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Enregistrement W2197948521 · doi:10.1108/jfp-10-2014-0040

Are two views better than one? Investigating three-quarter view facial composites

2015· article· en· W2197948521 sur OpenAlexaboutno aff
Hayley Ness, Peter Hancock, Leslie Bowie, Vicki Bruce, Graham Pike

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)WitnessSuspectComputer scienceRecallIdentification (biology)Encoding (memory)Face (sociological concept)Facial recognition systemArtificial intelligencePattern recognition (psychology)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The introduction of a three-quarter-view database in the PRO-fit facial-composite system has enabled an investigation into the effects of image view in face construction. The purpose of this paper is to examine the impact of constructing full-face and three-quarter-view composites under different encoding conditions. It also examines the potential value of three-quarter-view composites that can be generated automatically from a front-view composite. The authors also investigate whether there is an identification benefit for presenting full-face and three-quarter composites together. Design/methodology/approach – Three experiments examine the impact of encoding conditions on composite construction and presentation of composites at the evaluation stage. Findings – The work revealed that while standard full-face composites perform well when all views of the face have been encoded, care should be taken when a person has only seen one view. When a witness has seen a side view of a suspect, a three-quarter-view composite should be constructed. Also, it would be beneficial for a witness to construct two composites of a suspect, one in full-face view and one in a three-quarter-view, particularly when the witness has only encoded one view. No benefit emerged for use of three-quarter-view composites generated automatically. Research limitations/implications – This is the first study to examine viewpoint in facial composite construction. While a great deal of research has examined viewpoint dependency in face recognition tasks, composite construction is a reconstruction task involving both recall and recognition. The results indicate that there is a viewpoint effect that is similar to that described in the recognition literature. However, more research is needed in this area. Practical implications – The practical implications of this research are that it is extremely important for facial composite operators in the field (police operators) to know who will make a good likeness of the target. Research such as this which examines real-life issues is incredibly important. This research shows that if a witness has seen all views of a perpetrator’s face then standard composite construction using a full-face view will work well. However, if they have only seen a single view then it will not. Social implications – There are obvious wider societal implications for any research which deals with eyewitness memory and the potential identification of perpetrators. Originality/value – No research to date has formally examined the impact of viewpoint in facial-composite construction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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