当犯罪已经发生,而行凶者的身份不明时,目击者往往被要求试图创造出行凶者的面部特征。一个目击者可以通过创建一个面部合成,通过素描艺术家的协助或使用一个机械化合成系统。然而,面部合成往往不能很好地代表预期的面孔,即使这是一张合成创造者非常熟悉的面孔。这可能是由于人们编码面孔的方式与他们在构建合成物时试图回忆面孔的方式不匹配。
当在刑事司法系统中首次引入面部复合材料时,目击者将与草图艺术家一起工作,以创造目的脸的肖像。如今,执法机构通常使用机械化复合生产系统,计算机化的复合生产系统使用两倍以上的常用版本。原始机械化复合生产系统,例如识别套件和光合配合,由面部特征(例如,鼻子,眼睛,下巴,头发)组成,可以组合以产生面部。现代化的计算机化版本,如E-FIT,MAC-A-MUG和FACE,包括可以组合的功能,并且通常以任何顺序创建面部的功能。然而,目前正在创建复合生产系统,从而在特征级别移动脸部,而不是在整个面上焦点。
许多机械化和计算机化系统已经尝试增加可从中可用的功能的数量,复合创建者可以选择,最终产品的现实以及接口的用户友好性。例如,面部具有超过3,700个特征,范围从相对突出的特征,例如头发,眼睛和嘴唇,以诸如眼线和嘴线的详细特征。计算机化系统导致相当现实的产品,可在最少的培训课程后使用。但是,即使人们观看使用复合系统创建的脸部并尝试使用相同系统重新创建面部,从而确保所有功能都有可用的,它们仍然无法创建预期脸部的良好相似性。此外,综合生产商本身的审判者是较差的复合材料,他们创造的复合材料与目标面部相匹配。即使一个人创造了复合材料的人与其旨在代表的脸部的相似性,该评级也无法预测其他人如何评估复合材料对目标面的相似性。
研究人员通常通过命名任务,匹配任务和相似度评级任务来评估人们创建面部复合材料的能力。命名任务向人们展示一个应该熟悉他们的人的综合(例如,一个名人)并要求他们命名综合旨在描绘的人。匹配的任务有人们选择哪个脸部旨在描绘较大的面孔。相似度 - 评级任务有人们对复合材料和脸部之间的相似性,它旨在描绘。通常,面部复合材料往往是不论复合生产系统如何代表的脸部的相似性,并且无论如何评估复合物到预期面的相似性如何。
虽然面部复合材料对执法来说是一种有用的工具,但它们也可能带来潜在的问题。这是因为一种并不真正代表犯罪实施者的合成物可能会导致警方调查与该合成物相似的无辜嫌疑人。此外,创造一张合成脸并观看它会使目击者的记忆从原始脸偏向合成脸。最近的研究显示了变形(像素级平均)合成相同目标人脸的优势,这些人脸是由不同的人创建的。但是,复合材料的变形最多只能用于多证人的情况下,尽管变形的复合材料确实倾向于比单个复合材料更接近目标的脸,相似性只有适度的增加。
复合材料不倾向于类似于它们被设计用于描绘的面的主要原因看起来源于人们自然编码面的方式与创建复合材料的方式之间的差异源于源于迫使它们检索关于面部的信息。人们倾向于通过整体过程编码面,这使得它们能够在面部识别方面比面部召回更好。复合生产力人们在特征级别召回面孔,因为他们试图将脸部拼凑在一起,同时看待相同特征的许多不同变化。
目前仍处于早期试验阶段的新型全面生产系统试图纠正复合生产中编码和提取阶段之间的脱节。这些系统首先生成一组随机的面孔;用户选择最符合用户记忆的面孔。在此基础上,使用许多不同的算法生成一组人脸,这些人脸是最初选择的人脸的变体。用户再次从该集合中选择与目标人脸最相似的人脸,并重复此过程,直到所有的人脸都与目标人脸同样相似。尽管到目前为止,对全脸系统与特征级复合系统的比较并不表明全脸系统更优越,但它们确实为复合系统的创造者提供了一个比其他系统更类似于编码任务的检索任务。因此,这些新系统可能最终被证明是目击者为警察和公众创造罪犯肖像的更好工具。
引用:
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