Über stefanbraun

Stefan Braun, geboren in Solothurn (Schweiz), ist Dipl.-Ing. für Medien und Dipl.-Sachverständiger (BWA). Er studierte an der Hochschule der Medien in Stuttgart sowie an der Europäischen BWA Hochschule für Wirtschaft und Management in St. Gallen / Schweiz. Er ist Medieningenieur, Druckvorlagenhersteller (Mediengestalter), Verleger, Herausgeber, Journalist und Autor. Stefan Braun arbeitet heute als Medienexperte, Kommunikationsspezialist und Sachverständiger für Medienproduktion und Mediendesign in Frankfurt am Main. Er ist Autor zahlreicher Buch- und Fachveröffentlichungen und vertritt als Delegierter der "Berufsgruppe Verleger" die Rechte und Interessen der außerordentlichen und angeschlossenen Mitglieder der Verwertungsgesellschaft GEMA. Bei den IHKs Frankfurt am Main und Offenbach ist er Mitglied in den Prüfungsausschüssen für Mediengestalter. Aktuelle Buchveröffentlichung: "Technikjournalismus" (UVK Verlag, Konstanz). Stefan Braun, born in Solothurn (Switzerland), has a Media Engineering Degree and has a second degree in the "Authorized Expert" programme (Dipl.-Sachverständiger BWA). He studied at the University for Applied Science for media in Stuttgart, Germany and at the European Business School of Economics and Management in St. Gallen, Switzerland. He is a media engineer, reproduction photographer (media designer), artwork manufacturer, publisher, editor, journalist and author. Stefan Braun now works as a media expert, communications specialist, surveyor in media production and media design in Frankfurt am Main. He is the author of numerous publications and a professionally qualified delegate representative for music publishers concerning the rights and interests of the extraordinary and affiliated members of the collecting society GEMA. In the chambers of commerce and industry in Frankfurt am Main and Offenbach, he is a member of the Audit Committees for media designers. Recent Book Publication: "Technical Journalism" (UVK Verlag, Konstanz, Germany).

Foto- / Video-Identifikation

Die Ermittlung personenbezogener Maße ist der Identitätsprüfung in der Anthropologie zugeordnet. Unterschieden wird in Identitätsnachweis und Identitätsausschluss. In der Regel läuft die Identitätsfrage darauf hinaus, ob zwei Fotos (oder Fotosätze) dieselbe Person darstellen, oder ein bestimmtes Individuum mit Fotos, Videoaufnahmen oder anderen morphologischen Merkmalen mit dem bekannten Individuum identisch ist. Bei Aufnahmen aus einer Überwachungskamera sprechen wir von der Foto-Identifikation.
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Identifying Criminals (Pt 2)


Speaker verification in crime researchUsing forensic phonetics in identifying criminals (Part 2)
Autor: Dr. Stefan K. Braun

Zeitschrift “Digital Forensics Magazine
Quarterly Magazine for Digital Forensics Practitioners
Published by TR Media UK, 08/2021

Speaking can be seen as a process that converts a statement of the speaking person into spoken language. The first part of the article “Speaker verification in crime research” focused on the characteristics of phonetics and phonology and the possibilities of speech analysis. Certain minimum requirements for the nature of the investigation material are necessary if speaker recognition becomes forensically significant and identification or verification can be accepted in court.
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Foto-Forensik: Was wir aus Metadaten lesen

Das Gleiche ist nicht dasselbe. Das gilt auch für Lichtbilder. Das gleiche Foto bedeutet, dass sich zwei unterschiedliche Fotografien aufs Haar gleichen (z. B. Papierabzüge vom Original, digitale Kopien), während dasselbe auf eine Identität hinweist, dementsprechend nur einmal existiert (z. B. das Kameraoriginal). Dasselbe Foto ist also genau das eine spezielle unveränderliche Bild. In der Forensik ist dieser Unterschied von Bedeutung, wenn es um die Feststellung von Veränderungen am Bild geht. Häufig werden dem Forensiker (veränderte) Kopien von Bildern vorgelegt, die laut Auftraggeber Originale seien.

Die Verfahren der digitalen Bildforensik zählen zu den sog. “blinden” Verfahren, da i.d.R. Rückschlüsse nur aus vorliegendem Bildmaterial gezogen werden können. Objektiv kann lediglich festgestellt werden, ob ein Bild in irgendeiner Weise bearbeitet wurde. Bei einer Feststellung der Authentizität digitaler Bilder werden u. a. Anhaltspunkte in der Kriminalistik ermittelt. Foto-Forensik beschäftigt sich mit dem Auslesen fotografischer Metadaten, Kameradateisystemen, Dateiformaten, Untersuchung von Bilddateien und im weiteren Sinne ebenso mit der Gesichtserkennung.
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Tatwaffe Aluminiumschläger: Audiovisuelle Analyse


Ein körperlicher Angriff mit einem Baseballschläger als Tatwaffe führte in der Folge zu einer medienforensischen Untersuchung. Hatte die Waffe des Täters Körperkontakt mit dem Geschädigten? Der Angriff wurde aus verschiedenen Richtungen gefilmt. Eine Video- und Audioanlyse soll Aufschluss geben.

Mittels einer Einzelbildanalyse wurden Bildinhalte in der filmischen Abfolge forensisch analysiert. Eine Audioanalyse sollte untersuchen, ob Klangveränderungen beim Auftreffen auf unterschiedliche Materialien (z. B. Stein, Holz, weiche Materialien) abgrenzbar festzustellen sind.
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Identifying Criminals (Pt 1)

Speaker verification in crime researchUsing forensic phonetics in identifying criminals (Part 1)
Autor: Dr. Stefan K. Braun

Zeitschrift “Digital Forensics Magazine
Quarterly Magazine for Digital Forensics Practitioners
Published by TR Media UK, 03/2021

If suspects are to be convicted of their crimes, a language analysis is often considered. The parties to the proceedings often expect more from the results of the analysis than they can offer in a subsequent interpretation of probabilities. Evidential proof is not always possible. The speaker of the crime neither reveals themselves nor are they cooperative.
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Musikwirtschaft: Administration vs. Musikmanagement

Das Music Business ist von einer großen Vielzahl unterschiedlicher Anforderungen und Vertragsarten geprägt. Künstler, Schauspieler, Fotografen, Autoren, Komponisten, Texter, Produzenten etc., im Allgemeinen Urheber und Interpreten, melden ihre Werke und Aufführungen bei den unterschiedlichsten Verwertungsgesellschaften. Während der Urheber das Werk komponiert / textet / bearbeitet (Schöpfungshöhe), führt es der Interpret (Künstler) auf (Leistung).

Das Music Business ist ein sehr stark fragmentierter, schnelllebiger und komplexer Markt mit vielen Erscheinungsformen von Produkten und Dienstleistungen. Insbesondere seit der Digitalisierung hat die Angebotsvielfalt um ein Vielfaches zugenommen. Welche Dienstleistungen fallen unter den Auftrag der Administration und wie unterscheiden sich diese von sog. Verlagsadministrationen? Welche Vergütungssätze sind für solche Aufgaben marktüblich?
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Wertermittlung von Musikproduktionen

Musik ist kein Wirtschaftsgut wie jedes andere. Künstler sind gezwungen, in sich abgegrenzte Werke zu schaffen, die als unteilbares Gut am Musikmarkt gehandelt werden können. Es sind besonderes Management und viel Risikobereitschaft erforderlich. Immaterielle Werte der Kunst sind diffizil zu bestimmen. Es existieren keine unveränderlichen, allgemeingültigen Kriterien, welche die Bewertung von Kunst begründen. Kunst ist vor allem eine Frage der Wirkung. Wie kann trotzdem eine Bewertung gelingen?

Erst seit 2013 gibt es in der Musikwirtschaft wieder einen leichten Anstieg der Umsatzkurve, der vor allem bei den digitalen Einnahmen (insbesondere Streaming und andere digitale Angebote) zu finden ist. Selbst Jahre nach Einzug der Digitalisierung sind die Auswirkungen des Umbruchs auf die Wertschöpfung sichtbar. Seit der Digitalisierung ist der Markt für Musik stark segmentiert. Ob sich ein Konsument z. B. ein Musikalbum kauft, hängt primär davon ab, ob ihm die Musik gefällt.
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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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