論文の概要: Enhancing Crime Scene Investigations through Virtual Reality and Deep Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18458v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 05:37:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 06:11:53.079311
• Title: Enhancing Crime Scene Investigations through Virtual Reality and Deep Learning Techniques
• Title（参考訳）: バーチャルリアリティとディープラーニング技術による犯罪現場調査の強化
• Authors: Antonino Zappalà, Luca Guarnera, Vincenzo Rinaldi, Salvatore Livatino, Sebastiano Battiato,
• Abstract要約: バーチャルリアリティー(VR)における犯罪現場の視認のためのフォトグラム再構成を提案する。 トレーニング済みのFaster-RCNNモデルは、現場の関連オブジェクトを最適に分類できる最良の方法として選ばれた。 模擬犯罪現場における実験結果から,本手法は潜在的な証拠価値のある物体の発見・認識に有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.056097214864067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The analysis of a crime scene is a pivotal activity in forensic investigations. Crime Scene Investigators and forensic science practitioners rely on best practices, standard operating procedures, and critical thinking, to produce rigorous scientific reports to document the scenes of interest and meet the quality standards expected in the courts. However, crime scene examination is a complex and multifaceted task often performed in environments susceptible to deterioration, contamination, and alteration, despite the use of contact-free and non-destructive methods of analysis. In this context, the documentation of the sites, and the identification and isolation of traces of evidential value remain challenging endeavours. In this paper, we propose a photogrammetric reconstruction of the crime scene for inspection in virtual reality (VR) and focus on fully automatic object recognition with deep learning (DL) algorithms through a client-server architecture. A pre-trained Faster-RCNN model was chosen as the best method that can best categorize relevant objects at the scene, selected by experts in the VR environment. These operations can considerably improve and accelerate crime scene analysis and help the forensic expert in extracting measurements and analysing in detail the objects under analysis. Experimental results on a simulated crime scene have shown that the proposed method can be effective in finding and recognizing objects with potential evidentiary value, enabling timely analyses of crime scenes, particularly those with health and safety risks (e.g. fires, explosions, chemicals, etc.), while minimizing subjective bias and contamination of the scene.
• Abstract（参考訳）: 犯罪現場の分析は、法医学的な調査において重要な活動である。 犯罪現場調査官や法科学専門家は、裁判所が期待する品質基準を文書化するための厳格な科学的報告書を作成するために、ベストプラクティス、標準的な手術手順、批判的思考に頼っている。 しかし, 犯罪現場調査は, 接触のない非破壊的な分析手法を用いても, 劣化, 汚染, 変化の影響を受けやすい環境において, 複雑かつ多面的な作業である。 この文脈では、遺跡の文書化と明らかな価値の痕跡の同定と分離は、依然として困難な試みである。 本稿では,バーチャルリアリティ(VR)における検査のための犯罪現場のフォトグラム的再構築を提案し,クライアントサーバアーキテクチャによるディープラーニング(DL)アルゴリズムによる完全自動物体認識に焦点を当てた。 トレーニング済みのFaster-RCNNモデルは、VR環境の専門家によって選択された、現場の関連オブジェクトを最もよく分類できる最良の方法として選ばれた。 これらの操作は犯罪現場の分析を大幅に改善し、加速させ、法医学の専門家が分析対象を詳細に分析するのに役立つ。 模擬犯罪現場における実験結果から,本手法は潜在的な証拠価値のある物体の発見と認識に有効であり,特に健康・安全リスク(火災,爆発,化学物質など)のタイムリーな分析が可能であり,かつ,現場の主観的偏見や汚染を最小限に抑えることができることが示された。

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