Ocenjevanje kakovosti prstnih sledi z ansambli globokega učenja

Ocena kakovosti je pomemben korak za identifikacijo prstnih sledi s kraja zločina. Pogosto se izvaja v okviru forenzične preiskave, izvajajo pa ga usposobljeni preiskovalci in je ponavadi precej subjektiven. Cilj našega dela je razviti avtomatizirano metodo ocenjevanja kakovosti prstnih sledi, ki bi pomagala izpraševalcem pri njihovem delu. V tem delu sodobne tehnike globokega učenja prenesemo na področje ocenjevanja kakovosti prstnih sledi, ovrednotimo prednosti in slabosti te metodologije ter načrtujemo smer nadaljnjega razvoja na področju. Predlagamo novo metriko kakovosti, ki s pomočjo posebne metode fuzije združuje posamezne napovedi ansambla globokih modelov. Predlagani pristop zagotavlja izboljšano zmogljivost napovedi, hkrati pa skrajša čas obdelave za vsaj 15-krat v primerjavi z obstoječimi najsodobnejšimi rešitvami.