Aplikace pro vyhledávání a doporučování kandidátů do policejní fotorekognice
Název práce v češtině: | Aplikace pro vyhledávání a doporučování kandidátů do policejní fotorekognice |
---|---|
Název v anglickém jazyce: | Search and recommendation app for assembling police photo lineups |
Klíčová slova anglicky: | machine learning, deep learning, recommender systems, information retrieval, photo lineups |
Akademický rok vypsání: | 2018/2019 |
Typ práce: | bakalářská práce |
Jazyk práce: | |
Ústav: | Katedra softwarového inženýrství (32-KSI) |
Vedoucí / školitel: | Mgr. Ladislav Peška, Ph.D. |
Řešitel: | skrytý![]() |
Datum přihlášení: | 28.11.2018 |
Datum zadání: | 29.11.2018 |
Datum potvrzení stud. oddělením: | 27.03.2019 |
Zásady pro vypracování |
Řešitel nejprve získá přehled v oblastech doporučování / information retrieval [1-8] a policejní fotorekognice [9-14]. Na základě prostudované literatury řešitel navrhne aplikaci umožňující snadné a rychlé sestavování férových fotorekognic. Předpokládá se, že aplikace bude obsahovat jak možnost kandidáty explicitně vyhledávat, tak i automaticky doporučovat na základě zpětné vazby uživatele. Součástí aplikace bude i software pro testování jednotlivých jejích komponent a důraz bude kladen i na praktickou nasaditelnost aplikace v ostrém provozu. V implementační části bude kladen důraz především na modularitu, rozšiřitelnost a konfigurovatelnost systému. Vhodné je integrovat již existující frameworky / knihovny z oblastí ML a DL. |
Seznam odborné literatury |
[1] Ricci, F. et al (Eds): Recommender Systems Handbook, Springer, 2011
[2] Jannach, D. et al (Eds): Recommender Systems: An Introduction, Cambridge University Press, 2011 [3] Alexandros Karatzoglou, Balázs Hidasi: Deep Learning for Recommender Systems (Tutorial). RecSys 2017: 396-397 [4] Massimo Quadrana, Alexandros Karatzoglou, Balázs Hidasi, Paolo Cremonesi: Personalizing Session-based Recommendations with Hierarchical Recurrent Neural Networks. RecSys 2017: 130-137 [5] Dietmar Jannach, Malte Ludewig: When Recurrent Neural Networks meet the Neighborhood for Session-Based Recommendation. RecSys 2017: 306-310 [6] Elena Smirnova, Flavian Vasile: Contextual Sequence Modeling for Recommendation with Recurrent Neural Networks. DLRS@RecSys 2017: 2-9 [7] Hanjun Dai, Yichen Wang, Rakshit Trivedi, Le Song: Recurrent Coevolutionary Feature Embedding Processes for Recommendation. arXiv.org abs/1609.03675 (2016) [8] Ladislav Peska, Peter Vojtás: Using Implicit Preference Relations to Improve Recommender Systems. J. Data Semantics 6(1): 15-30 (2017) [9] Brigham, J. C., Meissner, C. A., & Wasserman, A. W. (1999). Applied Issues in the Construction and Expert Assessment of Photo Lineups. Applied Cognitive Psychology, 13, 73-92. [10] Steblay, N., Dysart, J., Fulero, S., & Lindsay, R. (2003). Eyewitness accuracy rates in police showup and lineup presentations: A meta-analytic comparison. Law and Human Behavior, 27(5), 523-540. [11] Valentine, T., Darling, S. & Memon, A. (2007) How can psychological science enhance the effectiveness of identification procedures? An international comparison. Public Interest Law Reporter, 11, 21-39. [12] Ladislav Peska and Hana Trojanova. 2017. Towards Recommender Systems for Police Photo Lineup. In Proceedings of the 2nd Workshop on Deep Learning for Recommender Systems (DLRS 2017). ACM, 19–23. [13] Ladislav Peska and Hana Trojanova. 2018. Personalized Recommendations in Police Photo Lineup Assembling Task. In Proceedings of the 18th Conference Information Technologies - Applications and Theory (ITAT 2018) [14] Ladislav Peska and Hana Trojanova. 2018. Towards Similarity Models inPolice Photo Lineup Assembling Tasks. In Similarity Search and Applications, Springer International Publishing, Cham, 217–225. |
Předběžná náplň práce |
Policejní fotorekognice hraje zásadní roli v procesu identifikace pachatele očitým svědkem. Naneštěstí v mnoha případech vedly policejní fotorekognice k nesprávné identifikaci a usvědčení nevinných podezřelých. Jeden z faktorů způsobujících nesprávnou identifikaci je nedostatek férovosti policejních fotorekognic - tedy situací, kdy se podezřelý příliš odlišoval od ostatních kandidátů.
Zadání navazuje na aktuálně řešený projekt ve spolupráci s katedrou psychologie na FF UK. Cílem práce je vytvořit aplikaci, která usnadní práci policejním technikům při sestavování férových fotorekognic. Předpokládá se využití (přetrénování) existující konvoluční neuronové sítě a kombinace s textovým nebo attribute-based popisem pachatele a ostatních kandidátů. |