Technical note: The impact of image size on bloodstain pattern analysis using machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Classification of bloodstain patterns can occur at the scene or through (digital) images submitted for analysis and/or peer review. Capturing high-resolution images requires high-quality cameras or scanners and can be time consuming, especially when image stitching is needed. With the increasing use of machine learning (ML) for image analysis, handling large images is also computationally demanding. This raises the question of whether high-resolution images are necessary for accurate ML based pattern classification. In this study, we explore the role of image size on bloodstain classification by replicating an existing experiment distinguishing impact versus forward spatter, using both original and resized images. Despite expectations, reducing resolution did not significantly affect classification accuracy. This suggests that modern ML techniques may be less reliant on fine image detail than human analysts. We also examined the importance of feature selection in classification. Using only four key features showed results comparable to those obtained using all 58 from the original model. This points to the potential for simpler, more efficient models without sacrificing accuracy. These results raise important questions, while the model performed well under reduced input conditions, it is essential to understand what it relies on and why. Rather than applying ML models blindly, we emphasize the need to understand their behavior, for responsible and effective use in forensic workflows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».