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Forensische Psychologie & Kriminologie 2019: Künstliche Intelligenz, Deep Learning in der Forensik – Zeno Geradts – Forensisches Institut des Ministeriums für Sicherheit und Justiz
Zeno Geradts X
Die Entwicklung von Algorithmen für Deep Learning hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht. Aus den Versuchen des letzten Händlers zur Gesichtsanalyse geht hervor, dass die Systeme auch für nicht-frontale Bilder erheblich verbessert wurden und für große Datenbanken verwendet werden können. Auch in anderen Bereichen der Konzeption in Bildern und Videos gab es gute Fortschritte. Die Techniken für Deep Learning werden auch für die Autorenerkennung, Sprecheranalyse und vieles mehr angewendet. Die Kombination von Meister und Maschine ist erforderlich, um die Arbeitsbelastung zu verringern und mehr Fälle zu verstehen. Natürlich muss man die Ergebnisse validieren, und die Qualitätssicherung ist sehr wichtig. Es wird ein kurzer Überblick über Fallstricke und Lösungen in diesem Bereich gegeben.
Die grundlegende Forschung zur Biomechanik von Unfällen rät häufig zur Unfallanalyse. Diese Forschung ist die Quelle fast aller Informationen zur menschlichen Verletzungsresistenz, ist der Grund für die Entwicklung der meisten biomechanischen Trainingsmethoden in ähnlicher Weise und liefert wichtige Informationen zur Leistung verschiedener derzeit in Fahrzeugen installierter Insassenschutzsysteme. In diesem Artikel wird eine aktuelle Studie zu Flugzeugunfällen verwendet, um die Art und Weise zu veranschaulichen, in der diese Unfallanalyse zur Biomechanikforschung beiträgt, diese ergänzt und unterstützt. Neben der grundlegenden Sammlung epidemiologischer Daten zu Verletzungen bei Verkehrsunfällen oder anderen Unfallsituationen kann die Unfallanalyse detaillierte Informationen zur Wirksamkeit von Verletzungsvorkehrungen in realen Situationen, zum Nachweis unbeabsichtigter Auswirkungen solcher Vorkehrungen, zu den Auswirkungen einer geringfügigen Abweichung der Bevölkerung von der Verletzungsursache und zur Bewertung der tatsächlichen (und nicht der scheinbaren) Verwendung verschiedener Systeme zur End