Aplikace pro vyhledávání a doporučování kandidátů do policejní fotorekognice

• Thesis title in Czech: Aplikace pro vyhledávání a doporučování kandidátů do policejní fotorekognice
• Thesis title in English: Search and recommendation app for assembling police photo lineups
• English key words: machine learning, deep learning, recommender systems, information retrieval, photo lineups
• Academic year of topic announcement: 2018/2019
• Thesis type: Bachelor's thesis
• Department: Department of Software Engineering (32-KSI)
• Supervisor: Mgr. Ladislav Peška, Ph.D.
• Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
• Date of registration: 28.11.2018
• Date of assignment: 29.11.2018
• Confirmed by Study dept. on: 27.03.2019

Guidelines

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.

References

[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.

Preliminary scope of work

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.