Neue Techniken für die Forensikforschung
Die Untersuchung von menschlichen Eigenschaften und Merkmale - Biometrie - ist in der Forensik von entscheidender Bedeutung, um die Strafverfolgung voranzubringen. Das Sammeln forensischer Beweise beinhaltet jedoch auch Wahrscheinlichkeitsberechnungen für den Abgleich von menschlichen Eigenschaften und Merkmalen mit Verdächtigen und die Bestimmung der Wahrscheinlichkeiten der Schuld. Forscher in Europa könnten von neuen Modellen profitieren, mit denen sich Beweise mit Verdächtigen in Verbindung bringen lassen, um so mit mehr Sicherheit auf Unschuld oder Schuld schließen zu können. Mit dieser Problematik befasste sich das EU-geförderte Projekt BBFOR2 (Bayesian biometrics for forensics). Das Projekt bildete junge Forscher zum Bayes-Paradigma in forensischen biometrischen Nachweisverfahren aus, wobei alle unterschiedlichen Umstände bei der Sammlung forensischer biometrischer Spuren berücksichtigt werden sollten. Es führte 14 Nachwuchsforscher und vier erfahrene Forscher zusammen. Diese konzentrierten sich auf die forensische Anwendung von Biometrie in Bereichen wie automatische Erkennung anhand von Sprache, Gesicht, Finger- und Handabdrücken. BBFOR2 verbesserte die Identifizierung von möglichen Verdächtigen in einer Datenbank unter Verwendung von Spuren, die an einem Tatort gefunden wurden. Um die Beweislast vor Gericht besser präsentieren zu können, entwickelte es auch fortschrittliche Techniken für den Vergleich von Proben von einem Verdächtigen und der Spur. Das Projektteam machte auch spürbare Fortschritte zu verschiedenen Aspekten der Sprechererkennung. Dazu gehörten die Automatisierung der Sprecherverifikation und das Schätzen von Alter, sozialer Gruppe und Geschlecht anhand der Stimme. Die Teammitglieder befassten sich mit der Beziehung zwischen Bildqualität und Gesichtserkennungsleistung sowie mit verschiedenen Methoden, um Gesichtserkennungssysteme in Wahrscheinlichkeitsverhältnisse umzuwandeln. Zum Beispiel wurde die "Fähigkeit Kalibrierung" verwendet, um die Qualität des biometrischen Detektors zur Bestimmung des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses zu beurteilen. Beeindruckender Weise standardisierten sie erfolgreich die Verwendung des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses und homogenisierten das Paradigma, das die Qualität der gemeldeten Wahrscheinlichkeitsverhältnisse auswertet. Als Ergebnis können diese Ergebnisse des unvoreingenommenen automatisierten Erkennungssystems als Beweismittel in Gerichtsverfahren verwendet werden. Diese Erfolge und viele anderen führten zu mehr als 100 Publikationen zu dem Thema und legten so das Fundament für große Veränderungen in diesem Bereich. Am Ende des Projekts präsentierte eine Konferenz mit dem Titel "Biometric Technologies in Forensic Science" die wichtigsten Ergebnisse und unterstützte deren Verbreitung unter Forschern und in der wissenschaftlichen Gemeinschaft. Politische Entscheidungsträger und Fachleute aus den Bereichen Polizei und Justiz könnten erheblich von der unter BBFOR2 geleisteten Arbeit profitieren.
Schlüsselbegriffe
Forensik, biometrisch, Sprechererkennung, Gesichtserkennung, Fingerabdruck, Wahrscheinlichkeitsverhältnis
