Ocenjevanje kakovosti prstnih sledi z ansambli globokega učenja

Avtorji

  • Tim Oblak Univerza v Ljubljani
  • Peter Peer

DOI:

https://doi.org/10.31449/upinf.182

Ključne besede:

forenzika, globoko uˇcenje, ocena kakovosti, prstne sledi

Povzetek

Ocena kakovosti je pomemben korak za identifikacijo prstnih sledi s kraja zločina. Pogosto se izvaja v okviru forenzične preiskave, izvajajo pa ga usposobljeni preiskovalci in je ponavadi precej subjektiven. Cilj našega dela je razviti avtomatizirano metodo ocenjevanja kakovosti prstnih sledi, ki bi pomagala izpraševalcem pri njihovem delu. V tem delu sodobne tehnike globokega učenja prenesemo na področje ocenjevanja kakovosti prstnih sledi, ovrednotimo prednosti in slabosti te metodologije ter načrtujemo smer nadaljnjega razvoja na področju. Predlagamo novo metriko kakovosti, ki s pomočjo posebne metode fuzije združuje posamezne napovedi ansambla globokih modelov. Predlagani pristop zagotavlja izboljšano zmogljivost napovedi, hkrati pa skrajša čas obdelave za vsaj 15-krat v primerjavi z obstoječimi najsodobnejšimi rešitvami.

Biografije avtorja

Tim Oblak, Univerza v Ljubljani

Tim Oblak je doktorski študent na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani. Leta 2020 je zaključil dvojni magisterij na Univerzi v Ljubljani in Tehnični univerzi v Gradcu. V svojih raziskavah uporablja metode računalniškega vida s poudarkom na globokem ucˇenju. V preteklosti se je ukvarjal z rekonstrukcijo 3D prostora, trenutno pa v sklopu doktorskega študija razvija nove metode na področju digitalne forenzike in identifikacije prstnih sledi.

Peter Peer

Peter Peer je redni profesor na Fakulteti za računalništvo in informatiko na Univerzi v Ljubljani, kjer je tudi vodja Laboratorija za računalniški vid, koordinator dvojnega študijskega programa z južnokorejsko univerzo Kyungpook National University in prodekan za gospodarske zadeve. Na Fakulteti za računalništvo in informatiko je doktoriral leta 2003. Po doktoratu je bil vabljen podoktorski raziskovalec na CEIT v San Sebastianu v Španiji. Raziskovalno se ukvarja z računalniškim vidom s poudarkom na biometriji. Sodeloval je v številnih državnih in EU projektih in je avtor več kot 100 raziskovalnih člankov v priznanih revijah in na konferencah. Nedavno je bil soorganizator tekmovanja Unconstrained Ear Recognition Challenge na IEEE/IAPR International Joint Conference on Biometrics 2017 in IAPR International Conference on Biometrics 2019. Leta 2018 je bil na to temo tudi sourednik posebne izdaje v reviji IET Biometrics. Trenutno je področni urednik v revijah IEEE Access in IET Biometrics. Je član EAB, IAPR in IEEE, v slovenski sekciji IEEE pa je 4 leta bil tudi predsednik računalniškega poglavja.

Prenosi

Objavljeno

24.08.2022

Kako citirati

[1]
Oblak, T. in Peer, P. 2022. Ocenjevanje kakovosti prstnih sledi z ansambli globokega učenja. Uporabna informatika. (avg. 2022). DOI:https://doi.org/10.31449/upinf.182.

Številka

Rubrike

Kratki znanstveni prispevki