심각한 범죄 사건에서 손 이미지를 활용한 개인 신원, 성별 및 연령 추정을 위한 딥 멀티태스크 표현 학습

核心概念

심각한 범죄 사건에서 가해자의 손 이미지를 활용하여 개인 신원, 성별 및 연령을 효과적으로 추정할 수 있다.

摘要

이 논문에서는 심각한 범죄 사건에서 가해자의 손 이미지를 활용하여 개인 신원, 성별 및 연령을 동시에 추정하는 딥 멀티태스크 표현 학습 프레임워크를 제안한다.

다양한 최신 딥러닝 아키텍처를 조사하고 손 이미지에서 신원, 성별 및 연령을 공동으로 추정하는 성능을 비교한다. 연령 예측을 단순화하기 위해 연령 그룹을 생성한다.

11k 손 이미지 데이터셋을 활용하여 광범위한 평가와 비교를 수행한 결과, 컨볼루션 기반 ConvNeXt-Tiny와 트랜스포머 기반 Swin-T 아키텍처가 가장 우수한 성능을 보였다. 이를 통해 심각한 범죄 사건에서 가해자의 손 이미지로부터 신원, 성별 및 연령을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인했다. 이는 국제 경찰력이 법정에서 가해자를 식별하고 기소하는 데 도움이 될 것이다.

統計資料

11k 손 이미지 데이터셋의 오른쪽 등쪽 부분에는 143개의 신원이 있으며, 총 2,004개의 이미지가 포함되어 있다.
11k 손 이미지 데이터셋의 오른쪽 등쪽 부분에는 909명의 남성과 1,095명의 여성 이미지가 포함되어 있다.
11k 손 이미지 데이터셋의 오른쪽 등쪽 부분에는 0-20세 372개, 21세 878개, 22세 414개, 23세 147개, 24-30세 114개, 31-75세 79개의 이미지가 포함되어 있다.

引述

"심각한 범죄 사건에서 가해자의 손 이미지는 종종 유일하게 이용 가능한 정보이다. 이는 가해자들이 종종 얼굴을 가리지만 손은 노출되기 때문이다."
"손 이미지는 생체 인식 개인 식별에 유용한 특징을 제공하며, 다른 생체 인식 모달리티에 비해 변동성이 적고 성인기 이후 상대적으로 안정적이다."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Joint Person Identity, Gender and Age Estimation from Hand Images using Deep Multi-Task Representation Learning

by Nathanael L.... 於 arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2303.15263.pdf

深入探究

손 이미지 외에 다른 생체 인식 모달리티를 활용하여 개인 신원, 성별 및 연령을 추정하는 방법은 무엇이 있을까?

다른 생체 인식 모달리티를 활용하여 개인 신원, 성별 및 연령을 추정하는 방법에는 얼굴, 지문, 홍채, 보행, 음성 등이 포함됩니다. 예를 들어, 얼굴 인식 기술은 딥러닝을 사용하여 개인의 얼굴 특징을 분석하고 인식하는 데 사용됩니다. 지문 인식은 개인의 지문 패턴을 분석하여 신원을 확인하고 연령 및 성별을 추정할 수 있습니다. 홍채 인식은 홍채의 고유한 패턴을 활용하여 개인을 식별하고 추가적인 소프트 바이오메트릭스 정보를 얻을 수 있습니다. 보행 인식은 개인의 보행 패턴을 분석하여 신원을 확인하고 연령 및 성별을 추정할 수 있습니다. 음성 인식은 개인의 음성 특징을 분석하여 개인을 식별하고 성별을 추정할 수 있습니다.

손 이미지 기반 개인 식별 기술이 발전하면 어떤 새로운 응용 분야가 등장할 수 있을까?

손 이미지 기반 개인 식별 기술이 발전하면 다양한 새로운 응용 분야가 등장할 수 있습니다. 예를 들어, 범죄 수사 분야에서 손 이미지를 활용하여 범죄자의 신원을 신속하게 확인하고 성별 및 연령을 추정할 수 있습니다. 또한, 보안 시스템에서 손 이미지를 사용하여 출입 통제나 인증 시스템을 개선할 수 있습니다. 의료 분야에서는 손 이미지를 활용하여 환자의 건강 상태를 모니터링하거나 의료 기록을 안전하게 보호하는 데 사용할 수 있습니다. 또한, 손 이미지를 활용한 개인 식별 기술은 은행 및 금융 기관에서 안전한 거래를 보장하거나 스마트 시티 기술에서 개인화된 서비스를 제공하는 데 활용될 수 있습니다. 이러한 새로운 응용 분야는 손 이미지 기술의 발전으로 더욱 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다.