Software identifiziert Verbrecher anhand von Phantombildern

Forscher der Michigan State University entwickeln Algorithmen für einen Abgleich von Zeichnungen mit einer Verbrecherkartei. Sie vergleichen Merkmale wie Augen, Nase und Kinnform. In einem ersten Versuch erzielen sie eine Trefferquote von 45 Prozent.

Forscher der Michigan State University (MSU) haben Software und Algorithmen entwickelt, die es ermöglichen, Phantomzeichnungen von vermeintlichen Straftätern mit Fotos aus einer Verbrecherkartei abzugleichen. Ihre Ergebnisse veröffentlichen Anil Jain, Professor für Computerwissenschaften, sowie der Doktorand Branden Klare in der März-Ausgabe des Wissenschaftsmagazins IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.

Fotos und Zeichnungen von Verbrechern seien ein fester Bestandteil polizeilicher Ermittlungsarbeit, so die Forscher. Beschreibungen von Zeugen stellten jedoch oft als unvollständig heraus. Ihr Projekt sei der erste Versuch, in einem großen Umfang Phantombilder mit einer Verbrecherdatei abzugleichen. Die Resultate sähen bisher vielversprechend aus.

Der Algorithmus vergleicht Augen, Nasen, Kinnformen und andere Strukturen von Gesichtern in Bilderpaaren. Bei Tests mit einer Datenbank mit mehr als 10.000 Bildern fand das System in 45 Prozent der Fälle die richtige Person. Die Zeichnungen stammten alle aus Fällen, in denen die Täter später identifiziert wurden.

„Wir haben gegenüber kommerziellen Gesichtserkennungssystemen deutliche Verbesserungen erzielt“, sagte Klare. Es sei geplant, das System in etwa einem Jahr auch in der Praxis einzusetzen.

Forscher der Michigan State University haben ein System entwickelt, das Straftäter anhand von Phantomzeichnungen in einer Verbrecherkartei identifiziert (Bild: MSU).
Forscher der Michigan State University haben ein System entwickelt, das Straftäter anhand von Phantomzeichnungen in einer Verbrecherkartei identifiziert (Bild: MSU).

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