論文の概要: Criminal Investigation Tracker with Suspect Prediction using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10423v1
• Date: Tue, 21 Feb 2023 03:24:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 16:34:35.702260
• Title: Criminal Investigation Tracker with Suspect Prediction using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた被疑者予測付き刑事捜査追跡装置
• Authors: S. J. Dilmini (1), R. A. T. M. Rajapaksha (1), Erandika Lakmali (2), S. P. S. Mandula (1), D. D. G. Delgasdeniya (1), Pradeepa Bandara (1) ((1) Faculty of Computing, Sri Lanka Institute of Information Technology, Malabe, Sri Lanka, (2) University of Kelaniya, Dalugama, Kelaniya, Sri Lanka)
• Abstract要約: 本研究は,実世界データに基づく犯罪予測と犯罪法人化の新たなアプローチを提供する。 スリランカの犯罪者を識別する自動化アプローチは、現在のシステムよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An automated approach to identifying offenders in Sri Lanka would be better than the current system. Obtaining information from eyewitnesses is one of the less reliable approaches and procedures still in use today. Automated criminal identification has the ability to save lives, notwithstanding Sri Lankan culture's lack of awareness of the issue. Using cutting-edge technology like biometrics to finish this task would be the most accurate strategy. The most notable outcomes will be obtained by applying fingerprint and face recognition as biometric techniques. The main responsibilities will be image optimization and criminality. CCTV footage may be used to identify a person's fingerprint, identify a person's face, and identify crimes involving weapons. Additionally, we unveil a notification system and condense the police report to Additionally, to make it simpler for police officers to understand the essential points of the crime, we develop a notification system and condense the police report. Additionally, if an incident involving a weapon is detected, an automated notice of the crime with all the relevant facts is sent to the closest police station. The summarization of the police report is what makes this the most original. In order to improve the efficacy of the overall image, the system will quickly and precisely identify the full crime scene, identify, and recognize the suspects using their faces and fingerprints, and detect firearms. This study provides a novel approach for crime prediction based on real-world data, and criminality incorporation. A crime or occurrence should be reported to the appropriate agencies, and the suggested web application should be improved further to offer a workable channel of communication.
• Abstract（参考訳）: スリランカの犯罪者を識別する自動化アプローチは、現在のシステムよりも優れている。 目撃者から情報を得ることは、現在使われている信頼性の低いアプローチと手順の1つである。 自動犯罪識別は、スリランカ文化がこの問題に対する認識を欠いているにもかかわらず、命を救える能力を持っている。 このタスクを完了させるためにバイオメトリックスのような最先端技術を使用するのは、最も正確な戦略だ。 最も顕著な結果は、生体認証技術として指紋と顔認識を適用することで得られる。 主な責任は画像の最適化と犯罪である。 CCTVの映像は、人の指紋を特定し、人の顔を特定し、武器を含む犯罪を特定するために用いられる。 さらに,我々は,通報システムを公開し,警察の報告を付加し,警察官が犯罪の本質を理解するのを容易にするために,通報システムを開発し,警察の報告を強制する。 また、武器を含む事件が検出された場合、関連するすべての事実の犯罪の自動通知が最寄りの警察署に送られる。 警察報告書の要約が、これが最も独創的な理由である。 全体の画像の有効性を向上させるために、システムは、犯罪現場の全貌を迅速かつ正確に識別し、顔と指紋を使って容疑者を特定し認識し、銃器を検出する。 本研究は,実世界データに基づく犯罪予測と犯罪法人化の新たなアプローチを提供する。 犯罪や発生を適切な機関に報告し、提案するWebアプリケーションをさらに改善して、通信の有効なチャネルを提供する必要がある。

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