Forschungsprojekt
INBEKI-ESTeT - Interaktionsgesteuerte Bilddatenanalyse zur Bekämpfung von Kinderpornographie
Durch die technischen Möglichkeiten des Internet wird eine rapide Zunahme der Verbreitung von kinderpornografischem Material registriert. Allein in Deutschland wurde vom Jahr 2006 auf 2007 laut dem BKA ein Anstieg von 94,3% verzeichnet. Während das Sperren von einschlägigen Web-Seiten kontrovers diskutiert wird, ist die zügige Ermittlung der Täter unbestritten eine effektive Maßnahme zur Bekämpfung kinderpornografisch motivierter Straftaten. Derartige Ermittlungen erfordern allerdings heutzutage noch eine manuelle und zeitintensive Auswertung enormer Mengen an Bild- und Videomaterial.
Im Rahmen des Verbundvorhabens INBEKI zielt das Vorhaben INBEKI-ESTeT auf grundlegende Untersuchungen neuer Bildanalyseverfahren ab, die es Ermittlungsbeamten ermöglichen, anhand vorliegenden Bild- und Videomaterials effizient auf die Identität von Tätern und Opfern zu schließen. Hierzu sollen die neuen Verfahren helfen, relevante Indizien mittels bildbasierter Vergleiche mit umfangreichen Bilddatenbanken der Polizeibehörden zu bestimmen.
Ein Arbeitspaket von INBEKI-ESTeT wird sich mit der Wiedererkennung von Tatorten und charakteristischen Objekten (z.B. Kleidungsstücken) befassen. Die untersuchten Verfahren werden jedoch auch zur direkten Identifikation von Tätern und Opfern beitragen, da mit ihnen auch charakteristische Körpermerkmale (wie z.B. Tattoos) wiedererkannt werden können.
Ein zweites Arbeitspaket zielt auf die automatische Erkennung und Extraktion von textuellen Informationen ab, um sie im Klartext für Ermittlungen verfügbar zu machen. Hierbei kann es sich zum einen um eingeblendeten Text handeln, wie z.B. Datumsangaben oder Web-Adressen. Zum anderen kann Text auch direkt in der Bildszene auftreten, z.B. in Form von Aufschriften auf Objekten und Kleidungsstücken.
Die Ergebnisse von INBEKI-ESTeT werden als entsprechende Softwaremodule in einen Demonstrator des Verbundvorhabens INBEKI einfließen und den Polizeibehörden damit nach Projektabschluss für erste Feldtests zur Verfügung stehen. Des Weiteren werden die wissenschaftlichen Ergebnisse von INBEKI-ESTeT auf nationalen und internationalen Konferenzen vorgestellt und in wissenschaftlichen Zeitschriften veröffentlicht werden, und damit einen signifikanten Beitrag zum wissenschaftlichen Fortschritt im Bereich intelligenter Bildanalyseverfahren leisten. Zudem werden die Ergebnisse maßgeblich zur Einwerbung und Durchführung zukünftiger F&E-Projekte der DFKI GmbH beitragen.
Kontakt
Ansprechpartner:
Dr. Armin Stahl
Projektleitung:
Dr. Armin Stahl
Beteiligte Forschungsbereiche
Publikationen
- 2013
- Christian Schulze; Marcus Liwicki
Optimized SIFT Feature Matching for Image Retrieval.
In: Proceedings of the 10th International Workshop on Adaptive Multimedia Retrieval. International Workshop on Adaptive Multimedia Retrieval (AMR-2012), October 24-25, Kopenhagen, Denmark, Springer, 2013.
- 2012
- Sebastiano Battiato; Sabu Emmanuel; Adrian Ulges; Marcel Worring
Multimedia in Forensics, Security, and Intelligence.
In: IEEE Multimedia, Vol. 19, Pages 17-19, IEEE Computer Society, Los Alamitos, CA, USA, 2012. - Adrian Ulges; Christian Schulze; Armin Stahl
Automatic Image and Video Understanding for Investigations of Child Sexual Abuse.
In: Abstract Book of the 6th European Academy of Forensic Science Conference . European Academy of Forensic Science Conference (EAFS-12), Towards Forensic Science 2.0, located at 6th, August 20-24, Den Haag, Netherlands, ENFSI, 8/2012.
- 2011
- Asif Shahab; Faisal Shafait; Andreas Dengel
ICDAR 2011 Robust Reading Competition Challenge 2: Reading Text in Scene Images.
In: Proceedings of the 11th International Conference on Document Analysis and Recognition. International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR-2011), 11th, September 18-21, Beijing, China, IEEE, 9/2011. - Asif Shahab; Faisal Shafait; Andreas Dengel
Bayesian Approach to Photo Time-Stamp Recognition.
In: Proceedings of the 11th International Conference on Document Analysis and Recognition. International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR-2011), 11th, September 18-21, Beijing, China, IEEE, 9/2011. - Adrian Ulges; Christian Schulze
Scene-based Image Retrieval by Transitive Matching.
In: ACM International Conference on Multimedia Retrieval. ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR-2011), 2011 ACM International Conference on Multimedia Retrieval, April 17-20, Trento, Italy, o.A. 4/2011.