Prof. Rita Cucchiara Facoltà di Ingegneria Enzo Ferrari. Università di Modena e Reggio Emilia

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1 Prof. Rita Cucchiara Facoltà di Ingegneria Enzo Ferrari Università di Modena e Reggio Emilia

2 Da Digital Forensics a Multimedia Forensics: Digital Forensics Computer Forensics A form of digital investigation that can be entered in a legal court [Car09]..Differently of physical forensic sciences, in digital forensics the procedures are not well assessed neither the results. When computers are involved criminal activities [Kruse01] Computational Forensics Multimedia Forensics Computational Forensic refers to applying computer aided techniques to digital data understanding [Boheme09] Modern crime investigation shall profit from the hybrid-intelligence of humans and machines working on multimedia data [Car09]Brian D. Carrier Digital Forensics Works IEEE Computers April 2009 [Kruse01] Kruse, W., Heiser, J.: Computer Forensics: Incident Response Essentials. Addison Wesley, Reading (2001) [Boheme09] Böhme, R., Freiling, F. C., Gloe, T., and Kirchner, M Multimedia Forensics Is Not Computer Forensics. In Proc. of the 3rd international Workshop on Computational Forensics

3 Da Multimedia Forensics a «Multimedia in Forensics» «Multimedia in Forensics» Analisi di dati multimediali, testo, immagini, audio, video Sorveglianza automatica e Biometria Computer Graphics, Image processing e Computer Vision Pattern Recognition e Machine learning... Una nuova attività di ricerca nell area del Multimedia Analisi di individui di oggetti di eventi di concetti

4 Ingegneria Informatica in supporto all analisi forense Supporto all attribuzione dell identità degli autori o sospetti autori di reati tecnologie informatiche di elaborazione semiautomatica di immagini e video Supporto alla ricerca di sospetti autori di reati e riconoscimento di identità di soggetti di interesse Tecnologie informatiche di analisi automatica di immagini e video Multimedia in forensics

5 Multimedia in forensics: Ricerca e prospettive Rilevamento di folle, gruppi di persone e persone Rilevamento di volti, aspetti semibiometrici, dettagli Riconscimento dell identità o della similairità Riconscimento di azioni ed attività Riconscimento di comportamenti Ricerca di similarità di azioni ed interazioni

6 Image Processing in Forensics Elaborazioni di segnali ed immagini Noise cleaning, image enhancement, Linear non linear filtering equalization, Image restoration, super-resolution, Camera calibration, Camera verification, Filtraggio frequenze spaziali, trasformate di Fourier, algebra lineare, Principal Component Analysis Ricerca e sviluppo dagli anni 70 su supercomputer e mainframes.. Im not satisfied with the way this is coming up... The eigenvalue is off. Looks all right to me. We're pulling away from our reference information. Program a Fourier transform... No way Out Kevin Costner 1987

7 Analisi semi-manuale Analisi Manuale Analisi semi-manuale ( con l impiego di tecniche informatiche) Attribuzione dell identità, diversi metodi:[ali2011] Confronto Olistico in cui le facce sono confrontate nella loro globalità, l Analisi morfologica in cui si confrontano specifiche caratteristiche (visual feature) del volto, come dettagli significativi ed univoci; l Analisi foto-antropometrica basata sulla fotogrammetria in cui si estraggono misure di distanze e di angoli da punti di interesse sul volto (landmarks) la Superimposizione in cui immagini digitali adeguatamente scalate (e ruotate se possibile) sono sovrapposte l una all altra [ALI2011] Tauseef Ali, Luuk Spreeuwers and Raymond Veldhuis, FORENSIC FACE RECOGNITION: A SURVEY Nova Science Publishers, Inc 2011

8 Analisi semi-manuale Computer Graphics, Computer Vision Ricostruzioni di altezze, e dimensioni 3D Superimposizioni 2D e 3D Partial Face Recognition technology Esperimenti di fuzzy logic per la super-imposizione craniofacciale Altezza cm: 177,43 Ibáñez, O., Cordón, O., Damas, S., Santamaría, J An experimental study on the applicability of evolutionary algorithms to craniofacial superimposition in forensic identification. Information Sciences

9 Dall analisi semi-manuale all analisi automatica 1) La rilevazione automatica (detection) di persone e volti

10 Dall analisi semi-manuale all analisi automatica 2) Il riconoscimento automatico (identification o recognition ) di persone o volti.

11 Impiego in ambito forense Tecniche di Computer Vision, Pattern Recognition Multimedia Search Applicate anche alla Video Sorveglianza Biometria Content-based image retrieval (object search)

12 Impiego in ambito forense: peculiarità I sistemi di sorveglianza, biometrici, di search danno risultato certo con un errore statistico medio noto e misurabile per inferenze induttive I sistemi forensi devono fornire un livello di credibilità, affidabilità e ripetibilità per inferenze deduttive Contributo dell ingegneria informatica: conoscere i limiti, gli errori, i miglioramenti attesi [Meu06] conoscerne l errore statistico e la verosomiglianza [Ali11] [ALI11] Tauseef Ali, Luuk Spreeuwers and Raymond Veldhuis, Veldius FORENSIC FACE RECOGNITION: A SURVEY Nova Science Publishers, Inc 2011 [Meu06] D.Meuwly, Forensic individualization from biometric data, science&justice, vol. 46, no. 4, pp , 2006.

13 Likelihod ratio for face analysis* Hp l ipotesi dell accusa (prosecution) Hd l ipotesi della difesa (defence) E e l evidenza ossia l informazione forense estratta dal sistema automatico I e l informazione precedente a disposizione (background information). LR Rapporto di verosomiglianza: statistica bayesiana impiegata in ambito forense per riconoscimento vocale e DNA Rapporto delle probabilità di colpevolezza e innocenza condizionate dalle informazioni a priori Giudizio a posteriori Rapporto di verosomiglianza o valore di evidenza Valutabile note le varianze inter-classe le varianze intra-classe, gli errori FAR, FDR.. * Project funded by Nederlands forensics institute Twente Univ.

14 Analisi automatica, perche? Impiego del calcolatore per «Potenza computazionale» Capacità di eseguire calcoli complessi ( Computer Vision, ricostruzione 2D e 3D.) «Velocità computazionale» Capacità di elaborare grandi quantità di dati visuali ( Big data analysis) «Inferenza computazionale» Capacità di apprendere da esempi (machine learning)

15 Quante immagini? 1 surveillance camera: c.a. 1 immagine 1MByte 640x480 colori non compressa, 10fps x 24h BIG-DATA ANALYSIS immagini al giorno c.a. 800GByte /giorno Censimento UK 2011 Circa 1.8 milioni telecamere collegate c.a. 500 Milioni TByte /anno Luglio 2011 Youtube 6 birthday Upload di 45 ore di video/minuto c.a ore video/giorno c.a. 23 milioni di ore video/anno

16 Quante immagini? Quante foto amatoriali? miliardi di fotografie miliardi di fotografie digitali Quante foto su Facebook? 2011 : 90 miliardi di fotografie 6 miliardi upload/mese 70 miliardi /anno 30 miliardi tag/anno immagini taggate/minuto Analisi manuale IMPOSSIBILE!

17 Rilevazione e riconoscimento automatico People detection People tracking People & faces Un-structured Still Images & Video Face detection Rilevazione: Computer vision Face tracking Pattern matching Feature detection Structured Gallery Riconscimento: Pattern Recognition

18 4 Problemi Rilevazione di persone e volti per Autenticazione (individualizzazione) Identificazione del singolo Riconoscimento sociale Ri-identificazione

19 Confronto 1:1: Autenticazione People detection People tracking People & faces Still Images & Video Face detection Face tracking Pattern recognition Feature detection Match?

20 Confronto 1:n Identificazione People detection People tracking People & faces Still Images & Video Face detection Face tracking Pattern recognition Feature detection Match?

21 Confronto n:n Riconoscimento sociale People detection People tracking People & faces Still Images & Video Face detection Face tracking Pattern recognition Feature detection Match?

22 Confronto n:n non strutturato (RI-identificazione) People detection People tracking People & faces Still Images & Video Face detection Face tracking Pattern recognition Feature detection Match?

23 Rilevazione di volti e persone Problema non risolto completamente Persone hanno aspetti diversi, forme diverse, posture diverse. Still Images & Video People detection Face detection People tracking Face tracking People & faces Moto non prevedibile D. Coppi, S. Calderara, R. Cucchiara, "Appearance tracking by transduction in surveillance scenarios Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal-Based Surveillance, AVSS Klagenfurt 2011

24 Rilevazione dei volti Problema più semplice risolvibile dopo adeguato apprendimento Si ringrazia Michele Nappi, Lezioni di e, Salerno 2011

25 Rilevazione automatica di volti Problema classico di Pattern Recognition Metodi di apprendimento automatico da esempi Viola & Jones 2001 Librerie OpenCV Forti miglioramenti in 10 anni! Haar features Cascade of >30 weak classifiers Viola, Jones: Robust Real-time Object Detection, IJCV 2001 (1853 CIT)

26 Rilevazione automatica di volti di profilo Rilevazione volti e loro direzione Ada Boost 2002 Neural network 1999 Henry Schneiderman and Takeo Kanade Object Detection Using the Statistics of Parts IJCV 2002

27 Rilevazione dei volti Ottimi risultati: vicino al 95% in tutti i benchmark (2006) Dipendentemente dalla risoluzione Ripresa frontale Ripresa non frontale R.Cucchiara, A. Prati, R. Vezzani,"A System for Automatic Face Obscuration for Privacy Purposes" in Pattern Recognition Letters, vol. 27, n. 15, pp , 2006

28 Rilevazione automatica di Persone People detection dal movimento Tecniche tipiche dei sistemi di videosorveglianza (background suppression)[cal08] People detection con apprendimento automatico Tecniche tipiche dei sistemi di Pattern recognition da immagini [CAL08]S. Calderara, R. Cucchiara, A. Prati, "Bayesian-competitive Consistent Labeling for People Surveillance"in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 30, n. 2, pp , 2008

29 Rilevazione di Persone con apprendimento Dalal Tuzel Felzenszwalb Navneet Dalal and Bill Trigg Histograms of Oriented Gradients for Human Detection CVPR2005 OPENCV O. Tuzel, F. Porikli, and P. Meer, Pedestrian detection via classification on riemannian manifolds, IEEE Trans. on PAMI, Oct. 08 P. Felzenszwalb, D. McAllester, D. Ramanan Object Detection with Discriminatively Trained part based Models,TPAMI

30 Prestazioni :pedestrian detector 2009 INRIA dataset 1000 pedestrian 1 False positive /image 15% miss rate Piotr Doll ar Christian Wojek Bernt Schiele Pietro Perona, Pedestrian Detection: A Benchmark CVPR2009

31 Ricerca Esuaustiva nello spazio e nella scala Ricerca esaustiva su decine di migliaia di windows per immagini Problemi: Falsi positivi, Imprecisione Bassa velocità di ricerca [TUZEL09]Covariance matrix on Reimannian Manifold <0.5fps 31

32 Ricerca Statistica nello spazio e nella scala Giovanni Gualdi, Andrea Prati, Rita Cucchiara, Multi-Stage Particle Windows for Fast and Accurate Object Detection IEEE T- PAMI, 2012

33 Esperimenti in immagini complesse Rilevazione di persone in ambienti non strutturati Progetto PRRIITT 2010 con BRIDGE129 srl Finanziamento Regione Emilia Romagna

34 Risultato finale

35 Rilevamento multi-stage di volti

36 Rilevamento multi-stage di volti e persone Aumento di prestazioni in velocità e precisione

37 Ricerca Esaustiva Il volto non viene rilevato o solo parzialmente False detection 37

38 Ricerca multi-stage precisa False detection 38

39 Rilevamento di affollamenti 39

40 Rilevamento di affollamenti 1st IEEE Workshop on Modeling, Simulation and Visual Analysis of Large Crowds in conjunction with 13th International Conference on Computer Vision (ICCV) 6-13 November, 2011, Barcelona, Spain 40

41 Rilevamento di affollamenti con apprendimento Esempi positivi e negativi[ma2010] con matrici di cooccorrenza nella tessitura W.Ma, L. Huang,C.Liu Crowd denisty analysis using co-occurrence texture feature Proc of 5 ICCITT

42 Classificazione di affollamenti Spazio delle feature Patch di training Casi semplici: 85% recall Nuova patch 42

43 Rilevazione di affollamenti 43

44 Rilevazione di affollamenti e volti Automatic behavior analysis through video processing for transportation hubs, focused on crowded scenarios and abnormal event detection (EU project ) 44

45 Rilevazione di affollamenti e volti Automatic behavior analysis through video processing for transportation hubs, focused on crowded scenarios and abnormal event detection (EU project ) 45

46 Rilevazione di affollamenti e volti 46

47 Rilevazione di persone

48 Anche in sistemi commerciali

49 Esperimenti ad ImageLab Collaborazione ImageLab Modena, IBM Italia, LEPIDA spa Progetto VISERAS 2011

50 Riconscimento di volti e persone People & faces Problema di identificazione di similarità tra i volti (Identificazione 1-n o riconoscimento n-n) o tra l aspetto delle persone (re-identification) Pattern recognition Feature detection Gallery

51 Riconoscimento facciale: progressi scientifici Immagine 20x20 Spazio delle feature ( ) 10 Volti nel 2011 ( ) Prototipi di ricerca Sistemi commerciali T.F. Cootes, G.J. Edwards, and C.J. Taylor, Active appearance models, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 23, no. 6, pp , Jun. 2001

52 Riconscimento facciale 2D e 3D Riconoscimento indipendente dalla illuminazione Ricostruzione 3D da immagini 2D Face Synthesis and Recognition under Arbitrary Unknown Lighting using a Spherical Harmonic Basis Morphable Model, Lei Zhang, Sen Wang, Dimitris Samaras, In IEEE Proc. of CVPR, pp. II: , Face Reconstruction across Different Poses and Arbitrary Illumination Conditions, Sen Wang, Lei Zhang, Dimitris Samaras, In Audio- and Video-based Biometric Person Authentication, pp , 2005

53 Vendor Test: FERET Face Recognition Vendor Test (FRVT, : una competizione proposta ogni due o tre anni dal National Institute of Standards and Technologies (NIST). Nel 2002 per immagini 2D con differenti illuminazioni Low resolution image dataset JPEG compressed 10K bytes 75 pixels between eyes

54 Miglioramento delle prestazioni Confronto delle prestazioni di False Rejection Rate a parità di False Acceptance Rate di 1 su % 98% Neven Vision Coordinate degli occhi indicate manualmente Immagini riprese a giorni diversi con dimensioni fisse tra gli occhi (68pix) Immagini a bassa risoluzione e dimensioni fisse tra gli occhi (75pixels) Immagini ad alta risoluzione (6Mpix Nikon) image dataset Dimensioni tra occhi 400pixels Database frontale Con illuminazione controllata

55 Vendor TEST 2006 FRVT Confronto uomomacchina 80 coppie di volti di moderata difficoltà presentati agli utenti per 2 secondi A 0.05 FAR le prestazioni umane peggiori di 5 algoritmi!! Tsinghua Univ.

56 Miglioramento delle prestazioni riconoscimento 2D 2010

57 Riconoscimento 2D verso gallerie 3D FRGC (Face Recognition grand challange) tests per immagini e 3D scans D face scans di 466 individui 3D volti a risoluzione 480x640 Poche variazioni di posa Miglior risultato 2006 Viisage

58 Riconscimento di Volti: difficoltà 1) occlusioni, 2) camuffamenti 3) variabilità intra-classe (pose, espressioni..) 4) similarità inter-classe 5) modifiche per l invecchiamento (Aging)

59 Riconoscimento del volto ed invecchiamento Modelli GENERATIVI (che simulano l invecchiamento) Modelli NON GENERATIVI (che cercano feature invarianti) Quentin Tarantino 4 50,50,70,80 anni N.Ramanathan, R.Chellappa, Face verification across age progression, in Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, San Diego, CA, 2005, pp Bilgin Esme & Bulent Sankur Effects of Aging over Facial Feature Analysis and Face Recognition

60 Modelli Non generativi Energy Coeherency Alcune feature (solo con ottime riprese frontali e con la stessa espressione) sono invarianti Test su 1000 passaporti H.Ling, S.Soatto, N.Ramanathanan, D.Jacobs, A study of face recognition as people age, in IEEE International Conf. on Computer Vision, Rio De Janeiro, Brazil, October

61 Modelli Generativi Modelli geometrici di crescita, a cui aggiungere modelli di cambi di tessitura e di muscolatura S. Biswas, G. Aggarwal, N. Ramanathan, and R. Chellappa, A nongenerative approach for face recognition across aging, Biometrics: Theory, Applications and Systems, 2nd IEEE Intl. Conf. on, pp. 1 6, Oct

62 Ri-identificazione di persone Problema molto complesso Punti di vista diversi Posture ed andature diverse Basse risoluzioni Grandi variabilità Supporto analisi forense Ho gia visto questo individuo? Dove e andato? E comparso piu volte?

63 Ri-identificazione

64 Re-identificazione : risultati molto recenti Modelli 2D Davide Baltieri, Roberto Vezzani, Rita Cucchiara, 3DPeS: 3D People Dataset for Surveillance and Forensics Workshop MA3CHO, ACM Multimedia 2011

65

66 Possibili Collaborazioni Centri di Ricerca Internazionali University of Amsterdam NL (forensics Inst. of Rotterdam) multimedia search, scene reconstruction University of South Florida USA Crowd and people detection University of Maryland,USA Face recognition and action analysis University of Sidney AU People behavior, biometry Attività di standardizzazione: FBI s Forensic Audio, Video and Image Analysis Unit (FAVIAU) Facial Identification Scientific Working Group (FISWG) European network of forensic science institutes (ENFSI) Netherland Forensics Institute (NFI)

67 Impieghi nell ambito della sicurezza (web 2011) National instute of justitice USA 2010 Binocules for Los Angeles Sheriff s Department A small camera fitted to the glasses can capture 400 facial images per second and send them to a central computer database storing up to 13 million faces. The system can compare biometric data at 46,000 points on a face and will immediately signal any matches to known criminals or people wanted by police MORIS, Mobile Offender Recognition and Information System Bid technologies Uffici della polizia di Brockton nel Massachussets Applicazione iphone FBI Next Generation Identification, Jan 2012

68 Osservazioni Il rilevamento di persone ha molti falsi positivi e imprecisioni, miglioramenti in precisione e velocità manca analisi di altre posture Il rilevamento di volti e molto robusto anche di profilo e con occlusioni a buone risoluzioni Il riconoscimento di volti ha errori di FAR e FDR MOLTO BASSI in riprese ottimali; forte attività di miglioramento per variabilità, I volti non hanno la caratteristica di unicità Il riconscimento di persone e ancora all infanzia.. pero si puo conoscerne l errore statistico e calcolarne la verosomiglianza valido aiuto durante le indagini

69 Multimedia in forensics: conclusioni Tecnologie informatiche e dati multimediali al servizio dell analisi forense Nuove opportunità di analisi massiva di dati Nuove opportunità di misurazioni statistiche certe Nuove opportunità di standardizzazione di procedure di indagini Nuove opportunità di collaborazioni Master Universitario di II livello in Sicurezza Informatica e Disciplina Giuridica

70 Grazie.. Grazie ad ImageLab Andrea Prati, Roberto Vezzani, Costantino Grana, Simone Calderara, Giovanni Gualdi, Paolo Piccinini,, Daniele Borghesani, Paolo Santinelli, Amid Rashid, Davide Baltieri,, Michele Fornaciari, Dalia Coppi, Marco Manfredi, Rudy Melli, Emanuele Perini, Giuliano Pistoni.. Visione, Pattern Recognition e Multimedia

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