Du har inte javascript påslaget. Det innebär att många funktioner inte fungerar. För mer information om Vinnova, ta kontakt med oss.

Multimodal Biometri för Forensik

Diarienummer
Koordinator KUNGLIGA TEKNISKA HÖGSKOLAN
Bidrag från Vinnova 300 000 kronor
Projektets löptid september 2018 - september 2019
Status Avslutat
Utlysning Individrörlighet för innovation och samhällsnytta
Ansökningsomgång Individrörlighet för innovation

Syfte och mål

Målet är att förnya samarbetet mellan KTH och NFC. NFC kommer att vinna på att få avancerad forskning om biometri och KTHs professor vinner på att exponera artificiell intelligens till verkliga problem. Syftet är att studera hur man kan utveckla multimodala person identifieringsverktyg baserade på integrerade information från människornas kropp, nämligen ansiktet iris och fingeravtryck, som kommer att prestera betydligt bättre än de existerande i svenska kriminalteknik. Verktygen ska även utvecklas för att förbättra identifiering av de misstänkta i videoövervaknings videor.

Resultat och förväntade effekter

1. En tydlig bild av befintliga och framtida utmaningar för personidentifiering i videoövervakning. 2. En omfattande sammanfattning av båda vad som gjorts och avancerad person identifieringsmetoder inom videoövervakning 3. Kritiska recensioner om relaterade informationskällor 4. En god vetenskaplig grund kommer att etableras för att identifiera multimodal person. 5. En teknisk väg korta för att utveckla multimodala person identifieringsmetoder till kriminaltekniska verktyg. 6. En konkret handlingsplan, inklusive nästa steg, viktiga forskningsfrågor och aktiviteter.

Upplägg och genomförande

Professor Haibo Li arbetade på NFC-projektet i tre månader under perioden: september 2018 till september 2019. Professor Li arbetade med Dr. Peter Bergström och hans forskargrupp i NFC. Ett gemensamt projektteam med representanter från NFC och KTH inrättades. Från NFC: s sida har Lena Klasen, E. Leitet och P. Bergström varit aktiva i projektet. Tre workshops ägde rum i NFC under projektperioden om multimodal biometri, datadriven kriminalteknologi, djup inlärningsnätverk och identifiering av mänskligt ansikte, som lockade kriminaltekniska forskare och NFC-säkerhetsutövare.

Externa länkar

Texten på den här sidan har projektgruppen själv formulerat. Innehållet är inte granskat av våra redaktörer.

Senast uppdaterad 24 april 2018

Diarienummer 2018-00767

Statistik för sidan