مقدمــة:

التقدم في التكنولوجيا الحيوية , وفر لوكالات إنفاذ القانون أدوات إضافية للمساعدة في تحديد هوية المجرمين , بالإضافة إلى الحمض النووي والأدلة الظرفية أوصورة التقطتها ألة التصوير المراقبة لوجه المشتبه به , حينئذ يمكن استعمال هذه المؤشرات في المساعدة في تحديد هوية المشتبه به والتعهد على بياناته , ومع ذلك فإن الكثير من الجرائم تحدث بدون وجود اية من هذه المعلومات ولكن بدلاً منها رواية شاهد عيان على الجريمة , وفي هذه الحالة كثيراً ما يستخدم فنان الطب الشرعي للعمل على الشاهد للوصول إلى رسم صورة قريبة الشبه الظنين المحتمل حسب الوصف اللفظي وبعد الانتهاء من الرسم التقريبي للصورة المعتدى , يتم توزيع الصورة التقريبية على وكالة إنفاذ القانون والصحافة على أمل يتعهد أحد المشتبه به , وتعهد هذه الرسومات صورة تقريبية للطب الشرعي لتتم مقارنتها بصورة قاعدة البيانات للصورة الموجودة لدى الأدلة الجنائية لمطابقتها حاسوبياً وسيتم هنا مناقشة كروكيات أنماط الوجوه التقريبية وكروكيات الطب الشرعي أنظر الشكل 1 , والرسومات التي رسمها أثناء عرض صورة فوتوغرافية للشخص .

وفي هذه الورقة سيتم درس نمطين من الكتشات ( كروكيات ) التي يتم رسمها في الوقت الذي يتم فيه عرض صورة فوتوغرافيه للشخص أوالشخص بالذات . كروكيات الطب الشرعي يتم رسمها من خلال لقاءة أحد الشهود للحصول على وصف للمشتبه به , البحوث المنشورة حول مطابقة الكروكي ( الرسم التشبيهي ) على الصورة ركزت حتى الآن على الرسومات ( 1 , 2 , ثلاثة , أربعة ,خمسة ) بالرغم من أنه في الواقع فإن الرسومات التقريبية تتعلق رسومات طبية شرعية , جميع المخططات ورسومات الطب الشرعي ينظر إليها , للقاءة تحديات الاعتراف ويرجع ذلك إلى حقيقة حتى رسومات الطب الشرعي تشكل تحديات إضافية نظراً لعدم قدرة أحد الشهود حتى يتذكر بالضبط عند ظهور مشتبه وروايته الذاتية للوصف , الذي غالباً ما يؤدي في الطب الشرعي إلى رسومات غير دقيقة ومتكاملة . ونسلط الضوء على اثنتين من الصعوبات الرئيسية في مطابقة رسومات الطب الشرعي . 1- نلاحظ تحسن واضح في مطابقة الرسومات باللوغرثميات المنشورة عند استعمال كيفية التحليل المبني على تقاسيم الصورة . 2- أننا نقدم أول تجربة على مستوى واسع في مطابقة الرسومات الشرعية الحقيقة . 3- وذلك باستخدام معرض صور القدح بالرصاص بعد التمديد وإجراء تصفية عرقية , حسية لتحسين نتائج المطابقة . 4- يتم التحقيق من جميع التجارب بمقارنة الطريقة المقترحة قياساً وضد شركات تجارية في إلية التعهد على الوجوه . والنقطة الأخيرة هامة نظراً لأن دراسات سابقة على الرسومات المستخدمة استخدم فيها طريقة PCA ( ايجينغايس ) للمطابقة كحد أدنى ومن الواضح الآن بأي طريقة (ايجينغايس ) للمقارنة يمكن تجاوزه إلى طرق أخرى للتعهد على الوجه .

-2أعمال ذات صلة : 

وقد تناولت معظم أعمال المطابقة مع رسم استشات والكثير من العمل المبكر في المطابقة كان يؤدي تابع وأخر (ستة , 2 , ثلاثة ,خمسة ,سبعة ) . وهذه الدراسات تشهجر بالأسلوب التحليلي للصورة التي تتشكل نتيجة للاستشات والعكس , ولوغاريثيمات التعهد الوجهيه القياسية تستعمل بعدئذ لمطابقة عرض الصور والصورة بالذات ـ طريق التحلل المستعملة تشتمل على طريقة ايجينترا تسفورما ( تانغ ووانغ )ستة , 2 وتتضمن الخطي المحلي ( ليوواخرون ثلاثة ) ونشر الاعتقادات في حقل ماركوف العشوائي ( دانغ وتانغخمسة ) وقد اقترحت أساليب أخرى كما توليف ( أربعة ) (ثمانية ) (تسعة ) , (عشرة ) ( 11 ) وقد تمت دراسة تأثير المطابقة المتنوعة من قبل النظامي ورفاقه ( 12 ) . اقتراح كلير وجاني وسيلة لرسم مطابقة يستخدم نفس الهج القائم على الميزة التي نجحت في التعهد على الوجوه المتجانسة الأخرى الغير متجانسة ( وخاصة مطابقة الوجه على الصورة القريبة من تحت الحمراء إلى الضوء المرئي ) 13 وفي استخدام وصفات ميزة التدقيق 13 والاختلافات الشخصية بين الاسكتشي ورسم الصورة تضاءلت في حين أنها حافظت على معلومات كافية للتمييز الطبقي الاجتماعي مثل هذا المنهج يشابه الأساليب الأخرى المقترحة في الأدبيات 14 , 15 , 16 من مطابقة الصور القريبة من الأشعة تحت الحمراء NIR إلى صور الضوء المرئي VIS حيث النمط الثنائي ( 17) هوالمستخدم لوصف جميع صور NIR وVIS. في هذه الورقة , ونحن نعرب عن ميزة رسم المطابقة على الاستكشات وذلك باستخدام النمط الثنائي بالإضافة يدفعنا له بنجاح LVP في المطابقات الغير متجانسة فإننا توسعنا في طريقنا المبذرية على مطابقة الملامح القسمات ) . الشكل (1) الفرق بين الكروكيات ورسومات الطب الشرعي عرضها. (أ) الكروكيات والصور المطابقة لها (ب) زوجين من نوعية جيدة كروكي الطب الشرعي الرسومات والصور الفوتوغرافية اللقاءة. (ج) زوجين من نوعية رديئة والمطابق اسكتشات فوتوغرافية الطب الشرعي. لفهم التسقطات التمايز على "شرائح" من بقع الميزة، وهوما يماثل الطريقة المقترحة من قبل لاي ولي [15].

-3رسم مطابقة أساسها المعالم:

واصفات معالم الصورة توصف هيئة أومنطقة الهيئة باستعمال الاتجاهات التي تلتقط الميزات الرئيسية للصورة الحقيقة [18]. الميزات المبنية على الصورة التي تم ابرازها أثبتت أنها ناجحة في تمييز الوجه , وخاصة باستعمال النموذج الخطين الثنائيين القائم على حتى تكون ناجحة [19].

3،1 التمثيل المبني على التوصيف : سوف نقوم الأن بالوصف كيفية تمثل صورة وجه مع واصف الشكل . لأن معظم الصور واصفات ليست واضحة نصياً لوصف بما فيه الكفاية صورة الوجه التي تقوم بحاسبها الواصفات الشكل . 2. نظرة عامة عن (أ) التدريب و(ب) التمييز في باستخدام جدول LFDA. يتم تمثيل ورسم صورة وصفية ميزة تدقيق بطريقة سيفت وMLBP الواصفة للبقع المتراكبة . بعد تجمع " الشرائح" من بقع معا في ناقلات ميزة ، ونحن نتفهم من الإسقاط والتمايز عن جميع شريحة . والتمييز يتم عن طريق دمج جميع الاتجاهات في اتجاه واحد المتسقط تطبيقها بعد الجمع بين جميع شريحة واحدة في المقاييس العيايرية بين كروكي تحقيقي وبين الصورة وزعت بمناطق مختلفة من الوجه والاتجاهات الوجهية المميزة من منطقة العينة ثم توصل لتشكل الوجه بأكمله ، ونقاط التميز تحدد بمعطيين : منطقة ( لصاقة ) ولصاقة بديلة بنفس الحجم ومنطقة القياس s تشير إلى مساحة الوجه في النافذة المربعة التي ظهرت عليها الصورة حسابياً . وحجم الازاحة دلتا يعيك عدد البكسل في البترة التي تم الحلول محلها في جميع عينة ، إلى غير ذلك ( S – Δ) هوعدد الديكسيلات المتراكبة على لصاقتين متجاوزتين وهذا مطابق لـ ازلاق وقياسها s x s عبر صورة الوجه بطريقة الماسحة . وبالنسبة لصورة S x W فإن عدد العينات N الأفقية وN الشاقولية يعطى : N = (W-S) / Δ و M = ( H – S ) l Δ – 1 من الرقعات M– N ونحسب d الصفة القياسية للاتجاه ، ثم توصل هذه الاتجاهات الوصفية المرتبطة بحلقية صورة واحدة ( M N D ) – قياس صورة اتجاهي Φ والمسافة الدنيا للرسمة ي المطابقة يمكن ايجادها على هذا الأساس المعتمد على التقاطيع التي حددت لهذه الدراسة . I & j وذلك بحساب الاتجاهات قياساً بالمعايير المعتادة F (Ii) F(Ii) (1) . وفي نموذج المقارنة فإن يستعمل معيارين : سيفت وLPB معيار السيفت يحدد قيم المواقع الفضائية واتجاهات السطحية بقياس S X S للبقة على الصورة ويحسب مسقط جميع انخفاضات لموجوعات مختلفة من مجموعات مستويات مختلفة ولكل بكسل من الصورة على الرسم البياني التي تعطينا قيمة للاتجاه ومسقط الزيادات للإشياء التالية : 1 ـ مدى تدرج الصورة عند البكسل و2 ( قيمة التابع الغوسي المركزة على البقعة مع انحراف قياسي قدره S/ 2 ، ويستعمل حساب ثلاثي الأبعاد وقيمه الطبيعية بالنسبة لأي إنسان ، القارئ ينصح إلى الرجوع إلى الرقم 13 بوصف أوفى لعملية السيفت ، من المهم التأكيد أننا نقوم بنمذجة السيفت من شبكة ثابتة وأننا لا نستعمل نقاط مفصلية من سيفت لبحثنا . وحساب السيفت هذا ينفذ بنقاط معينة سابقاً ، بالنسبة للنموذج الثنائي المتوازي الخطين فقد توسعنا بـ LBP وصف الوجه بمقاسات مختلفة بدمجنا واصفات الLBP المحسوبة مع أنصاف الأقطار r e(1,3,5,7) ونشير إلى هذا بالنظام الثنائي المتعدد الأوجه ( MLBP ) وهي تشبه متغيرات MLBP مثل MB , LBP ولكننا حصلنا على نتائج أكثر دقة باستعمالنا M LPB وقد تم اختيار الواصفات الـ MlPB بناء على النجاح في التعهد على مختلف الوجوه وعلى التقييم الفني لقدرتها على التمييز بين الأشخاص في الرسومات والصور .20 وبالرغم من حتى متحولات LPB قد أدت على نجاحات في الوجوه المتنوعة في علامات تمييز الوجوه المتنوعة ، إلا حتى استعمال مزايا السيفت في هذا التطبيق جديدة نسبياً . ولكن الأعمال الحديثة 1 تشير بوضوح إلى نجاح واصفات الملامح سيفت في التعهد على الرسومات . وواصفات السيفت أثبتت أنها تستطيع التمييز بين الصور 21 فهذه المزايا مناسبة بشكل جيد للتعهد على الرسومات لأنها تصف توزع واتجاه الحدود الوجهية ، وهذه المعلومات موجودة بالرسومات والصور . وبعد أخذ العينات للواصفات فإنه تم الحفظ لعدة ملامح مميزة التي تساعد التعهد على الأشخاص بشكل أفضل من طرق التحليل السابقة . التوصيف المبني على اساس الملامح يحتاج لكل رسم وصورة فوتوغرافية حتىقد يكونا قد عدلا ببرم زاوية بين العينين إلى الصفر ، وتعيير الصور بمسافة 75 بيكسل بين لعيون وتصغير حجم الصورة إلى 200 × 250 بيكسل . والنتائج التجريبية المبلغ عنها في القسم أربعة لكل من الصفتين على مجموع نقاط الانصهار من عشرات المطابقة من الصفات المحوسبة ذات أحجام التسليم من ربع S 16 و32 S وهذا ينطبق أيضا على التمايز الموصوف في القسم العالمي 3،2 ، ونحن ندمج العلامات المطابقة المحسوبة باستخدام حجمين منفصلين بين 16 و32.عند الدمج بعد التدقيق العلامات والميزات MLBP ، يتم استخدام قيمة الانصهار أيضا. 3،2 التحليل التمايزي على أساس المعالم مع جميع من الرسومات بواسطة سيفت والصور يتميز به نخل واصفات صورة MLBP ، ونحن نصقل هذه المساحة الميزة باستخدام تحليل التمايز الفراغي باستعمال التحليل التمايزي ويتم ذلك للحد من الأبعاد الكبيرة لاتجاه Φ . ومن شأن نهج مباشر يتمثل في تطبيق تحليل الفضاء الجزئي الكلاسيكي (مثل( LDA) مباشرة على Φ _ ولاستخراج سمات التمايز للتصنيف. ومع ذلك ، هناك الكثير من المشاكل مع هذا النهج:

أولا: الأبعاد العالية جداً للتحليل الفضاء الجزئي المباشر . في تجاربنا ، تنقسم جميع صورة لبقع متداخلة إما إلى 154 (لي S = 32 ) أو720 بقع متداخلة (للربع S =  16 ) ومع جميع تسليم منتجة 128  واصف  سيفت أو236  واصف MLBP الأبعاد ، والمشكلة الثانية هي إمكانية   التطبيق نظرا لصغر حجم العينة (SSS) (22)  . 

من أجل التعامل مع المزيج من حجم الميزة الكبيرة وحجم العينة الصغيرة ، فإنه يتم اقتراح فرقة من المصنفات التمايز باسم LFDA. وقد اقترحت أساليب أخرى تحليل التمايز لمعالجة معضلة SSS LDA [23] ، ومباشرة LDA [24] ، مثل أخذ عينات عشوائية LDA [25].ومع ذلك ، لقد اخترنا الأسلوب LFDA المقترحة لأنها مصممة للعمل مع ميزة التوصيف (لقاء صورة التوصيف بطريقة بكسل) ، وأسفرت عن دقة تعهد عالية. في إطار LFDA ، وينقسم جميع ناقلات أول ميزة Φ الصورة تقسم إلى "شرائح" من أصغر الأبعاد ، حيث شرائح تتوافق مع سلسلة من نواقل التوصيف من جميع عمود من بقع الصورة . ثم يتم تطبيق تحليل التمايز بشكل منفصل على جميع شريحة قبل تطبيق المراحل الثلاث التالية : PCA ، في إطار تبييض فئة ، وبين تحليل التمايز الطبقي. وأخيرا ، يتم تطبيق PCA للمزايا الجديدة لإزالة المعلومات الزائدة بين الشرائح النهائية . ولتدريب LFDA ، ونحن نستخدم مجموعة تدريب مؤلفة من أزواج من رسم المناظر والصور من المواضيع N والتي ( هي دورات تدريبية N ) هذه النتائج في مجموعه من الصور 2N مع اثنين من التدريب جميع موضوع الرسالة : تمثيل ميزة للصورة والرسم معاً . المستوى الأولى هي في LFDA إذا نفصل حتى ميزات اتجاهات الصورة بين هذه النواقل أوالمقاطع . وحيث حتى N× Nالذي يصف البقع سيفت وMLBP , فإننا نخلق شريحة لكل بقعة N بالعمود .

مع مفهم قياسي d واصف وكل من المقاطع N من قياس ( M.d ) ونسمي هذا " المبتر " لأنها تشبه الشريحة الصورية الى N بترة  . 

وبعد فصل الاتجاهات لعدة شرائح N . -وفي تجاربنا فاننا نستعمل مائة ايجين مع قيم اكبر ايجين(التي تحفظ 90بالماء في الاختلافات),والتمييز يستمر وينتج عنه اتجاهات وسيطية. التي تستخدم للهجريز في نماذج التدريب على الرسومات والصور في جميع فئة من قبل: للحد من التباين داخل الشخص نفسه بين الرسم والصورة ، يتم إجراء تحويل التبييض. إجراء التبييض عن طريق نثر داخل الطبقة يقلل من الأبعاد التي تمثل الاختلافات الرئيسية داخل الشخص نفسه، التي تتوافق في هذه الحالة مع الخلافات داخل الشخص نفسه بين الرسومات والصور. للقيام بذلك، أعدنا تجميع نماذج التدريب داخل ..

يتم تطبيق تحليل PCA بحيث يحتفظ نطقب العرض المعالج بالحاسوب بكافة  اختلافات البيانات من... .لنجعل ... نطقب قطري تكون مداخله القيم الخاصة للأشعة الخاصة المطابقة.قد يكون نطقب تحويل التبييض... 

والمستوى الأخيرة هي لحساب مصفوفة الإسقاط الذي يزيد التبعثر داخل الشخص بإجراء ...على ... (الذي يعتبر تحويل التبييض لأشعة من الدرجة المتوسطة). باستعمال كافة ولكن واحدة من المتجهات الذاتية في نطقب إسقاط PCA يعبر عن الإسقاط الناتج بـ... 99. هذه النتائج في مصفوفة الإسقاط النهائي للشريحة هي : مع جميع مميز مدرب يقوم على الخواص المحلية، طابقنا الصور مع الرسوم باستخدام أقرب جار مطابقين على أشعة شريحة مركزة. أولاً، فصلنا تمثيل الخواص لصورة داخل الشرائح الفردية. حيث ... شعاع خاصية الشريحة. بعد ذلك عرضنا جميع شريحة باستخدام نطقب العرض LFDA ، مما أسفر عن تمثيل أشعة جديدة ... إدارة حقوق المعلومات بالتمثيل LFDA للرسم ... والصورة ... تستخدم المسافة المعيارية ... في اختيار صورة المجموعة مع المسافة الدنيا لمجموعة الفحص. الخوارزمية LFDA المقترحة هي طريقة بسيطة لكنها فعالة. من النتائج في القسم أربعة ، يمكننا حتى نرى بوضوح حتى LFDA قادرة على تحسين أداء التعهد بشكل ملحوظ أكثر من الرسم المعتمد على الخواص الأساسية. مماثلة لغيرها من متغيرات LDA التي تم تصميمها لمعالجة معضلة صغر حجم العينة، كان لـ LFDA فوائد عديدة من خلال تحليل التمايز الخطي التقليدي. أولا، LFDA أكثر فعالية في التعامل مع متجهات خواص كبيرة. إذا فكرة فصل المتجهات إلى شرائح ميزة تسمح لنا بالعمل على المزيد من البيانات ذات محجمة طيعة مع التقيد بعدد من صور التدريب. ثانياً ، لأن بعد الفضاء الفرعي محدد بعدد موضوعات التدريب، وعند التعامل مع شرائح صغيرة الحجم ، تكون الخوارزمية LFDA قادرة على انتزاع أكبر عدد ممكن من الميزات. ذات المعنى. وذلك لأن بعدية جميع فضاء فرعي للشريحة محدد بنفس عدد الموضوعات مثل فضاء فرعي على تمثيل خواص كامل.

4 - نتائج مطابقة الرسم المرئي: من أجل مقارنة نظامنا LFDA المقترح مع وسائل منشورة حول مطابقة الرسم ، قيمنا طريقتنا باستخدام رسومات مرئية من مجموعة البيانات CUHK . تتكون هذه المجموعة من 606 زوج صورة/رسم مطابقة تم استخلاصها من ثلاث مجموعات بيانات وجه : (1) 123 زوج من قاعدة البيانات الوجهية AR ، (2) 295 زوج من قاعدة البيانات XM2VTS ، و3) 188 زوج من قاعدة بيانات الطالب CUHK . رسم جميع صورة من هذه الصور التخطيطية فنان أثناء النظر إلى الصورة المطابقة. هناك مثالان على هذه الرسومات المرئية مبينة في الشكل. 1a. بالنسبة للأساليب المبينة في هذه الدراسة، كانت جميع النتائج المشاهدة معدلات التعهد الوسطية لخمس عينات عشوائية منفصلة عن 306 موضوع تدريب و300 موضوع اختبار. تم تلخيص تجربة مطابقة الرسم المرئي في الجدول 1. العمود الأول في الجدول يبين الأساليب الأساسية ، التي تضم اثنين من أكبر أساليب أداء في الأدب. (كل من 306 موضوع تدريب و300 موضوع اختبار) ومحرك التعهد على الوجه التجاريFaceVACS . تم بيان أداء FaceVACS في نفس المستوى كمحاولة مسبقة مدربة بشكل خاص للتعهد على الرسومات المشاهدة. في العمود الثاني تم تصنيف دقة المطابقة التي نفذت مباشرة بمقارنة بين ناقلات ميزات SIFT وMLBP. تشير طريقة SIFT + MLBP مجموعة من التحام النقاط لدرجات المطابقة من مطابقة MLBP ومطابقة SIFT. في حين حتى كلا أساليب التدقيق وMLBP وSIFTتقديم مستويات متشابهة للأداء، فإن استعمال LFDA (العمود الثالث) تزداد الدقة إلى درجة (متوسط واحد) يتم التعهد على أقل من رسمين بشكل غير سليم من من أصل 300 رسم في مجموعة البحث. بينما LFDA كان قادراً على تخفيض الخطأ إلى النصف، واستخدام LDA في الوقت الحالي أدى إلى خطأ أكبر. في نفس التجربة كما هومبين في الجدول 1، طبقنا LDA على ناقلات الميزات بالكامل بدلا من تقسيمها إلى شرائح وبإجراء LDA على جميع ناقلة شريحة كما هوالحال فيLFDA . وكانت دقة LDA+SIFT 95,47 % ، وكانت (MLBP +LDA ) 91,53 % و+LDA((SIFT+MLBP 97,07% %. في جميع حالة، خفضت LDA في الوقت الحالي الدقة من حالة غير LFDA. الانخفاض في الدقة الملاحظ عند تطبيق LDA القياسية يعود إلى مسألة حجم عينة صغيرة ومشكلة البعدية. نظراً لتمثيل الميزات الواسع لدينا (من أجل حجم التسليم 32 بيكسل، ويحتوي تمثيل التدقيق على 19712 مكون ويحتوي تمثيل MLBP على 36344 مكون)، تتناسب اسقاطات الفضاء الجزئي بشكل كبير مع بيانات التدريب. لأن أسلوبLFDA هوأسلوب مجموعة، فمن الأفضل ملاءمته لتجنب مسألة المطابقة القصوى. هناك متغيرات LDA أخرى لمعالجة معضلة صغر حجم العينة كذلك ، مثل أخذ عينات عشوائية LDA وعينات منظمة LDA.

5- مطابقة الرسومات الطب الشرعي: تعتبر الأساليب المتاحة لمطابقة رسومات الطب الشرعي مع صور محدودة. اقترح أوهل ولوبوالآن طريقة أصبحت قديمة لمطابقة الرسومات التي رسمها فنانوالطب الشرعي باستعمال توحيد القياس الخاص بالضوء والميزات الوجهية. يوين ومان قاما بمطابقة مركبات طب شرعي منتجة في المخبر لصور تقوم على نماذج توزيع النقطة.

5،1 قاعدة بيانات رسوم الطب الشرعي : في دراستنا، استخدمنا مجموعة من البيانات التي تتألف من 159 رسمة طب شرعي، جميع رسمة مع صورة مطابقة لهذا الموضوع الذي تم التعهد عليه في وقت مسبقاً بهيئة تطبيق القانون. رسمت جميع هذه الرسومات من قبل فناني الطب الشرعي الذين عملوا مع الشهود الذين قدموا وصف شفهي بعد الجرائم التي ارتكبت من قبل متهم غير معروف. الصور اللقاءة (الوجهية) هي نتيجة لهذا الموضوع الذي تم تحديده في وقت لاحق. مجموعة بيانات رسوم الطب الشرعي المستخدمة هنا وردت من أربعة مصادر مختلفة : 1- 73 لوحة من رسم فنان الطب الشرعي لويس جيبسون 2- 43 لوحة من رسم فنان الطب الشرعي كارين تايلور 3- 39 لوحة الطب الشرعي قدمها قسم شرطة ولاية ميشيغان 4- 4 اسكتشات الطب الشرعي قدمتها مقاطعة بينيلاس، مخط شريف.

وبالإضافة إلى هذه لوحات الطب الشرعي المطابقة التي عددها 159 وأزواج الصورة، استفدنا أيضاً من مجموعة بيانات مكونة من 10000 صورة قدمتها شرطة ولاية ميشيغان لإغناء هذه المجموعة. هكذا، تنسخ تجارب المطابقة عن كثب سيناريوهات العالم الحقيقي حيث ترغب وكالة تطبيق القانون بالاستعلام عن الصور مع رسوم الطب الشرعي. وترد أمثلة على رسومات الطب الشرعي التي استخدمناها في تجاربنا في الأشكال1 و6 و7.

بعض الصور المعينة في مجموعتنا من رسومات الطب الشرعي هي من نوعية رديئة من حيث لا نتمكن من التقاط جميع من ملامح الوجه على المشتبه فيه. وبالنسبة لمعظم هذه الرسومات، فمن المستبعد حتى يتسنى مطابقتها بنجاح تلقائيا مع صور اللقاءة لأنها تشبه بالكاد هذا الموضوع. لهذا السبب، نحن لدينا رسومات فصل الطب الشرعي إلى فئتين :

ذات نوعية جيدة وذات نوعية رديئة.  تم تطبيق هذا الفصل ذاتيا من خلال النظر في أزواج اللقاءة (رسم وصور)، واصفة إياها بأنها جيدة إذا كان للرسم تشابه معقول مع موضوع الصورة واصفة إياها بأنهم ضعيفة إذا كان الرسم غير دقيق البتة. ونعتقد حتى هذا يؤدي إلى تقديم صورة أكثر دقة بحيث يمكن حتى تكون مطابقة لرسومات الطب الشرعي. الشكل 1يبين الفرق بين الرسوم ذات النوعية الجيدة والرسومات ذات النوعية الرديئة. 

5-2 تختلف مطابقة رسوم الطب الشرعي واسعة النطاق لمجموعة كبير من الصور في نواح عديدة عن سيناريوهات تحديد الوجه التقليدية. عند تقديم نتائج التعهد على الوجوه في سيناريوهات التعهد الطبيعي، نحن معنيون بشكل عام بتحديد دقيق للموضوع في المسألة بطريقة مؤتمتة بالكامل. على سبيل المثال، عند منع إصدار جوازات سفر متعددة إلى الشخص نفسه، ينبغي حتى يقتصر التفاعل الإنساني على الحالات الغامضة فقط. ويرجع ذلك إلى الحجم الكبير من الطلبات كنظام يجب معالجته.. وينطبق الشيء ذاته من أجل مطابقة المجرمين الموقوفين مع قواعد البيانات للصور للتحقق من هويتهم. ومع ذلك، عند مطابقة رسومات الطب الشرعي، نجد أنها ليست حاسمة بالنسبة لنتيجة استرجاع العليا حتى تكون الموضوع السليم ما دامت في مجال النتائج المسترجعة الرئيسية R. ، أي R = 50 هذا بسبب كونها صورت المذنب في رسم الطب الشرعي وعادة ما قد ارتكب جريمة بشعة (مثل القتل والاغتصاب والسطوالمسلح) الذي سيحصل على قدر كبير من سينظر الموظفون المكلفون بتطبيق القانون النظر في نتائج الاسترجاع R الأعلى كمشبوهين افتراضيين. عموما ، الكثير من الموضوعات المسترجعة يمكن حتى تستبعد على الفور كمشتبه بهم وذلك لأسباب مختلفة ، مثل إذا كان مسجون حاليا أومتوفى. يمكن لكل المرشحين الباقين يمكن حتى يتم التحقيق لمعهم عن الجرائم التي قاموا بارتكابها. هذا السيناريوهوأيضا السيناريوالحقيقي للجرائم التي يتوفر فيها صورة أحد المشتبه بهم. وسوف ينظر المحققون في استرجاع نتائج البحث الأعلى بدلا من تطابق أعلى فقط. استنادا إلى الممارسة المتبعة في الطب الشرعي ، نود حتى تكون R حوالي 50 ، وهذا هو، ونحن قلقون أساسا أم لا مع هذا الموضوع الحقيقي هوضمن أفضل 50 صورة تم استردادها.

- من أجل تحسين دقة مطابقة الرسومات الطب الشرعي، استخدمنا معلومات إضافية أوديموغرافية قدمها الشهود، لاستخدامها بمثابة مقياس حيوي لين. على سبيل المثال، فرضا حتى الشاهد يقر بأن جنس المذنب قوقازي، ثم يمكننا استبعاد جميع العناصر غير القوقازية للمجموعة ليس فقط تسريع المطابقة بل أيضا تحسين أداء المطابقة. والأمر نفسه ينطبق على الجنس : إذا تبين حتى المشتبه به أنثى، نتغاضى عن جميع إنسان ذكر في المجموعة. من أجل استخدام هذا النهج، نقوم بتسمية جميع الصور يدوياً 10159 وجميع أزواج رسوم/صور الطب الشرعي في قاعدة بياناتنا مع العرق والجنس. بالنسبة للجنس، درسنا واحدة من ثلاث فئات ممكنة: ذكر ، أنثى، و(في حالات نادرة) غير معروف. بالنسبة للعرق، درسنا واحدة من ثلاث فئات هي : القوقاز ، والأميركيين الأفارقة ، و"أخرى". "الآخر" يضم الأفراد الذين هم من آسيا، من أصل اسباني، أوأجناس متعددة. يورد الجدول 2 النسبة المئوية للأعضاء من جميع فئة عرق وجنس في رسومات الطب الشرعي وألبوم الصور المستخدمة في تجاربنا. احتجنا إلى معلومات إضافية أخرى (على سبيل المثال، العمر ، والطول ، والندبات والعلامات ، والوشم) التي يمكن استخدامها لزيادة تحسين دقة المطابقة.

5-2-نتائج مطابقة رسم الطب الشرعي : إجراء التعهد على الرسوم في الطب الشرعي باستخدام 159 صورة رسم الطب الشرعي (مجموعة التدقيق) والصور 10159 (ألبوم) ستقدم الآن. في تجارب المطابقة هذه، استخدمنا نظام التحليل التمييزي القائم على الميزات المحلية المقدم في القسم 3. استخدمت مطابقتنا انصهار نقاط LFDA SHIFTوMLBP على اعتبار أنها طريقة الأداء الأفضل لمطابقة الرسومات المشاهدة (الجدول 1). إجراء مطابقة الرسومات المصنفة كجيدة وضعيفة يمكن حتى نجده في الشكل 3. . ثلاثة هناك فرق كبير في أداء مطابقة الرسومات والصور الجيدة مع الضعيفة منها. على الرغم من حقيقة أنه من الصعوبة بمكان مطابقة الرسومات الضعيفة، يبين بتر CMC في الشكل ثلاثة حتى الطريقة المقترحة تقوم تقريبا بنفس الشيء الذي يقوم به في الرسوم الضعيفة مما يقوم به مطابق الحالة الفنية التجارية (FaceVACS) على الرسومات جيدة. يظهر الشكل 4والجدول ثلاثة أداء التعهد عند استخدام العرق والمعلومات بين الجنسين لتصفية المجموعة. من الشرعي. لاحظنا وجود ارتفاعا أكبر في الأداء باستخدام معلومات العرق أكثر من معلومات الجنس.

الشكل(3) اداء مطابقة رسومات الطب الشرعي التي وصفت بانها                                        جيدةهي(49)رسمةوضعيفة(10)رسمات لقاء (10159)صورة ماخوذة من استخدام ترشيح الاصل/الجنس.

الشكل(4)اداء مطابقة الرسومات الجيدة مع وبدون استخدام المعلومات الديموغرافية الثانوية (العرق والجنس)لترشيح النتائج,عضوية سياق من عضوية الجنس في عرضنا,ان استخدام معلومات ديموغرافية اخرى كالعمر والطول يعطي مزيدا من التحسينات

الشكل(5)يوضح كيفية تناقص دقة التعريف بزيادة حجم المعرض.هذا يشير على انا الاسلوب المقترح LFDA قابل للتطوير فيما يتعلق بمعارض ذات حجم اكبر يمكن ان تقابل في سيناريوهات في العالم الحقيقي.

الشكل (6) نورد أمثلة على استرجاع فاشل في في حين حتى أعلى استرجاع لالتقاط لصورة غير سليم في هذين المثالين ، يظهر الرسم المستقصى أكثر مماثلة لصورة المطابقة العلوية من الصورة الحقيقية. الشكلخمسة انخفاض في تدرج الدقة- 50 باستعمال LFDA وFaceVACS في الرسومات الجيدة ، دون تصفية العرق والجنس ، على اعتبار حتى حجم المجموعة يتناقص.كان هذا دائما الأقرب إلى الحالة الصور المسترجعة العلوية بدت مماثلة للغاية للرسم المستقصى في المطابقة غير السليمة.

\

الشكل (7) مثال حول مطابقات رسومات طب شرعي من نوعية جيدة مع مجموعة مكونة من 10159 صورة خلفية. نظهر (أ) ثلاثة من أفضل المطابقات و(ب) ثلاثة من أسوأ المطابقات. يوجد تحت جميع مثال على ذلك درجة المطابقة السليمة التي تم الحصول عليها أسلوب LFDA وFaceVACS المقترحة. -الشكل (7) يبين ثلاثة من أفضل الصور المطابقة وثلاثة من أسوأ الصور المطابقة من بين جميع الرسومات الجيدة باستخدام كيفية التعهدLFDA المقترحة. في جميع صورة، وضعنا قائمة بدرجة المطابقة المسترجعة بواسطةLFDA وFaceVACS . هذه التجارب الإضافية ، يتم قياس دقة التعهد على مكونات الوجه الفردية (العينين والأنف والفم والذقن). ويظهر حتى المناطق "الخارجية" لرسومات الطب الشرعي (الذقن ، شعري ، الخ) هي أكثر بروزاً من المناطق "الداخلية" (العيون والأنف والفم). ورغم حتى هذا يتنافى مع أهميتها في الصور الوجهية، فهي تتفق مع أبحاث العلوم المعهدية في قدرة البشر على تذكر الموضوعات غير المألوفة. نظراً لحدود المكان، تم تضمين النتائج في التقرير الفني. أحد حدود دراستنا هوعدد صغير من رسومات الطب الشرعي في مجموعة البيانات المتوفرة لدينا، ولكن الحصول على مجموعة كبيرة من رسومات الطب الشرعي وصور الزملاء من وكالات تطبيق القانون ليست سهلة. وهذا لا يحد من تقييم أسلوبنا، لكنه يؤثر أيضاً على أداء تحليلنا التمميز القائم على الخواص المحلية. يحتاجLFDA إلى عدد معقول من الأمثلة التدريبية لفهم التسقطات الأكثر تمييزاً. في حالة التعهد على الرسوم المشاهدة، استخدمنا 306 زوجا من الرسومات والصور لأغراض التدريب. لرسومات الطب الشرعي، وحتى لوقمنا بإجراء تدقيق عبر هجر واحد خارجاً ، لن يبقى هناك سوى عدد صغير فقط من عينات تدريب جيدة. لهذا السبب ، قمنا بتدريب المميز على الرسوم المشاهدة أثناء مطابقة رسومات الطب الشرعي.

-في الشكلستة مثالان على استرجاع فاشل لرسوم جيدة حيث يبين العمود الأول رسوم التحقيق، في حين حتى والعمود الثاني يبين نظائر المرتبة غير السليمة1، والعمود الثالث يبين صور تزاوج حقيقي. هذه هي الحالات النموذجية التي لم يتم فيها استرجاع صورة الموضوع الحقيقية المرتبة 1 ، ولكن هذا الموضوع المحتال تم استراداه في المرتبة 1 يظهر بصريا أكثر مماثلة للرسم من الموضوع الحقيقي.

ومع ذلك، نعتقد أنه مع عدد أكبر من الرسومات الطب الشرعي، يمكننا حتى ندرب مميزنا بشكل سليم أكثر وزيادة تحسين أداء المطابقة. الصعوبة في العثور على رسومات طب شرعي إضافية لتجاربنا هوفي الحصول على أصحاب الصور. في حين حتى رسوم الطب الشرعي موجودة من جرائم عديدة، حتى لوكان هناك في نهاية المطاف تحديد محتمل لهذا الموضوع، الرسم المرفق والصورة لاتخزن مع بعضها البعض في كثير من الأحيان في قاعدة البيانات المركزية. ونحن حاليا  نعمل مع مختلف وكالات تطبيق القانون من أجل زيادة مجموعة بياناتنا من أزواج رسوم الطب الشرعي

- الاستنتاجات: لقد قدمنا الأساليب والتجارب في مطابقة رسومات الطب الشرعي للوجه مع الصور فوتوغرافية. إذا مطابقة رسومات الطب الشرعي مسألة في غاية الصعوبة لسبين رئيسيين : (1) رسومات الطب الشرعي غالبا ما تكون صور غير مكتملة وفقيرة لوجه الفاعل. 2) يجب حتى نتطابق الصورة عبر طرائق صور على اعتبار حتى صور المعرض هي صور فوتوغرافية وصور التحقيق هي رسومات. أحد المساهمات الرئيسية في هذه الدراسة هواستعمال ميزات SIFT و MLBP لتمثيل كافة الرسومات والصور. لقد قمنا بتحسين دقة هذا التمثيل من خلال تطبيق مجموعة من المصنفين المميزين، وسمينا هذه النظام تحليل مميز لمواصفات محلية. التمثيل الذي يعتمد على المواصفات LFDA يظهر بوضوح لأداء أفضل على مجموعة بيانات مرسوم الرسومات والصور يظهر ذلك بوضوح على أداء أفضل في المجالات العامة المشاهدة من المناهج المنشورة سابقاً. مساهمة أخرى كبيرة للدراسة تكمن في تجربة واسعة النطاق في مطابقة رسومات الطب الشرعي. في حين حتى الأبحاث السابقة ركزت جهود البحث على الرسوم المعاينة، ومعظم مشاكل العالم الحقيقي تنطوي فقط على مطابقة رسومات الطب الشرعي. باستخدام مجموعة من 159 رسم طب شرعي، وأجرينا مطابقة على مجموعة تحتوي على10159 صورة ملتقطة. تحسينات أضافية أجريت على طريقة LFDA باستخدام المعلومات الإضافية مثل العرق والجنس لتصفية مجموعة 10159عضو. لإجراء تقييم غير متحيز لأساليب عملنا، استخدمنا نظام التعهد على الوجه في الحالة الفنية. تعتبر الجهود المتواصلة لمطابقة رسومات الطب الشرعي بالغة الأهمية لمساعدة وكالات تطبيق القانون في القبض على المشتبه بهم. تم جمع مجموعة بيانات ضخمة من رسومات الطب الشرعي والصور الفوتوغرافية المطابقة لزيادة فهم طبيعة و صعوبة المسألة.