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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/24717
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Title: Metodologia forense de estimativa semiautomática de altura humana em vídeos de sistemas de vigilância
Other Titles: Forensic methodology of semiautomatic estimation of human height in videos of surveillance systems
Authors: Gonçalves Júnior, Admilson
Orientador(es):: Pedrini, Hélio
Assunto:: Calibração - câmara
Biometria
Ciências forenses
Criminalística
Sistemas eletrônicos de segurança
Fotogrametria
Issue Date: 5-Oct-2017
Citation: GONÇALVES JÚNIOR, Admilson. Metodologia forense de estimativa semiautomática de altura humana em vídeos de sistemas de vigilância. 2017. xxii, 73 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Abstract: Na Criminalística, as aplicações forenses de biometria são relacionadas a problemas de determinação de fonte ou de origem (confronto entre material padrão e questionado), exames estes caracterizados por se basearem em traços biométricos tradicionais únicos (DNA, lançamentos manuscritos, voz, face, etc). Identificadores biométricos possuem graus de distinção diferentes ou podem não estar suficientemente evidentes ou disponíveis, de maneira a limitar ou até mesmo inviabilizar o exame pericial. Embora os traços biométricos brandos (gênero, altura, etnia, etc) não sejam tão permanentes e confiáveis quanto os tradicionais, eles complementam as informações do indivíduo, elevando a precisão no estabelecimento de sua identidade. Este trabalho propõe uma metodologia forense de estimativa semiautomática de altura humana em vídeos de sistemas de vigilância destinada à Criminalística, cujos métodos atualmente empregados para estimar altura são restritos à projeção reversa (caracterizada pela subjetividade) e a técnicas de fotogrametria baseadas em uma única imagem (dependentes de cenas estruturadas). A metodologia proposta foi submetida a experimentos em condições reais, com câmeras de diferentes marcas, modelos e configurações. Situações adversas, como grande distância do alvo em relação às câmeras, baixa qualidade dos vídeos, pisos não planos ou irregulares, presença de ruídos nos quadros dos vídeos também foram consideradas. Os resultados de estimativas de altura dos alvos apresentaram erro médio absoluto de 0,013 m em relação aos dados de validação, o que comprova a robustez da solução para o uso forense.
Abstract: In Criminalistics, biometric forensic applications are related to problems of source or origin determination (confrontation between standard and questioned material). These tests are based on unique traditional biometric traits (DNA, handwriting, voice, face, among others). Biometric identifiers have different degrees of distinction or may not be sufficiently obvious or available, in order to limit or even render unfeasible the forensic expert report. Although soft biometric traits (gender, height, ethnicity, etc.) are not as permanent and reliable as traditional ones, they complement the individual's information, increasing the accuracy in establishing his/her identity. This work proposes a forensic methodology of semi-automatic human height estimation in videos of surveillance systems for Criminalistics, whose methods currently used to estimate height are restricted to the reverse projection (characterized by subjectivity) and single-image based photogrammetry techniques (dependent on structured scenes). The proposed methodology was submitted to experiments in real conditions, with cameras of different brands, models and configurations. Adverse situations, such as a large distance from the target to the cameras, poor video quality, uneven or irregular floors, presence of noise in the video frames were also considered. The results of height estimates of the targets presented an absolute mean error of 0.013 m in relation to the validation data, which demonstrates the robustness of the solution for the forensic use.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Mestrado Profissional em Engenharia Elétrica, 2017.
Appears in Collections:ENE - Mestrado Profissional em Engenharia Elétrica (Dissertações)

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