Photogrammetrische Fallrekonstruktionen in 3D

Neue Wege der Tatermittlung

Polizeieinsätze z. B. bei Demonstrationen oder Gewalttaten werden zunehmend videobegleitend aufgezeichnet. Meist erfolgten die Aufnahmen frontal (aus nur einer Blickrichtung) mittels Stabaufnahme und erhöhtem Standort.

Nachtaufnahmen werden ebenso frontal beleuchtet (Kamera-Licht-Kopplung), was zu vermehrtem Reflexionsaufkommen führt. Die standardmäßig voreingestellte Bildwiederholrate ist bei schnell ablaufendem Handlungsgeschehen und vielen Akteuen meisten zu niedrig. Aufnahmen aus Frontalansicht lassen zudem kaum reale Abstandsschätzungen und räumliche Ansichten zu. Der vermeintliche Videobeweis ist dann ohne forensische Eingriffe nicht auszuwerten. Wie kann dennoch eine Tatermittlung und damit eine Fallrekonstruktion erfolgen sowie ein Videobeweis gelingen?
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Sprachanalyse / Voice Analysis

Sprachanalyse – Entlarvt forensische Phonetik den Täter?
Zweisprachige Ausgabe in Deutsch / Englisch
Voice Analysis – Does forensic phonetics reveal the criminal?
Bilingual issue in German / English
Dr. Braun, Stefan K.

ISBN (Print) 978-3-9810884-7-2
ISBN (E-Book PDF) 978-3-945484-21-0
Bestellnummer: NW108847

neowiss – Europäischer Wissenschaftsverlag | Frankfurt am Main
Erscheinungsdatum: 19.06.2020
1. Auflage

Unter alltäglichen Umständen stellt die Sprechererkennung kein Problem dar, sofern der Sprecher bzw. Gesprächspartner bekannt und vertraut ist. Wenn die Sprechererkennung forensisch bedeutsam wird, stellt sich die Frage, mit welcher Sicherheit eine Identifizierung bzw. Verifikation gerichtsfest zu akzeptieren ist. Beispiele sind zu benennen bei der Identifizierung von Tatsprechern, die in Straftaten wie Erpressung, Raub, Bedrohung, Verleumdung, Tötungsdelikten und zahlreicher anderer Straftaten verwickelt sind oder verdächtigt werden.
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Gesichtserkennung in der Forensik


Gesichtserkennung in der ForensikBiometrische KI-gestützte Diagnoseverfahren
Autor: Dr. Stefan K. Braun

Zeitschrift “Digital Production
Magazin für digitale Medienproduktion
Publiziert von Pixeltown GmbH, 05-06/2020

Ganz allgemein gesagt ist die Gesichtserkennung (face recognition) ein biometrisches KI-gestütztes und automatisiertes Diagnoseverfahren, mit der die Zuordnung zu einer Person gelingt. Die Gesichtserkennung basiert dabei auf mathematischen Verfahren zur Mustererkennung und maschinellem Lernen. Maschinelle Lernverfahren (Deep Learning), basierend auf „Data-Mining“ (Finden neuer Muster und Gesetzmäßigkeiten), generieren Wissen aus Erfahrung. Künstliche Systeme lernen aus Beispielen und verallgemeinern die Erkenntnisse nach Beendigung der Lernphase. Erste Ansätze der Gesichtserkennung gab es bereits 1958 mit nicht lernendem künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN).
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Analyse von Videoaufnahmen aus Polizeieinsätzen


Befinden sich Polizeibeamte in Einsätzen, um z. B. Menschenansammlungen aufzulösen, Demonstrationen zu begleiten oder Kontrollen durchzuführen, werden deren Handlungen u. U. auf Videomaterial aufgezeichnet. Häufig sind agierende und zu kontrollierende Personen alkoholisiert, die Situation ist emotional aufgeladen. Werden Polizeibeamte beleidigt oder angegriffen, müssen Angriffe abgewehrt werden. Ein Einsatzbefehl erlaubt, Akteure zurückzudrängen. Wird die Sache als Staatsschutzsache eingestuft, ermittelt die Staatsanwaltschaft. Gerät der Einsatz außer Kontrolle, sind Videoaufnahmen bei einer späteren Situationsanalyse hilfreich, wie Handlungen und Gegenhandlungen erfolgt sind.

Je nach Aufzeichnungsverfahren werden Filme mit einer Bildwiederholrate progressiv oder interlaced aufgezeichnet. Im progressiven Verfahren wird in Vollbildern aufgezeichnet. Interlaced aufgezeichnete Videoaufnahmen bauen ein vollständiges Bild (Frame) aus zwei unterschiedlichen Halbbildern auf. Das Verfahren stammt aus dem klassischen Zeilensprungverfahren (verzahnte Bilder). Die Bildwiederholrate liegt i.d.R. bei 25 oder 30 Bildern. Analysen werden mit professionellen Instrumenten durchgeführt, mit denen das Material intensiv untersucht werden kann.
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Der Farbwinkel definiert den Farbton “Hue”


Fotoaufnahmen unterschiedlicher Fotosessions, verschiedener Fotografen und variierender Fotohardware wirken ohne Angleichung von Farbe, Sättigung und Helligkeit in der Regel uneinheitlich. Werden Motive zudem bei wechselnden Lichtverhältnissen fotografiert (Tageslicht, Kunstlicht, Mischlicht, Gegenlicht etc.), sind Anpassungen unumgänglich. Welche Toleranzen sind bei Farbanpassungen erlaubt? Wie werden Farbanpassungen definiert und welche Festlegungen müssen getroffen werden, wenn Farbkoordinaten eines Quellprofils außerhalb des Farbraumes des Zielprofils liegen?

Fertigungsprozesse unterliegen ausnahmslos einer Fülle von Einflüssen, die unvermeidbare Abweichungen einzelner Produkte, Chargen, Serien etc. von vereinbarten Vorgaben verursachen bzw. Schwankungen innerhalb einer gefertigten Produktserie zur Folge haben. Solche Prozesseinflüsse können systematischer oder zufälliger Natur sein und beruhen auf einer Vielzahl von Ursachen.
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Freisprechung Mediengestalter 2020, Talk am 31.01.2020


Freisprechung der Mediengestalter Digital und Print 2020 an der Gutenbergschule Frankfurt am Main (Berufliche Schule für Druck- und Medientechnik, Farbtechnik und Raumgestaltung). Der feierliche Abschluss der Ausbildungszeit eines Auszubildenden in einem Handwerksberuf folgt einer tausendjährigen Tradition.

Acquittal of digital and print media designers 2020 at the Gutenberg School Frankfurt am Main (Vocational school for printing and media technology, color technology and interior design). The ceremonial completion of an apprentice’s education in a craft profession follows a thousand-year-old tradition.
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Gesichtserkennung in der forensischen Analyse


Die Gesichtserkennung (face recognition) ist ein biometrisches KI-gestütztes und automatisiertes Diagnoseverfahren, mit der die Zuordnung zu einer Person gelingt. Die Gesichtserkennung basiert dabei auf mathematischen Verfahren zur Mustererkennung und maschinellem Lernen. Wird von der Zuordnung der Person gesprochen, handelt es sich im forensischen Sinne um eine Identifikation und Verifikation, um eine Authentifizierung von Personen. Im Gegensatz dazu ist die Gesichtsdetektion abzugrenzen, die nur eine Lokalisierung eines Gesichtes im Bild / Videobild vornimmt.
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Medienforensik im Praxiseinsatz, Talk am 28.11.2019


Gastvortrag am 28.11.2019 an der RUB Ruhr-Universität Bochum im Masterseminar Medienwissenschaft / Wissenschaftssystematik und aktuelle Forschungsthemen der Medienwissenschaft (Fakultät für Philologie) zum Thema Medien der Forensik. 3 Stunden Vortrag und angeregte Diskussion mit interessierten Studenten. “Medien in der forensischen Praxis” mit den Schwerpunktthemen Bildforensik, Videoforensik, Audioforensik, Phonetik, Medienpiraterie und Gesichtserkennung. Vielen Dank an die Universität für den perfekten Ablauf und Organisation und einen Dank an das Engagement der Studenten.

Guest lecture at the RUB Ruhr-University Bochum in the Masterseminar.
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Manipulationen in einer Audioaufnahme


Audioaufnahmen zu manipulieren wirft mindestens zwei Hauptfragen auf: Warum werden Audioaufnahmen manipuliert und wenn ja, wie sehen diese Manipulationen aus? Oft werden Audioaufnahmen heimlich und verdeckt durchgeführt. Situativ bedingt oder mangels Fachkenntnis des Bedieners liegen Audioaufnahmen häufig in schlechter Aufnahmequalität vor. Die Aufnahmen sollen dann auf Verständlichkeit bearbeitet, manchmal transkripiert und auf Manipulationen untersucht werden.

Motivationen zur Manipulation sind oft eine Verdeckung (Löschung) von Gesprächsinhalten, eine Veränderung oder Verschleierung von Gesprächszusammenhängen oder eine Ent- oder Belastung von Personen, letzteres häufig in Form von Erpressungen. Auch dienen Audioaufnahmen zur Bestätigung von (vermeintlichen) Vertragsabschlüssen. Oft ist unklar, ob der Leistungsgeber einen nicht zustande gekommenen Vertragsabschluss mit Hilfe einer manipulierten Aufnahme erzwingen will oder der Leistungsnehmer sich nicht mehr an den real stattgefundenen Vertragsabschluss erinnern kann. Meist findet eine Aufnahme nur ganz am Ende des Vertragsabschlusses statt, wenn der Leistungsempfänger dies mit einem gesprochenen “Ja” quittiert.
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Transformationsprozesse durch Digitalisierung in der Kultur- und Kreativwirtschaft


Wissenschaft und Forschung 2019 (Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge zur Forschung)
Digitalisierung in Lehre und Management
Hofbauer, G.; Oppitz, V. (Hrsg.)

Sammelband mit wirtschaftswissenschaftflichen Beiträgen
Deutsch und Englisch
398 Seiten, 876 g, Höhe 258 mm, Breite 182 mm, Tiefe 27 mm (B x H x T), 1. Auflage 2019
ISBN 978-3-947208-12-8 (Hardcover)
398 Seiten, 720 g, 17,6 cm x 25,1 cm x 2,2 cm (B x H x T), 1. Auflage 2019
ISBN ISBN 978-3-947208-11-1 (Softcover)
uni-edition, Berlin

Veröffentlichung Januar 2019

Transformationsprozesse durch Digitalisierung in der Kultur- und Kreativwirtschaft
Motor der Raubkopie?
(S. 309-320)
Autor: Dr. Stefan K. Braun © 2019
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