Métodos para cálculo de razão de verossimilhança para utilização de sistemas de reconhecimento facial em cenários forenses

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ribeiro, Rafael Oliveira
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49832
Resumo: Dissertação (Mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023.
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spelling Métodos para cálculo de razão de verossimilhança para utilização de sistemas de reconhecimento facial em cenários forensesReconhecimento de faceRazão de verossimilhançaDissertação (Mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023.Na área forense, o exame pericial de comparação facial tem adquirido maior relevância à medida em que cresce o número de dispositivos com capacidade de gravação de imagens e, por conseguinte, aumenta o número de crimes em que os autores têm suas faces capturadas em imagens. Atualmente esse exame pericial é baseado na análise e comparação manual de elementos morfológicos da face e os resultados são expressos de forma qualitativa, o que dificulta a sua reprodutibilidade e a combinação de seus resultados com outras evidências pela instância julgadora. Este trabalho tem como objetivo avaliar métodos para expressar os resultados do exame de forma quantitativa, com o cálculo de razão de verossimilhança (do inglês Likelihood-Ratio – LR) a partir de escores obtidos de sistemas de reconhecimento facial. Além de facilitar a reprodutibilidade dos resultados, aspecto crítico na área forense, os métodos avaliados permitem a validação empírica de desempenho nas condições de cada caso. Neste trabalho foram avaliados métodos paramétricos e não-paramétricos para cálculo de LR a partir de escores, utilizando dois sistemas de reconhecimento facial de código aberto, ArcFace e FaceNet, e cinco bases com imagens faciais representativas de cenários frequentemente encontrados em casos periciais: imagens de mídias sociais e de câmeras de CFTV. Além disso, foram realizados experimentos relacionados à agregação de embeddings em casos onde há mais de uma imagem do indivíduo de interesse. Estes experimentos demonstraram melhora substancial no cálculo de LR a partir de sistemas de reconhecimento facial, especialmente nos cenários envolvendo imagens de pior qualidade: redução na Cllr em até 95% (de 0,249 para 0,012) para imagens de CFTV e de até 96% (de 0,083 para 0,003) para imagens de mídias sociais.Forensic face comparison is becoming more relevant as the number of devices with image recording capabilities increase, with a consequential increase in the number of crimes in which the face of the perpetrator is recorded. This forensic examination is still based on the manual analysis and comparison of morphological features of the faces. Its results are expressed qualitatively, making it difficult to reproduce and combine with other evidence. This work evaluates methods to obtain a quantitative result for the examination, with the computation of score-based Likelihood-Ratio - LR. Face recognition systems are used to obtain scores that are then converted to an LR. The methods investigated in this work facilitate reproducibility, a critical aspect in forensics, and it also allow for the empirical validation of performance in the conditions of each forensic case. We evaluate parametric and non-parametric methods for LR computation. Two open-source face recognition models were used (ArcFace and FaceNet) on images from five datasets that are representative of common scenarions in forensic casework: images from social media and images from CCTV cameras. We also investigate strategies for embedding aggregation in cases where there is more than one image of the person of interest. These experiments demonstrate substantial improvements in forensic evaluation settings, with improvements in Cllr of up to 95% (from 0.249 to 0.012) for CCTV images and of up to 96% (from 0.083 to 0.003) for social media images.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)Programa de Pós-Graduação em InformáticaVidal, Flávio de BarrosRibeiro, Rafael Oliveira2024-08-13T21:09:21Z2024-08-13T21:09:21Z2024-08-132023-06-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfRIBEIRO, Rafael Oliveira. Métodos para cálculo de razão de verossimilhança para utilização de sistemas de reconhecimento facial em cenários forenses. 2023. 89 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49832porA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-08-13T21:09:21Zoai:repositorio.unb.br:10482/49832Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-08-13T21:09:21Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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