Video Görüntülerinden Tanımlama – Hukuk Alanı – Hukuk Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Hukuk Ödevi – Hukuk Alanında Ödev Yaptırma
Video Görüntülerinden Tanımlama
İngiliz araştırmacılar Pike, Brace ve Kemp’e (2000) göre, ister kapalı devre televizyondan ister polis gözetim kameralarından alınan video görüntüleri, suçluları belirlemek için giderek daha fazla kullanılıyor. Bu görüntü yüksek çözünürlüklüyse ve çerçeveler renkliyse ve kişinin yüzünün net, engelsiz bir şekilde yakın plan görüntüsünü gösteriyorsa, failin kimliğine dair ikna edici kanıt olarak kullanılabilir.
Bununla birlikte, genellikle çekimler düşük çözünürlüklüdür, yüz görüntünün küçük bir parçasıdır ve yalnızca birkaç kare görüntülenebilir. Video çekimlerinden alınan bir görüntünün şüphelinin görüntüsü ile karşılaştırılabilmesi için çeşitli yüz karşılaştırma teknikleri geliştirilmiştir.
Bu tekniklerin etkinliği değerlendirilmektedir. Pike et al. değişen çözünürlükteki görüntülerde hedef yüzün etnik kökenini manipüle ettikleri yüz karşılaştırma tekniklerinin etkinliği (yani, operatörlerin yüz yönünü ve video görüntülerindeki özelliklerin konumunu belirleyebilme doğruluğu) üzerine bir çalışma bildirdi. Özellikle farklı bir ırktan olan bir faili tespit etmek için video görüntülerinin kullanılmasına özen gösterilmesi gerektiğini buldular.
Sesli Tanımlama
İnsanların ne tür bireylerin ne tür seslerle konuştuğuna dair klişeleri vardır ve bu aynı zamanda farklı türdeki suçluların klişeleri için de geçerlidir. İnsanların telefonda konuştukları veya radyoda duydukları bir yabancıyı görselleştirmeye çalıştıkları stereotipler temelindedir.
Bununla birlikte, insanlar en iyi ihtimalle bir konuşmacının cinsiyetini tanıyabileceğinden, bu tür soylu çabaların geçerliliğini destekleyen hiçbir ikna edici ampirik kanıt yoktur. Tanık ifadesi araştırmalarında ses tanıma ihmal edilen bir konu olmuştur.
Bu bölüm kısmen Bull ve Clifford, Hammersley ve Read, Thomson ve Yarmey tarafından yapılan ilgili ampirik literatür tartışmalarına dayanmaktadır. Kuşkusuz, sesle tanımlama ceza davalarının küçük bir azınlığında yer almaktadır. Bununla birlikte, bu gibi bazı durumlarda, sesle kimlik tespiti, bir suçluya karşı yürütülen yasal işlemlerin hayati bir yönünü oluşturabilir.
Ayrıca, sanık aleyhindeki deliller, yalnızca ikinci dereceden kanıtlara dayalı olmaktansa, bir görgü tanığı tarafından güvenilir bir şekilde teşhis konulduğunda, sahte jüri üyelerinin mahkûm etme olasılığının daha yüksek olduğu tespit edilmiştir.
Suçlunun telefondaki sesi (örneğin, haraç veya müstehcen aramalarda) veya karanlık tarafından iyi gizlenmiş veya iyi kılık değiştirmiş bir fail tarafından tecavüz veya silahlı soygun gibi suçların işlenmesi sırasında veya kurbana dışarıdan saldırır. arkasında veya birisinin suçluların suçlarını planladığını veya az önce işledikleri bir suçu yansıttığını duyduğunda, mevcut tek kimlik kanıtı olabilir.
Bu gibi durumlarda, mağdurdan veya tanıktan daha sonra, teybe kaydedilmiş bir ses diziliminde failin sesini tanımlaması istenebilir.
OpenCV nesne tespiti
Python ile nesne tanıma
Görüntü işleme nesne tespiti
Derin öğrenme ile nesne tanıma
Derin öğrenme ile görüntü işleme
Nesne tanıma yöntemleri
Tensorflow nesne tanıma
OpenCV nesne tanıma Python
Bu tür durumları göstermek için, İngiltere’den bir örnek:
Vaka Analizi
Sesli Tanık Tanıma için Gerçek Koşullar
Johnson davasında, The Times, 9 Temmuz 1994, kurban ve erkek arkadaşı, her ikisi de kurbanın midesini okşayan bir davetsiz misafir tarafından uyandırıldıklarında gece uyuyorlardı. Suçlu, onları bıçakla tehdit ederek, erkek arkadaşı bağlayıp ağzını tıkamaya ve kurbana saldırmaya ve tecavüz etmeye ve çalmaya teşebbüs etmeye başladı. İki kurban polise, suçlunun kalın bir sese ve hafif bir Londra aksanına sahip olduğunu bildirdi. Suçlu tutuklandı ve iki kurban onun sesini teybe kaydedilmiş dokuz ses parçasından seçti. Suçlunun sesi üçüncü sıradaydı. Tecavüzcünün sesini duymak, onu üşüttü ve titretti. Bu, ses tanıma simülasyon çalışmalarının yürütüldüğü koşullardan çok uzaktır.
1660’taki Hulet davasından bu yana İngiliz mahkemelerinde sesle tanımlama kabul edildi, ancak Atlantik’in her iki yakasındaki halk, altmış yıl önce Amerika Birleşik Devletleri’nde bebek Lindbergh’in kaçırılması davasında bunun öneminin daha fazla farkına da vardı.
Bu durumda, Albay Lindbergh, suç işlendikten neredeyse üç yıl sonra adam kaçıran kişinin sesini olumlu bir şekilde tanıdı, bu delil sanığın mahkumiyetini güvence altına almak için çok önemliydi. Lindbergh davası aynı zamanda McGehee’nin ses tanımaya yönelik ilk ve öncü çalışması için de teşvik de sağladı.
Common law yargı yetki alanlarındaki mahkemeler, genel olarak, ses tanıma konusunda uzman çalışması ve bilgisinin var olduğunu kabul eder.24 İngiltere ve Galler’de, tanık ifadesine ilişkin olarak yargı tarafından uygun şekilde uyarlanmış bir Turnbull uyarısı da verilmelidir.
İlginç bir şekilde, polis memurlarının sanıkla yaptığı konuşmalar sırasında, onun sesini kasetlere kaydedilmiş bir kişinin sesi olarak tanıdıklarında verdikleri ifadeler kabul edilebilir, ancak bu kanıtları hariç tutmak için güçlü gerekçeler de olacaktır.
Öyleyse, insanlar tarafından sesle tanımlama ne kadar doğru? Dikkatimizi ampirik literatüre çevirmeden önce, insanlar tarafından ses tanımlamaya karşı makine tarafından ses tanımlama söz konusu olduğunda, Bull’un erken bir literatür incelemesinde, “elektro-mekanik performansının kanıt var” sonucuna vardığı belirtilmelidir. spektrografik ses tanımlama sistemleri, insan dinleyicilerinkinden de daha doğru değildir.
Durum böyle olunca, mahkemelerin ve özellikle jüri üyelerinin, görünüşte gelişmiş elektrik donanımının ve bariz uzmanların yanılmaz olduklarına inandırılmamaları önemlidir’. Bununla birlikte, on yıldan fazla bir süre sonra, Hammersley ve Read literatür incelemelerinde bilgisayarların ses tanıma doğruluğunda insan dinleyicilerini aşabileceğini, hatta yalnızca yüzde 5’lik bir hata oranına ulaşabileceğini belirtti. Bununla birlikte, tahminlerinin doğruluğu kanıtlanmayı da beklemektedir.
Mevcut literatür, aşağıdaki çalışmaların kanıtladığı gibi, görsel ve sesli tanımlama arasında dikkate değer derecede benzerlik göstermektedir. Görgü tanıkları gibi kulak tanıkları da hataya eşit derecede eğilimlidir ve bu nedenle potansiyel olarak güvenilmezdir. Bununla birlikte, sesle tanımlama üzerine yapılan çalışmaların çoğunun düşük ekolojik geçerlilik koşulları altında gerçekleştirildiğine dikkat edilmelidir. Örneğin, hazırlıksızlık ve/veya şiddet koşulları altında sesli belleği inceleyen çok az sayıda araştırmacı da vardır.
Derin öğrenme ile görüntü işleme Derin öğrenme ile nesne tanıma Görüntü işleme nesne tespiti Nesne tanıma yöntemleri OpenCV nesne tanıma Python OpenCV nesne tespiti Python ile nesne tanıma Tensorflow nesne tanıma