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Categoría: Identificación
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ScienceDaily.

Se ha convertido en una trama estándar de la televisión el que los delincuentes vuelven a la escena del crimen. Y las fuerzas del orden creen que los autores de ciertos delitos, en su mayoría sobre todo incendios, en efecto, tienen una inclinación a ver su obra. Además, militares de EE.UU. en el Medio Oriente sienten que los fabricantes de bombas IED vuelven a ver los resultados de su trabajo con el fin de desarrollar más sus diseños.


Ahora, un equipo de la Universidad de Notre Dame expertos biometría están desarrollando una herramienta de lucha contra el crimen que puede ayudar a las fuerzas del orden identificar a los individuos sospechosos en la escena del crimen.

Kevin Bowyer y Patrick Flynn de la Facultad de Ciencias de la Computación de Notre Dame y del Departamento de Ingeniería han estado investigando la viabilidad de la imagen basada en datos biométricos desde 2001, incluyendo el primero de su especie, la comparación de fotografías de la cara, termogramas cara, en 3-D imágenes de la cara, imagen del iris, videos desplazamiento humano, e incluso el oído y formas de la mano.

Mientras asistía a una reunión en Washington, DC, Bowyer escuchó a expertos militares y de seguridad nacional discutiendo la necesidad de una herramienta para ayudar a identificar terroristas IED en el Medio Oriente.

Que decidieron unir sus fuerzas con Flynn y Barr Jeremías, un estudiante de doctorado en ciencias de la computación y la ingeniería, para abordar el desafío. Los investigadores desarrollaron un "Detector de Observadores cuestionables (Quod)" para identificar a las personas que aparecen repetidamente en el vídeo tomado a los espectadores en la escena del crimen.

El reto es especialmente desalentador porque los investigadores carecían de una base de datos para comparar las caras en contra. Además, muchas veces videos escena del crimen se encuentran por los testigos, utilizando videos de mano y son a menudo de mala calidad. Además, muchos criminales tratan de ocultar su aspecto de varias maneras.

En respuesta, el equipo de Notre Dame se centró en una herramienta de reconocimiento facial automático que no necesita coincidir con los datos de gente  registrada en una base de datos existente. En cambio, Bowyer, Flynn y Barr apuntaron hacia el analisis de "pistas en la cara", ubicando a todas las personas que aparecen en un vídeo y repiten el proceso para todos los clips de video disponibles. Las pistas de la cara se comparan para determinar si los rostros de los clips de vídeo diferentes se parecen lo suficiente para que coincida con la otra. Cuando la tecnología de puntos de un partido, que se suma a un grupo de partidos de vídeo con sólo esa persona. De esta manera, intenta agrupan las piezas de clips de vídeo diferentes que representan a la misma persona.

Un individuo se considera sospechoso si él o ella aparece con demasiada frecuencia en el conjunto de videos. El "demasiados" número está determinado por las fuerzas del orden en función del número de delitos y videos disponibles.

Aunque la tecnología es muy prometedora, Bowyer, Flynn y Barr admiten que aún tienen serios problemas técnicos que están trabajando para superar. La tecnología de reconocimiento facial óptima requiere de iluminación de alta calidad y resolución de vídeo, que a menudo no disponibles en la escena del crimen. Además, las personas no pueden estar mirando directamente a la cámara de vídeo de una multitud de espectadores. Y la identificación de un observador se vuelve más cuestionable computacionalmente exigente en los casos en que haya un gran número de vídeos analizados.

Los investigadores confían, sin embargo, que estos retos pueden ser superados y siguen trabajando para mejorar su sistema.

 

Universidad de Notre Dame. Computer vision experts develop 'questionable observer detector'. ScienceDaily. Retrieved October 19, 2011, from
http://www.sciencedaily.com/releases/2011/10/111011145711.htm
Traducción Libre: Raymond Orta www.experticias.com