prikaz prve stranice dokumenta Analiza pouzdanosti provedbe metode prepoznavanja osoba s pomoću fotografija
  Preuzmi
PDF 1.58 MB
diplomski rad
Analiza pouzdanosti provedbe metode prepoznavanja osoba s pomoću fotografija
2024. urn:nbn:hr:227:968914
Kolić, Andrea
Sveučilište u Splitu
Sveučilišni odjel za forenzične znanosti

Citirajte ovaj rad

Kolić, A. (2024). Analiza pouzdanosti provedbe metode prepoznavanja osoba s pomoću fotografija (Diplomski rad). Split: Sveučilište u Splitu, Sveučilišni odjel za forenzične znanosti. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:227:968914

Kolić, Andrea. "Analiza pouzdanosti provedbe metode prepoznavanja osoba s pomoću fotografija." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Sveučilišni odjel za forenzične znanosti, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:227:968914

Kolić, Andrea. "Analiza pouzdanosti provedbe metode prepoznavanja osoba s pomoću fotografija." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Sveučilišni odjel za forenzične znanosti, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:227:968914

Kolić, A. (2024). 'Analiza pouzdanosti provedbe metode prepoznavanja osoba s pomoću fotografija', Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Sveučilišni odjel za forenzične znanosti, citirano: 22.03.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:227:968914

Kolić A. Analiza pouzdanosti provedbe metode prepoznavanja osoba s pomoću fotografija [Diplomski rad]. Split: Sveučilište u Splitu, Sveučilišni odjel za forenzične znanosti; 2024 [pristupljeno 22.03.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:227:968914

A. Kolić, "Analiza pouzdanosti provedbe metode prepoznavanja osoba s pomoću fotografija", Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Sveučilišni odjel za forenzične znanosti, Split, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:227:968914

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:227:968914
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAnaliza pouzdanosti provedbe metode prepoznavanja osoba s pomoću fotografija
Naslov (engleski)An analysis of the efficiency of photograph-based lineup recognition
AutorAndrea Kolić
MentorIvan Jerković (mentor)
MentorAna Banovac (komentor)
Član povjerenstvaIvan Jerković (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaŽeljana Bašić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIvana Kružić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Sveučilišni odjel za forenzične znanosti
Split
Datum i država obrane2024-09-23, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Sigurnosne i obrambene znanosti
Sažetak
Cilj: Ispitati pouzdanost metode prepoznavanja osoba s pomoću fotografija generiranih umjetnom inteligencijom, kao i utvrditi povezanost točnosti prepoznavanja s obilježjima događaja, svjedoka i samom procedurom prepoznavanja. Metode: U istraživanju je sudjelovao 161 ispitanik. Ispitanicima su prikazana četiri videozapisa kaznenih djela (dva nasilna i dva nenasilna), nakon čega su trebali prepoznati počinitelja u liniji sastavljenoj od pet fotografija, od kojih su četiri bile ometači generirani... Više umjetnom inteligencijom. Postavljena su kontrolna pitanja kako bi se simulirao vremenski razmak između događaja i prepoznavanja. Izračunata je ukupna točnost prepoznavanja i točnost prepoznavanja za svaki videozapis, a potom je multivarijantnom regresijskom analizom ispitan učinak različitih varijabli poput dobi ispitanika, spola, iskustva rada u policiji, redoslijeda prikazivanja videa, prisutnosti elemenata nasilja te stvarnog položaja počinitelja u liniji. Rezultati: Ukupna točnost prepoznavanja počinitelja u četiri različita videozapisa iznosila je 25 %, pri čemu su ispitanici u prosjeku točno prepoznali počinitelja u jednom videozapisu. Prepoznavanje je bilo značajno uspješnije (P < 0,001) u događajima s elementima nasilja (39,13 %) nego u nenasilnim događajima (12,42 %). Počinitelj je bio najtočnije prepoznat u simuliranom razbojništvu (44,10 %) i teškoj krađi (34,16 %), dok u krađi bicikla (16,77 %) i dostavi tvari nalik na drogu (8,07 %) prepoznavanje nije bilo bolje od slučajnog pogađanja. Multivarijantna analiza pokazala je da su na točnost prepoznavanja najviše utjecali elementi nasilja (P < 0,001), redoslijed prikazivanja videozapisa (P = 0,005), položaj počinitelja u liniji (P < 0,05), dob ispitanika (P = 0,007) i iskustvo rada u policiji (P = 0,023). Zaključak: Slikama generiranim s pomoću umjetne inteligencije može se učinkovito koristiti u sastavljanju linija za prepoznavanje. Pouzdanost metode prepoznavanja osoba s pomoću fotografija ovisi o brojim tehničkim i psihološkim čimbenicima, a potrebno je nastaviti raditi na standardizaciji postupaka prepoznavanja. Sakrij dio sažetka
Sažetak (engleski)
Aim: To examine the reliability of the eyewitness identification procedures using photographs generated by artificial intelligence, and to determine the relationship between identification accuracy and the characteristics of the event, the witness, and the identification procedure itself. Methods: The study involved 161 participants. The participants were shown four video recordings of criminal acts (two violent and two non-violent), after which they were asked to identify the perpetrator in a... Više lineup consisting of five photographs, four of which were fillers generated using artificial intelligence. Control questions were posed to simulate a time delay between the event and the identification. The overall recognition accuracy and the accuracy for each video were calculated, followed by a multivariate regression analysis to examine the effects of various variables such as the participants' age, sex, police work experience, video presentation order, presence of violent elements, and the actual position of the offender in the lineup. Results: The overall accuracy of identifying the perpetrator across four different videos was 25%, with participants, on average, correctly identifying the perpetrator in one video. Identification was significantly more successful (P < 0.001) in events involving elements of violence (39.13%) than in non-violent events (12.42%). The perpetrator was most accurately identified in the simulated robbery (44.10%) and grand theft (34.16%), while in the bicycle theft (16.77%) and drug delivery simulation (8.07%), identification was no better than random guessing. Multivariate analysis showed that identification accuracy was most influenced by elements of violence (P < 0.001), the order in which the videos were presented (P = 0.005), the position of the perpetrator in the lineup (P < 0.05) the participant's age (P = 0.007), and police work experience (P = 0.023). Conclusion: Images generated using artificial intelligence can be effectively used in assembling identification lineups. The reliability of identification using photographs depends on various technical and psychological factors, and further work is needed to standardize identification procedures. Sakrij dio sažetka
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:227:968914
Studijski programNaziv: Forenzika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni magistar/sveučilišna magistra forenzike (univ. mag. forens.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Imenovanje 3.0 (CC BY 3.0)
Datum i vrijeme pohrane2024-09-30 13:17:17
accessibility

closePristupačnostrefresh

Ako želite spremiti trajne postavke, kliknite Spremi, ako ne - vaše će se postavke poništiti kad zatvorite preglednik.