auswahl der Besten angezeigt werden. Ein Nachkommen wird bei jeder Iteration als Ergebnis der Züchtung der besten Gleichheit und eines neuen Gesichtes von der vorherigen Iteration erzeugt. Es wurde keine Multiplikation und Mutationsalgorithmus (SMM) als Strategie vorgeschlagen, die die zufriedenstellende Konvergenzrate und die kognitive Einfachheit kombiniert: Die anfängliche Population von neun Gesichtern ist Angezeigt, um ein Zeuge für die Wahl der besten Um nicht die beste Person durch die Anwendung der evolutionären Betreiber zu verlieren, wird die beste Person in die nächste Generation ohne eine Änderung kopiert. Dann wird keine T-Funktion berechnet. Die neue Generation umfasst acht weitere Personen - gedämpfte Klone des besten Platzes. Die Mutationsrate wurde auf 0,001 gesetzt. Nach einer Studie, die die Performance der SMM-Strategie untersucht (Solomon et al, 2013), wurde eine akzeptable Ähnlichkeit mit der Zielfläche in 42 Generationen erreicht, indem keine deterministischen Modifikationen angewendet wurden. Während des automatisierten Testens wurde die Akzeptanz als erreicht angesehen, wenn der Mahalanobis-Abstand zwischen dem erzeugten Bild und dem Ziel einen Wert unterhalb der eingestellten Erkennungsschwelle erreichte. Da das System jedoch mehrere Wege erlaubt, eine direkte Bildmanipulation zu ermöglichen, kann ein zufriedenstellendes (erkennbares) Komposit innerhalb von 25 Iterationen (225 Gesichter gesehen und bewertet) gemß der Rückkopplung des eld-Nutzens erreicht werden. Das System EFIT-V (VisionMetric, 2015) wird derzeit von verschiedenen Polizeikräften in Großbritannien (Kent Police, Hampshire Police, Leicestershire Police, W est Y Orkshire Po - lice etc.) und weltweit (zB New South W ales Police) eingesetzt , Australien Longueueil Polizei, Quebec, Kanada Hawthorne PD, KalifornienEl Laboratorio de Criminalistica Zentral de Chile Jamaika Constabulary). Im Hinblick auf die Leistung gibt es nicht genug Informationen öffentlich zugänglich. Nur eine Studie wurde getestet, die System-Effektivität in Bezug auf die korrekte Benennungsrate zu testen. V alentine et al. (2010) berichteten über die durchschnittliche prozentuale korrekte Nominierungsrate von ca. 20, wenn man den Zeugen einen Seifenoper-Schauspieler nennen wollte (cued nameding rate) und nur 0,8, wenn die abgebildete Person spontan erkannt werden sollte. Allerdings wurden bei dieser Auswertung keine forensisch gültigen Bedingungen sichergestellt: Die Verbundwerkstoffe wurden mit dem angestrebten Zielbild oder aus dem Speicher unmittelbar nach dem Sehen des Ziels erzeugt. Da das forensisch gültige Retentionsintervall nicht angewendet wurde und kein Cogniti-Interview verwendet wurde, um das Gedächtnis der Zeugenteilnehmer zu stärken, ist es schwierig, das System mit denen zu vergleichen, die nach dem Gold-Standardprotokoll getestet wurden. Als Ergebnis der Systemimplementierung durch mehrere Polizeikräfte sind die eld Ergebnisse von der W est Y orkshire Polizei erhältlich. Diese Kraft berichtet, dass Verdächtige in 55 Fällen innerhalb eines Zeitraums von 12 Monaten zwischen 2010 und 2011 korrekt von ihren EFIT-V-Verbundbildern (von geschulten Betreibern) identifiziert wurden (Solomon et al, 2013). 16 Barbora Zahradnikova et al. 6 Schlussfolgerung und zukünftige Richtung Für die meisten Systeme, die von der Polizei verwendet werden, ist die Leistung sehr unterschiedlich zu vergleichen, da verschiedene Ansätze verwendet wurden, um die einzelnen Systeme zu testen. Es ist nicht möglich, die Systeme unter Verwendung von Methoden, die für die Erkennungssystemanalyse verwendet werden, objektiv zu bewerten, da sowohl der Aufbau eines Verbundwerkstoffs als auch dessen Bewertung sehr abhängig von den Rückruf - und Erkennungsfähigkeiten einzelner Personen sind. Daher wurden die Systemanforderungen identifiziert und abgelehnt, damit die standardisierten Tests in der Lage sind, eine effektive Bewertung und einen Vergleich der zu spezifizierenden Systeme vorzunehmen. Darüber hinaus wurde der Goldstandard für die Bewertung der Systeme geleugnet (Frowd et al, 2005a). Bis vor kurzem. Nur wenige Studien wurden nach dem vorgeschlagenen Prüfprotokoll durchgeführt, die Anzahl der forensisch gültigen Tests in den letzten Jahren ist jedoch gestiegen. Das neu entwickelte Verfahren zur Gesichtsverbundkonstruktion hat nach den Ergebnissen zu einer Verbesserung der Systemleistung geführt. Dennoch können nur eld-Tests (Implementierung der Systeme unter realen Bedingungen) gültige und wahre Ergebnisse erzielen. Nach vorliegenden Studien konnten die frühen Systeme keine erkennbare Darstellung einer gesuchten Person erzeugen, auch wenn die Zielphotographie während des gesamten Bauprozesses vorhanden war und bei der Arbeit aus dem Gedächtnis eine Namensrate unter 5 erreichte (Davies et al, 1986 Ellis, 1986 Bruce et al, 2002 Brace et al., 2006 Frowd et al., 2007c). Im Gegensatz dazu werden heute Systeme unter realen Bedingungen getestet und reproduzierbar zuverlässige Nennraten erzielt. Für EvoFIT. Sie ist korrekt (Frowd et al., 2013). Für die anderen ganzheitlichen Systeme scheint die Namensgebung nach langen Verzögerungen weniger sicher zu sein. In eld Studien werden die neuesten Ansätze behauptet, über 50 Identifikationsrate zu erreichen (Frowd et al, 2012b Solomon Im Allgemeinen neigen die Systeme dazu, sich an die Art und Weise der Wahrnehmung von Gesichtern anzupassen, wie von Psychologen behauptet wird (Sinha et al., 2006) on the stronger recognition ability than the rare capability of recalling a face. The major advantage of the ev olutionary systems is their efciency in situations when, due to various factors, witnesses cannot pro vide a good description. Applying the appropriate holistic questioning and implementing an evolutionary strategy can be helpful even if a witness cannot properly recall the perpetrator of the crime. More recently, the research has been focused on de veloping and testing an appropriate system. The procedures for facial composite construction and presentation have been dened with regards to applying a suitable software solution. Only limited research has been devoted to developing more efcient procedures for constructing a facial composite by a forensic sketch artist, However. during the testings (e. g. Frowd et al (2005a, b) Kuiv aniemi-Smith et al (2014)), the composites created by a sketch artist achieved better results than other From the latest studies, it is clear that moving towards the psychological assumptions may open up new perspectives in the eld. Though, there are still certain bottlenecks com - plicating development and especially spreading the adequate procedure stemming from the limited recognition abilities of witnesses. The memory of witnesses is very unreliable as they need to be able to recall unfamiliar faces (Hancock et al, 2000). Applying evolutionary systems might be helpful in simulating the processes of human face perception and revealing new methods of boosting the memory . Although the research in recent years has produced working solutions able to be em - ployed in practice, further research needs to be conducted in terms of nding more effective selection algorithms resulting in a faster conver gence rate (convergence time) as well as in relation to adjusting the system towards the operator needs. Show abstract Hide abstract ABSTRACT: We present a comparative study of face recognition performance with visible and thermal infrared imagery, emphasizing the influence of time-lapse between enrollment and testing images. Most previous research in this area, with few exceptions, focused on results obtained when enrollment and testing images were acquired in the same session. We show that the performance difference between visible and thermal recognition in a time-lapse scenario is smaller than previously believed, and in fact is not statistically significant on existing data sets. Full-text Conference Paper Sep 2004 D. A. Socolinsky A. Selinger Show abstract Hide abstract ABSTRACT: Face composite programs permit eyewitnesses to build likenesses of target faces by selecting facial features and combining them into an intact face. Research has shown that these composites are generally poor likenesses of the target face. Two experiments tested the proposition that this composite-building process could harm the builderx27s memory for the face. In Experiment 1 (n 150), the authors used 50 different faces and found that the building of a composite reduced the chances that the person could later identify the original face from a lineup when compared with no composite control conditions or with yoked composite-exposure control conditions. In Experiment 2 (n 200), the authors found that this effect generalized to a simulated-crime video, but mistaken identifications from target-absent lineups were not inflated by composite building. Full-text Article Oct 2005 Gary L Wells Steve D Charman Elizabeth A Olson Show abstract Hide abstract ABSTRACT: The performance of automated fingerprint identification system (AFIS) is highly defined by the similarity of effective features in fingerprints. Minutia is one of the most widely used local features in fingerprint matching. In this paper, we introduced two global statistical features of fingerprint image, including the mean ridge width and the normalized quality estimation of the whole image, and proposed a novel fingerprint matching algorithm based on minutiae sets combined with the global statistical features. The algorithm proposed in this paper has the advantage of both local and global features in fingerprint matching. It can improve the accuracy of similarity measure without increasing of time and memory consuming. Experimental results on FVC2004 databases showed that these improvements can make a better matching performance on public domain databases. Conference Paper Oct 2007 Journal of Experimental Psychology Applied Peng Shi Jie Tian Qi Su Xin Yang