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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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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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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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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