Yöntem makalesi

Bütünsel Yüz Kompozit yaratılması ve Müteakip video onbirler Görgü Kimlik Paradigma

16.4K görüntüleme

⸱

DOI:

10.3791/53298

⸱

24 Aralık 2015

 ,  ,  ,  , 
1Department of Psychology, Social Work and Counselling, University of Greenwich, 2Department of Criminology, University of Greenwich, 3School of Physical Sciences, University of Kent

Bu makalede

Özet

Bu deneysel paradigma gerçek suç bir görgü tanığı bellekten suçlu bütünsel yüz kompozit oluşturmak ve sonra suçlu ya o ya da o olduğu birini içeren video line-up suçlu tespit deneyebilir hangi koşullar çoğaltır uygulanan mevcut değil.

Özet

Bu yazıda ayrıntılı paradigma bir suça bir görgü tanığı ya da kurban hafızasından bir polis operatörü yardımıyla suçlu bütünsel yüz kompozit oluşturabilir sırasında gerçek polis soruşturmaları dayalı bir uygulamalı deneysel yöntem açıklanır. Amaç kompozit onlar suçlu biliyor inanıyor birisi tarafından tanınan olmasıdır. Bu paradigma için, katılımcılar videoda bir suçlu aktör görmek ve bir gecikmenin ardından, katılımcı tanıkları bütünsel bir sistem yüz kompozit inşa. Kontroller bir kompozit inşa yoktur. Bilgisayar tarafından oluşturulan, ancak gerçekçi yüzleri diziler bir dizi, bütünsel sistem inşaat yöntemi öncelikle en yakından suçlu kendi hafızasını toplantı yüz görüntüleri seçmek için katılımcı tanıkları gerektirir. Ideal son görüntü suçlu yakın bir benzerlik sahip kadar ardışık dizilerde yüzleri arasındaki varyasyon azalır. Katılımcı-witness tüm bir bütün yüz kapsamında, araçları da özellikleri ve bütünsel özellikleri (örneğin, yaş, açıklık, cilt tonu) arasındaki yüz özellikleri, yapılandırmalar değiştirebilir yönetti. Prosedür yakından insanlarda hangi bütünsel bir şekilde eşleşecek şekilde tasarlanmıştır 'süreci ile karşı karşıyadır. Tamamlanmasından sonra, suçlu kendi hafızasına göre, kompozit-suçlu benzerlik derecelendirme katılımcı-tanıklardan toplanır. Benzer derecelendirme kompozit tanıma olasılığı bir göstergesi olarak, suçlu-tanıdık değerlendiriciler toplanır. Bir daha fazla gecikmeden sonra, tüm katılımcılar - kontrolleri de dahil olmak üzere - Polis Doğru suçlu veya masum bir şüpheliyi bulunduğu hangi koşullarda çoğaltmak için, ya bir suçlu-mevcut veya suçlu-devamsızlık, video line-up suçlu tanımlamak için çalışmayın. Kontrolü ve katılımcı tanık line-up sonuçlarının veri identific üzerinde bütüncül kompozit yapı olumlu etkisi gösteren sunulmuşturtirme doğruluğu. İlişkisel analizler etkisi, video line-up sonuçlarını faktörleri hangi incelemek için değerlendirici ve katılımcı-tanık kompozit suçlu benzerlik değerlendirmesi, gecikme, kimlik doğruluk ve güven arasındaki ilişkiyi ölçmek için yapılır.

Giriş

Polis suç, bir görgü tanığı, genellikle mağdurun hiçbir şüpheliyi varsa; Bir polis sistem operatörünün 1 yardımı ile bellekten suçlu bir yüz kompozit yaratabilir. Amaç suçlu aşina birisi o görüntüyü fark edecektir. Belirlenmiş bir şüpheli - Gerçek suçlu olmayabilir - Özgün görgü tanığı onları tanımlamak veya olup olmadığını görmek için bir line-up yerleştirilebilir. Birçok görgü tanıkları yanlış tanıması yapmak. Gerçek polis line-up dan% 20'nin üzerinde İngiltere 2 ve masum ama suçlu tanık 'bellek testi sağlamak için line-up dahil olduğu bilinen ABD 3, bir folyoyu tespit. Bazen tanıklar bir olgusal masum polis şüpheliyi seçin. Bu tür hatalar, yanlış inançlarına 4-6 önde gelen nedeni olabilir. Görgü tanıkları adalet olguların 4 ilk 250 ABD DNA exoneration düşükle 46'sında yüz kompozit yarattı veBirçok sonradan line-up masum bireyi belirledi. Yüz kompozit prosedürü mutlaka sorumlu değildir ki, alternatif inculpating kanıt yoktur olmuş olabilir. Ancak, hat-up doğruluğu kompozit yaratmasıyla örneğin, 7-10, etkilenmemiş örneğin, 8, ya da gelişmiş örneğin, 11,12 bozulmuş olabilir ve burada açıklanan Çeşidi uygulanan araştırmanın amacı bu olabilir en iyi uygulama prosedürleri önermek için yüz kompozit yapı, bir line-up tarafından takip edilmektedir polis tarafından kabul edilecek.

Birçok ülkede polis güçleri, daha önce her yerde özellik tabanlı sistemler yerine, örneğin bilgisayarlı bütünsel yüz kompozit sistemleri, 13-15 istihdam (kompozit sistemlerin yorumlara 16-17 bakınız). Bu bütünsel sistemler daha yakından bütün yüzü 'Gestaltic' şekilde maç başlıca nedeni olduğu her yaştan süreci ve TANIMA ve insanlarnize 18-20, örneğin karşı karşıyadır. Özellik tabanlı sistemler, tanıklar ilk olarak, sözlü şüphelinin yüz özellikleri (örneğin, gözler, burun ve ağız) çağırmak için gerekli olan ikinci, sık sık sınırlı özellik veritabanları ve üçüncü gelen bu bireysel özellikleri bulmak için bir bütün halinde bunları bir araya getirmek bir bileşik. Her adım bilişsel talep ediyor - birkaç kişi detaylı bir yüz tanımını sağlamak kelime sahip, özellik-by-özelliği yüz analiz hata eğilimli olduğunu ve sözel hatırlama muhtemelen yöntemi arasında bir uyumsuzluk 'de, tanıma daha doğru olma eğilimindedir hangi yüzleri (görsel mod) ve bellekten yüzün alma (sözel modu) 21-22 kodlanmış. Şaşırtıcı olmayan bir özellik tabanlı kompozitler kötü suçlu 16-17 benzerlik genellikle.

Bütünsel yüz kompozit sistemleri 13-15 ile tanıklar gerçekçi ancak bilgisayar tarafından oluşturulan yüz diziler bir dizi seçin, görüntüBu en yakın suçlu kendi hafızasını eşleşir. Böylece birincil alma modu kodlanmış karşı karşıya olduğu modunu eşleme, görsel olduğunu. Farklı sistemlerin arayüzleri görüntüleri tanık bütün yüzleri görür, ya da dış özellikleri 17 çıkarılmış karşıya olmadığını renkli ya da değil, dizi numaraları ve ister de dahil olmak üzere, değişir. Bununla birlikte, tüm bütünsel sistemlerle, görüntü ardışık dizileri bileşik-suçlu benzerlik adım adım bir iyileşme elde etmek için kullanılır. Her adımda, bir dizi oluşan yüzleri tanığın 'önceki seçime (ler) ve evrimsel algoritma tarafından belirlenir. Tanık diziden bir yüz seçer ve evrimsel algoritma aşağıdaki dizideki yüzlerin yeni nesil oluşturmak için bu seçimleri doğurur. Ek araçlar, giyim, dövmeler, sakal veya başka individuating işaretleri eklemek yüz özelliği boyut ve yerleştirme işlemek ve bütünsel özellikleri (örneğin, yaş, açıklık) ayarlayabilirsiniz. PrTanık kendi kompozit memnun olduğunda kapsayabilecektir tamamlanır. Boyunca, polis operatörü öneren, ancak prosedür etkilemez.

Bilgi nitelik ve nicelik, bütünsel sistem üretimini kolaylaştıran ücretsiz hatırlama bileşeni bir vurgu ile ilk Bilişsel Söyleşi 23-24 ile birlikte, oldukça özellik tabanlı sistemler ile gerektiği gibi değil, bütün yüz tanıma teşvik - izole yüz özelliklerinin analiz eder. Yüz özellikleri ve yapılandırmaları Manipülasyon her zaman tüm yüz bağlamında oluşur ve bunun sonucu olarak, bütünsel sistem kompozit yüksek kalitede genellikle, ve kompozit daha tasvir olanlar aşina insanlar tarafından daha kolay kabul özellik tabanlı sistemleri kullanılarak oluşturulan 17 25-26. Polis saha araştırmaları da bütünsel sistem kompozitler şüpheli kimlik örneğin, 27-28 daha yüksek oranda elde öneririz. Ayrıca, çocuklar bileOnların görevi taleplerini anlayabiliyorum zihinsel engelli 29 yaşından 8 altı yıl-ve yetişkinler kadar genç. Bu nedenlerden dolayı, bir tanık, bir yüzü anlatan zorluk var, özellikle İngiltere ve Galler'de Baş Polislerde Derneği (ACPO) bütünsel sistemlerin 30 kullanmanızı tavsiye ederiz.

Potansiyel şüpheli polis tarafından tespit edildikten sonra, bir line-up ya da kimlik geçit bu şüphelinin görüntülemek için kompozit yaratan tanık isteyebilir. Performans olmayan kompozit yaratma kontrolleri, örneğin 11-12 ile karşılaştırıldığında Bazı araştırmalar, kompozit oluşturma kimlik doğruluğunu artırır bulmuştur. Öncelikle özellik tabanlı sistemler kullanan Diğer araştırmalar, bulduğu kompozit oluşturma olumsuz etkilemektedir kimlik performans örneğin, 7, 9-10. Kompozit suçlu kötü benzerlik ise, kimlik doğruluğu en duyarlı 8, 10. Bu görünürtanık oluşturmak için, bir yüz bileşik, orijinal şüpheli daha daha göze çarpan bir bellek izini sürmek olabileceğini düşündürmektedir. Bu özellik tabanlı kompozit daha suçlu benzerlik yakın olması muhtemeldir Yine de, eşit olmak üzere tüm diğer şeyler, doğru bir tanımlama şansı, bütüncül bir sistem kompozit oluşturulması tarafından geliştirilmiş olmalıdır.

Burada anlatılan araştırma paradigmasının yakından bir tasarım ve genç yetişkin 8, 11, 31, çocuk 8 ile kullanılan prosedürü ve eski yetişkin 31 katılımcıyı çoğaltır. Kompozit yaratma katılımcı - Tanıklar ve olmayan kompozit yaratma kontrolleri bir başlangıç ​​'suçlu-aktör' suç mahalli videoyu görmek için. Bir gecikmeden sonra, katılımcı tanıkları bütünsel bir sistem yüz kompozit yapı. Daha sonra, bir başka gecikmeden sonra, tüm katılımcılar video line-up şüpheliyi tespit girişiminde, teknoloji approxim hemen hemen tüm kullanılanİngiltere'de 2, 32 yılda ulaştırılması 110.000 resmi kimlik işlemleri. Suç mahalli video izleme ve line-up arasındaki ortalama gecikme her iki grup için eşit olacaktır. Ampirik araştırma büyük bir vücudun dayanarak, bir line-up yapılması için en prosedüre olarak devam eden bir tartışma var. Bazı araştırmacılar, alternatif eşzamanlı line-up örneğin, 33-34 üzerinde sıralı line-up lehine savundular. Diğerleri 35-36, muhalif bir görünüm örneğin var. Ancak, doğru tanımlama oranları genellikle ABD sıralı prosedür 37-38 önerilenden daha Video line-up dan yüksektir. Yakından gerçek polis soruşturmaları kullanılan prosedürleri maçları ve farklı line-up türleri ile kullanılmak üzere adapte edilebilir şekilde olursa olsun, burada açıklanan metodoloji güçlü ekolojik geçerliliği yoktur. Line-up şüpheliye 'adil' olmasını sağlama yöntemleri de vardır 39-40 nitelendirdi. Buna ek olarak, bütünsel abone olKullanılan osite sistemi İngiltere polis kuvvetlerinin çoğunluğu tarafından kullanılan standart, mülakat teknikleri normalde polis kompozit operatörler tarafından kullanılan ve video line-up Londra Metropolitan Polis Servisi tarafından inşa edildi yılında yönergeleri izleyerek, gerçek bir soruşturma sanki İngiltere ve Galler'de 41 polis kimlik prosedürlerini belirler Polis ve Kriminal Deliller Kanunu (AKPM) Uygulama Kodları (Kod D). (; Prosedürleri arasındaki gecikme, örneğin, kompozit sistem, suçlu-aktör cinsiyet, yaş, etnik köken ya da) Ayrıca, tasarım kompozit kalite ve kimlik doğruluğuna etkileyebilecek alternatif değişkenlerin ölçümü için izin esnektir.

Bir yüz kompozit duyurmak ya da değil olmadığına dair kararlar, polis operatörü olasılıkla son kompozit kalitesini değerlendirmek için oluşturma-tanık soracaktır. Bu paradigma için, inşaat sonrasında her katılımcı tanık onların müstahzarlar oranlarısuçlu onların anısına benzerlik için te. Kompozit bir daha objektif tanınırlık ölçümünü sağlayacak şekilde, tasvir gerekiyordu kişi ile son derece aşina - Bu derecelendirme, bağımsız değerlendiriciler tarafından sağlanan karşılaştırılır. Bu derecelendirme kompozit isim girişiminde suçlu aşina insanlar soran daha ekolojik geçerli yöntem için bir vekil olarak hizmet vermektedir. Ancak, değerlendirici derecelendirme adlandırma oranları onlar temelde aynı yapı 42 ölçme düşündüren ile ilişkilidir. Onlar da olumlu yetişkin ile ilişkili, ama kalite 8 değil çocuk katılımcı tanık yaratıcısı değerlendirmeler.

Özetle, bu paradigma bağımsız tedbirler tasarımını kullanır. Birinci faktör katılımcı rolü - Katılımcılar katılımcı tanık kompozit oluştururken bir grup veya non-kompozit yaratma kontrol grubuna ya tahsis edilir. İkinci faktör suçlu varlığıdır - katılımcılarOrijinal suç mahalli video inceledi suçlu, ya da suçlu ek folyo ile değiştirildiği bir suçlu-devamsızlık line-up içeren bir suçlu-Mevcut bir video line-up ile sunulmaktadır. Üçüncü faktör, farklılık varsa, suç mahali video ve line-up inceleyen arasındaki gecikme olduğunu. Birincil bağımlı değişken line-up doğruluk olduğunu. Katılımcı tanığı kompozit yaratan grup içinde, bir korelasyonel tasarım suçlu tanıdıkları olmalı bazı kişiler katılımcı tanıklarının ve bağımsız değerlendiricilerin tarafından sağlanan kompozit suçlu benzerlik değerlendirmesi arasındaki ilişkiyi ölçer. Kompozit-suçlu benzerlik değerlendirmesi ve video line-up doğruluk arasındaki ilişki de incelenmiştir.

Protokol

Insan katılımcıların Prosedürler İngiliz Psikolojik Derneği tarafından verilen yönergeleri izleyerek, University of Greenwich Üniversitesi Araştırma Etik Kurulu tarafından kabul edildi.

'Suçlu' tasvir Crime Scene Video 1. görüntüleme

  1. Katılımcı aldatıcı 'Video Analizi' olarak tanımlanan bir çalışmaya, bilgi ve onam formunu başlangıç ​​var, ama bir araştırma katılımcısı olarak her zamanki etik haklarını listeler ve doğru onlar küçük bir suç anlatan bir videoyu görmek belirtiyor ve sonuçların bu hangi Çalışmanın gelecekte polis soruşturmaları yardımcı olabilir.
  2. Katılımcı bir anonim kişisel kodu ve bunların yaş, cinsiyet, etnik köken ve demografik verileri sağlamak zorunda.
  3. Katılımcı aktör oyun karşısında iyi tam vücut görüş ve ön yakın çekimler ve her iki tarafı da tasvir, farklı aktörlerin videoları bir havuzdan bir dizüstü bilgisayarda rasgele seçilen bir video klibi görüntülemek mıküçük bir suç işlemek bir 'suçlu' parçası ing (videodan örnek fotoğraflar için Şekil 1A ve 1B bakınız).

figure-protocol-1

figure-protocol-2

Olay yeri videodan 1. Durgun Görüntüleri Şekil. (A, B), tam vücut ve suçlu yüz görünümleri (1.3 bakınız) resmeden suç mahalli video iki stills. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

  1. Onlar suçlu-aktör (evet / hayır) ile yabancı olup olmadığını katılımcıdan?
    NOT: Suçlu-aktör aşina ise, katılımcı, farklı bir suçlu videoyu görür.
  2. Have katılımcı suçlu yaklaşık yaş, cinsiyet, etnik köken ve giyim sözlü açıklama sağlar.
  3. Katılımcı suçlu (:% 100 hayır güven: kesinlikle emin% 0) tanımak için güçlü olmak müstakbel bir güven sözlü notunu sağlamak var.
  4. Rasgele deneysel koşul (kontrol vs katılımcı tanık) katılımcı tahsis ve katılımcı tanıkları Aşamaları 2 ve aşağıda 7 katılmak yaratarak o kompozit sağlanması; Sahne 7 kontroller sadece. Sahne 7 Sahne 1 ortalama gecikme tüm katılımcı gruplar için eşit olduğundan emin olun.

Bir Operatörün Yardımlaşma ile Yüz Kompozit 2. Katılımcı-tanık Oluşturma

Not: Protokolün bu kısmı bütünsel yüz kompozit sistemi, Efit-V için optimize edilmiştir, ancak diğer yazılım için adapte edilebilir.

  1. Eğitimli kompozit sistem operatörü kompozit yaratma katılımcı-tanığı bilgilendirmek mıOnlar bir yüz kompozit oluşturma olacağını.
  2. Operatör onlar yine suçlu tanımak olabilir ne kadar emin katılımcı-tanık sormak mı (% 0% 100 = oldukça emindir için = hiç emin değil).
  3. Operatör onlar (% 100 = oldukça emindir 0% = hiç emin değil) suçlu bir yüz kompozit inşa olabilir ne kadar emin katılımcı-tanık sormak mı.
  4. Operatör ses kaydından için izin katılımcı-tanığı oturumu sormak gerekir.
  5. Operatör mülakat operatörü, öncelikle onlar videoda gördüklerini bir serbest hatırlama açıklamasını sağlamak için katılımcı-tanık talep ettiği Bilişsel Röportaj unsurları (örneğin, uyum binası) kullanarak katılımcı-tanığımız var. Onlar bittiğinde operatör onu söylemek katılımcı-tanık sormak var / onu her şeyi onlar video ve tasvir kişi hakkında hatırlamak ve onları bilgilendirmek, bazı ek istenecekal sorular.
  6. Operatör Tablo 1'de listelenen sorular ile katılımcı-tanığı istemi var, ama bu soruyla ilişkili açıklamalar serbest hatırlama hesabına 'katılımcı-tanığın eksik sadece.
1 Kaç yaşında suçlu olarak ortaya çıktı?
2 Eğer suçlu saç (uzunluk, tip, stil, renk) hakkında ne hatırlıyorsun?
3 Eğer suçlu yüzüne (şekil, uzunluk, genişlik, cilt) hakkında ne hatırlıyorsun?
4 Eğer suçlu kulaklarının (şekil, boyut, pozisyon, lob) hakkında ne hatırlıyorsun?
5 Eğer suçlu burnunun (uzunluk, eğim, burun delikleri, sh hakkında ne hatırlıyorsunmaymun, sırt)?
6 Eğer suçlu kaşları (kalınlık, uzay, şekil, renk) hakkında ne hatırlıyorsun?
7 Eğer suçlu gözlerine (şekil, boyut, derinlik, uzay, gölge, renk) hakkında ne hatırlıyorsun?
8 Eğer (alt üst genişlik, şekil,) suçlu ağız / dudaklar hakkında ne hatırlıyorsun?
9 Eğer suçlu çenesinin (şekil, boyut, tür) hakkında ne hatırlıyorsun?
10 Eğer suçlu en sakal (sakal, bıyık, anız) hakkında ne hatırlıyorsun?
11 Suçlu gözlüklerini takar mıydı?
12 Suçlu (işaretleri veya SCA ile ilgili ayırt edici bir şey var mıydırs)?
Not: Bu soru ile ilişkili açıklama hatırlama hesabına 'katılımcı-tanığın yoksa operatörü sadece, bu sorulardan herhangi sormalısınız.

Tablo 1. cued Mesaj Bilişsel Mülakat Soruları.

  1. Gerçek bir soruşturma ile olduğu gibi, veri depolayan bir güvenilir kanıt zincirini sağlamak için, bir dizüstü bilgisayar, üzerinde bütüncül yüz kompozit sistem yazılımının arayüzü üzerinde operatör dönüş var.
  2. Bilişsel Röportaj sırasında katılımcı tanık toplanan bilgilerden, operatör kompozit sistem arayüzünün ilk ekranda uygun kutulara açıklanan suçlu cinsiyet, etnik köken ve yaş aralığını girin sahiptir.
  3. Operatör bir prosedür izlenerek bütünsel yüz kompozit yapımı ile katılımcı-tanık rehberlik sahip olduğukatılımcı tanığı iyi seçer ve dokuz rastgele görüntülenen bilgisayar tarafından üretilen görüntülerin bir 3 x 3 diziden suçlu kendi hafızasına kötü eşleşen görüntüleri reddeder. Katılımcı tanığı dokuz görüntülerin herhangi memnun değilse, operatör ek diziler üretmek var.
    NOT: Bir diziden seçilen 'en iyi' bir örnek her zaman otomatik olarak sürecin her aşamasında bir dizi artar içinde izleyen dizi ve yüzleri arasındaki benzerlik belirir.

figure-protocol-3
Şekil 2. Yüz kompozit yapım yöntemi A:. Operatör bütünsel kompozit sistemi içine temel tanım kelimeleri girdikten sonra Yüz şekli yüz kompozit yapı prosedüründe Bu aşamada, katılımcı tanık onların hafıza toplantı yaklaşık bir yüz şekli seçmek için istenir inci suçlue dokuz görüntüler ekranda görüntülenir, ya da yeni bir görüntü üretmek için bu diziyi reddetmek için. Inşaat sürecinin hatırlatma gibi, bu aşamada (2.9.1 bakınız) tanıma değerlendirir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

  1. Katılımcı tanık dokuz görüntü (Şekil 2) otomatik olarak oluşturulan ilk görüntülenen diziden suçlu olduğunu uyan yaklaşık yüz şekli seçin Var operatörü var arabirimin ARAÇLAR bu seçimi girmek için kullanabilirsiniz.
  2. Katılımcı tanık 2.9.1 anlatılana benzer bir şekilde özelliğini arabirimin Araçlarını kullanarak sonraki dizilerden en yakın eşleşen a) burun, b) ağız, c) göz ve d) kaş şekli seçmek zorunda.
  3. Tüm dizi şimdi özellikleri Yukarıda girilen, ancak saç ile başlangıçta gri renkli sahip yüzleri ile,katılımcı tanığı arabirimin SAÇ aracındaki büyük veritabanından uygun bir saç modeli ve saç rengi seçin sahiptir. Operatör bu seçimi girmek mü (bakınız Şekil 3).

figure-protocol-4
Şekil 3. Yüz kompozit yapım yöntemi B:. Saç alet yüz şeklinin seçimi ve yüz özellikleri ardından, katılımcı tanığı ekranda dokuz görüntüleri yaklaşık saç seçmek için veya üretmek için dizi reddetmek için istenir yeni ekran. Renklendirme (2.9.3 bakınız) eklenene kadar tüm görüntüleri varsayılan saç, gri. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

  1. Katılımcı tanık uygun omuzlar zekâ seçin Vararabirimin SHOULDERS aracında bulunan paletten h giyim ve renk. Operatör hareket, ölçek ve gerekirse (Şekil 4) boyun ve omuz döndürmek için tanık yönettiği denetimlerini kullanın var.

figure-protocol-5
Şekil 4. Yüz kompozit yapım yöntemi C:. Shoulders alet yüz şeklinin seçimi ve yüz özellikleri ardından, katılımcı tanığı ekranda dokuz görüntüleri omuz seçmek için, ya da yeni bir görüntü üretmek için bu diziyi reddetmek için istenir . Giyim rengi ve stili (2.9.4 bakınız) manipüle edilebilir ve şirket logoları veya diğer kendine has özellikleri eklenebilir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

  1. Eğer onlar, dilek veya logoları (örneğin, eşarp, hoodies, gözlük, güneş gözlüğü olmadan) katılımcı tanık seçme giyim var, hem de diziye sakal (sakal ve bıyıkları) arayüzünde mevcut ek araçları kullanarak karşı karşıyadır. Operatör bu seçimleri girmek zorunda.
  2. Var operatör, ince değişiklikler deride (örn, kırışıklık, yaşlılık çizgileri, göz-çanta ve gölgeler, belirgin elmacık kemikleri, chubbiness, kaba cilt, sivilce için yapılmasını sağlar katılımcı tanık için arabirimin DİNAMİK OVERLAY aracı göstermek vb), ya da genel yüze (örneğin, gölgeleme). Katılımcı tanık yönettiği takdirde operatör değişiklikleri yapmak zorunda.
  3. Operatör sistematik değişimler bireysel yüz özelliklerinin şeklinde yanı sıra genel şekline yapılabilmesini sağlar YEREL ÖZELLİKLER aracını kullanarak düzenlemek için daha yakından incelemek için katılımcı-tanık sırayla ekranda yüzü büyütmek mı fac e ve baş (örneğin, gergin, döndürülmüş ve çarpık) (Şekil 5). Katılımcı tanık yönettiği takdirde operatör değişiklikleri yapmak zorunda.

figure-protocol-6
Şekil 5. Yüz kompozit yapım yöntemi D:. Değişkenlik sonraki dizilerde azaltmasına rağmen yerel özellikler aracı omuzlar seçildikten sonra, katılımcı tanık her 'en iyi' olarak, birbirinden farklı değişkenliği yüzlerini sahip yüz diziler bir dizi views Görüntü seçilir. Oluşturulmasında Bu noktada, katılımcı tanık belirli yüz hatları değişiklikler önerebilir ve ekrandaki orijinal değiştirilmemiş görüntüye sonucu karşılaştırın. Değişiklikler özelliklere yapılan değişiklikler olsa da, tüm yüz karşılaştırma bağlamında (2.9.7 bakınız) yapılmış gibi, metodoloji hala bütünsel süreçleri erişir..jove.com / files / ftp_upload / 53298 / 53298fig5large.jpg "target =" _ blank "> bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

  1. Operatör bütünsel değişiklikler gibi daha yaşlı ya da genç, az ya da çok belirgin ve paler- veya daha koyu tenli (Şekil 6) görünmesini yapma gibi yüz yapılmasını sağlar katılımcı tanık için HOLISTIC ÖZELLİKLERİ aracı göstermek var. Katılımcı tanık yönettiği takdirde operatör değişiklikleri yapmak zorunda.

figure-protocol-7
Şekil 6. Yüz kompozit yapım yöntemi E:. Bütünsel özellikler aracı katılımcı tanık da bir kaymak aracını kullanarak seçilen yüzü (örn, yaş, açıklık) bütünsel özelliklerinde değişiklik önerebilir. Yine sonuç ekranında orijinal değiştirilmemiş görüntü (ler ile karşılaştırıldığındaee 2.9.8). Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

  1. Operatör ekranda son kompozit ve katılımcı-tanık arabirimin FINISH aracında TASARRUF GÖRÜNTÜ butonuna tıklayarak dosyayı kaydetmek için onaylatılabilir (bakınız Şekil 7).

figure-protocol-8
Şekil 7. Yüz kompozit yapım yöntemi F.:. Bu resmi basılmış olacak bir polis soruşturması ise Final görüntü ve CD'ye aktarılmış bir kopyası delil torbasına (2.9.9 bakınız) muhafaza edilmesi büyük halini görmek için tıklayınız bu rakamın.

3. CollectiMesaj Kompozit İnşaat, Suçlu-kompozit Suret'in katılımcısı tanık Oy üzerine

  1. (:% 100 yoksul benzerlik: Tam maç 0%) suçlu kendi hafızasına dayanarak, yüz kompozit onlar videoda gördüğümüz suçlu ne kadar yakın bir benzerlik katılımcı-tanık istiyoruz.
  2. Suçlu kendi hafızasına dayanarak, onlar suçlu aşina birisi kompozit (:% 100 tüm emin değil: çok emin% 0) onları tanımak mümkün olacağını nasıl emin katılımcı-tanık istiyoruz.
    NOT: 3.1 ve 3.2 tarif pullarından ortalama değerlendirme suçlu-kompozit benzerlik katılımcı tanığı kendini derecelendirme üretmek için hesaplanır.

Suçlu-kompozit Benzerlik 4. Suçlu-tanıdık Değerlendirmesi

  1. , Suçlu (suçlu-tanıdık Değerlendirici) yakın bir tanıdığım var iki video stills fr için, kompozit görüntüleyerek bitişik kompozit kalitede bağımsız bir değerlendirme sağlamakom suçlu yüz görünümleri yakın çekim gösteren orijinal suç mahalli, suçlu en saç vb beri değişti durumunda görünümü bir hatırlatma olarak gösterilir.
  2. Suçlu-tanıdık Değerlendirici kompozit şüpheli benzerlik bir değerlendirmesini sağlamak mı (% 0 = hiçbir benzerlik% 100 = çok benzer).
    NOT: değerlendiricilerin bir grup tarafından sağlanan ortalama bileşik derece kompozit şüpheli benzerlik bağımsız derecelendirme üretmek için hesaplanır.

Suçlu ve Folyo İçeren video Hattı-up 5. Hazırlık

NOT: diğer sistemler mevcut olmasına rağmen protokolün Bu bölümde video line-up sistemi Promat için optimize edilmiştir.

  1. Bir polis memuru, bir polis karakolunda bir kimlik suit suçlu video line-up, oluşturmak var.
    1. Polis memuru filme kamera bakan suçlu bir baş-omuz klibin oluşan suçlu bir 15 sn video klibi varStandart çevre koşulları (örn, aydınlatma, mesafe, kamera, arka plan) tekrar kameraya karşı karşıya getirmeden önce sağa, sonra sola dönerek. Suçlu video line-up çıkarılan örnek fotoğraflar için Şekil 8'e bakın.

figure-protocol-9

figure-protocol-10
8. Video sanatçısını fotoğraf Şekil. (A,. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız Frontal B) ve (5.2) suçlu-Mevcut bir video line-up prosedüründe suçlu yüz görüntüsü fotoğraf profil. Ricasıse, bu rakamın büyük halini görmek için buraya tıklayın.

  1. 40.000'i aşkın bir veritabanı, aynı çevre koşullarında çekilen ve yaş, cinsiyet, etnik köken ve 'hayatın genel görünüm için' suçlu ile eşleşti dokuz folyo polis memuru seçme videolar var.
    NOT: Normalde sadece sekiz folyolar video line-up dahil edilmiştir. Deneysel amaçlar için, dokuz folyolar biri rastgele suçlu-devamsızlık, video line-up suçlu yerine seçilir.
  2. Bir şüphelinin gerçek bir polis soruşturması bu fırsatı olurdu seçilen folyolar uygun olduğunu kabul suçlu var, (örneğin, onlar suçlu makul benzer bir görünüme sahip).
    NOT: Alternatif olarak, yasal temsilcisi bu fırsatı olabilir.
  3. Polis memuru, video line-up bir araya getirmek ve daha sonra rastgele oynatmaya izin veren bir CD'ye kopyalayıp mı.

6. Mock Tanık Paradigma Pilot Study Testi Video onbirler Adalet

  1. Suçlu ile yabancı beş pilot katılımcıların bir grup var ve kim, başka herhangi bir prosedürde katılmak suç mahallinde videoyu gördükten sonra suçlu yazılı bir açıklamasını vermeyin.
  2. Başka Pilot katılımcıyı var; Pilot katılımcıların bir azınlık tarafından tarif edilen göz ardı ederken çalışma tasarımı kör ve suçlu ile yabancı, tek pilot katılımcıların çoğunluğu tarafından sürekli anlatılan özelliklerin açıklamaları da dahil olmak üzere tek bir modal açıklama içine 6.1 toplanan açıklamaları amalgamate.
    Not: talimatların yorumlanması yukarıdaki pilot katılımcının kararına bırakılmıştır.
  3. Ayrıca suçlu görülen, veya araştırma başka prosedürde yer almamış 'sahte tanık' katılımcıların, bir başka grup var dokuz line-up üyelerinin tam yüz Video hareketsiz bir dizi görünümü - çıkarılan Video linE-up ve 6.2 oluşturulan kalıcı açıklamasına göre bir üyesini seçmek için.

Video Line-up ve Anketi 7. Sunum

  1. Kontroller ve kompozit yaratarak katılımcı tanıkları her iki grup için ilk suç mahali video izleme arasında aynı gecikme ile çalışmanın bu son aşamada katılmak var.
    NOT: kontroller katılımcı tanıkları yüz kompozit oluşturmak aldı süre boyunca oyalama görevi (örneğin, bulmaca) ile sağlanabilir.
  2. Rasgele bir suçlu-mevcut veya bir suçlu-devamsızlık, video line-up ya görebilmek için katılımcı ayrılamadı.
  3. Katılımcı cued Açıklama Formu talimatları okudunuz (bakınız Tablo 2) ve daha sonra-çoktan seçmeli veya cued soruları tamamlayın.
Talimatlar
Şu şekildedir(if you can) bir cued açıklama formu, orijinal video klip gördüm kişinin (suçlu) özel yönüne gelen konuyla ilgili her bölümde yorum girmek için deneyin. Bir kişiyi anlatan genellikle zor bir iştir olarak, konsantre ve sonraki birkaç dakika odaklanmış kalmak önemlidir. Önceki araştırmalar da doğruluğu için çabalıyor ve sadece hatırlıyorum belli olan raporlama önemini göstermiştir.
1 Etnik görünüm
2 Yükseklik
3 Görünen yaş
4 Cinsiyet
Aşağıdaki soruları bir veya daha fazla cevapları daire içine alınız
5 Yapı Yağ, Orantılı, İnce, tıknaz, Atletik, Ağır, Diğer
6 Saç rengi Koyu kahverengi, açık kahverengi, Adil, Sarışın, Gri, Beyaz, Siyah, Zencefil, Kumral, Diğer
7 Saç tipi Kel, İnceltme, uzaklaşılarak, Düz, Kıvırcık, Dalgalı, Boyalı, Kısa, Yaka uzunluğu, omuz, Çok uzun, Peruk, Uzunluk, Diğer
8 Gözler Mavi, Kahverengi, Yeşil, Gri, Oyuncular, Staring, Diğer
9 Ten Taze, Pale, Ruddy, Tabaklanmış, Adil, Çilli, Koyu tonu, Orta tonu, Işık tonu, Diğer
10 Sakal Sakal, Bıyık, Bushy, Favori, Kaşları, Diğer
Giyim: kısa bir açıklama girin (uygunsa)
11 Ayakkabı 12 Çorap
13 Pantolon 14 Kayış
15 Gömlek 16 Ceket
17 Etek 18 Elbise
19 Atlamacı 20 Üst kat
21 Takı 22 Şapka
23 Diğer

Tablo 2. cued Tanıtım Formu.

  1. Line-up yönetici video line-up, onlar başlangıçta suç sahne video inceledi suçlu tanımlamak için çalışıyor olacak katılımcıyı bilgilendirmek zorunda bilgisayar monitöründe görüntülenir.
  2. Line-up yönetici suçlu onlar ilk suç SCE gördüm katılımcı-tanığı uyarmak mıne, video ya da line-up mevcut olmayabilir.
  3. (Line-up yönetici şüpheliler ile iki kez gösterilmesi gereken ve rastgele sipariş folyoları dokuz 15 sn klipleri sıralı ekranın oluşan bir bilgisayar monitörü video line-up işlemini başlatmak ve bir line-up üye numarası ile varsa 1-9) her video klibin ile görünen.
  4. Katılımcı Video line-up görüntülemek var.
  5. Tamamlanmasından sonra, line-up Administer herhangi bir bölümünü, ya da tekrar line-up tamamını görmek isteyip istemediğinizi katılımcıdan var.
    NOT: Onlar gibi katılımcı bir kısmını ya da line-up olarak birçok kez bütününü görebilirsiniz.
  6. (1- katılımcı (evet / hayır) suçlu line-up mevcut olup olmadığı soran bir line-up ankete yazılı cevap var, ve tepki ise 'evet' line-up üye sayısını sağlamak için 9).
  7. Katılımcı bir line-up elemanı seçtiyse, line-up yönetici oynamak inci varBu üyenin e klibi sadece katılımcı kendi yanıttan tatmin olduğundan emin olmak için.
  8. Katılımcı olursa olsun bir seçim yapılmış ya da 7.5 dizilişini reddedilen olsun kendi line-up kararda güven tahminde mı (% 0 =% 100 = kesinlikle emin hiçbir güven).

8. Veri Analizleri

NOT: Toplanan verilerin (örneğin, suçlu açıklamaları) Bu paradigmada öncelikle dahil bazı prosedürler sonraki analizler için özel İngiltere ve Galler'de normal polis uygulama ile uyuşmayan ve emin olmak için. Bununla birlikte, belki de açıklama nitelik ve nicelik ve kompozit kalite ve kimlik doğruluğu arasındaki ilişkiler için test bu verileri analiz etmek mümkün olacaktır. Ancak, bu ek analizler olacağını ve veri burada listelenen önemli deneysel hipotezleri araştırmak için istihdam edilecek en muhtemel olanlardır analizleri.

  1. Ut-testi 43 katılımcılar olay yeri videoyu inceledi kısa bir süre sonra toplandı suçlu, tanımak edememek muhtemel güven derecelendirme iki deneysel koşullar eşit olmasını sağlamak için bağımsız bir tedbirler (1.3.3 bkz flmayaca¤ ). Sonuç önemsiz olduğunu kontrol edin.
  2. Pearson korelasyon katsayısı kullanılarak, katılımcı-tanık 'kendi kompozitlerin öz değerlendirmelerin objektifliği ile ilgili test hipotezleri suçlu-tanıdık değerlendirici en beraber, kendi bireysel kompozitler (3.2) bu öz-değerlendirme arasındaki ilişkiyi incelemek için 43 testleri derecelendirme (4.5 bakınız), ve kompozit tüm setine suçlu-yabancı değerlendirici derecelendirme (4.6) toplandı eğer.
  3. Ilgili test hipotezleri hat-up performansı, kullanımı hiyerarşik loglinear line-up sonuç üzerine deneysel durumun etkilerini incelemek için 43 ya da ki-kare testleri 43, analizlers (7.9).
  4. Doğru suçlu tanımlama oranları ile esas olarak ölçülen bir tanımlama prosedürü duyarlılık bir gösterge sağlamak üzere, mevcut suçlu-line-up kullanın.
  5. Doğru line-up ret oranları ile ölçülen, prosedürün adalet bir göstergesini sağlamak için suçlu-devamsızlık line-up kullanın.

Sonuçlar

Burada bildirilen veriler açıklanan deneysel paradigma kısmen 8, 11 takip edildiği iki çalışmada toplanan verilerin bir alt kümesidir.

Line-up adalet kontrolleri

Bölüm 6'da açıklanan Pilot alay tanık paradigması, ki bunlar tesadüf 39, 40 ile beklenenden daha sık seçim ikna etmek için herhangi bir şekilde öne değil, line-up, bir şüpheliye karşı önyargılı değildir emin olmak için tasarlanmıştır . Bu prosedür itibaren, line-up adalet ölçüsüdür hiçbir üye sağlanarak hesaplanan sahte tanıklar (örneğin, 1/9 =% 11.1) tek başına şans eseri beklenenden daha anlamlı olarak daha sık seçilir. Fonksiyonel boyutta Tredoux E 39 ölçü 'makul' olan line-up üye sayısını değerlendirmek için uygulanır ve gerçek bir line-up tanık 'bellek uygun bir test sağlayacaktır. İdeal olarak bu değer yakın olmalıdırmaksimum (örn dokuz). 11 bildirilen temsilci veriler için sahte tanıklar şans düzeyleri (% 10.9) yakın olarak suçlu seçilmiş olarak line-up adil olduğu bulunmuştur, ve folyo büyük çoğunluğu (Tredoux E = 7.05) makul idi.

Eşleştirilmiş koşul kontrolleri

Bir sonraki analiz suçlu tanımak edememek adaylarının güven derecelendirme katılımcılar suç mahalli Video iki deneysel koşullarda yaklaşık olarak eşit görmek kısa bir süre sonra toplanan sağlamak için bağımsız bir-ölçer t-testi 43 kullanır (1.6 bakınız) . Sonuç olmayan önemli olmalıdır. 11 yılında 1.6 tarif bu ölçekte yanıtlar katılımcıların başka prosedür öncesinde eşleştirildi gösteren yaklaşık olarak eşit, t (266) = 0,57, p> 0,2 beklendiği gibi.

Kompozit suçlu benzerlik dereceleri

Tes içinKendi kompozitlerin katılımcı-Tanığın öz değerlendirmelerin nesnelliğini ilişkin t hipotezler, ikinci analiz sadece kendi kompozit katılımcı-tanıklar tarafından sağlanan kompozit şüpheli benzerlik değerlendirmesi arasında bir ilişki olup olmadığını inceler (bakınız Bölüm 3 ), ve bağımsız suçlu-tanıdık değerlendiriciler tarafından sağlanan () Bölüm 4'e bakın. 8 yılında 57 bütünsel yüz kompozit sağlanan puana bir Pearson korelasyon testi 43 olmayan anlamlıydı. Izlem analizleri ayrılmış çocuk ve yetişkin katılımcı tanık verilerle yapılmıştır Ancak, 26 yetişkin kompozit bu yorumu arasında pozitif bir ilişki vardı, r (26 =) 0,46, p <.05; ancak 31 çocuk kompozit için, r (31 =) 0,01, p> 0,2; Yetişkin tanıklar değil, çocukların kendi kompozit kalitesini objektif değerlendirmeler sağlayabilir bir göstergesidir.

Video line-up yanıtları

Hat-up performansı ile ilgili hipotezleri test etmek için, hiyerarşik loglinear 43 analizleri, ya da ki-kare testleri 43 line-up sonuçları (7.9) üzerine deneysel durumun etkilerini incelemek. Olasılık oranları (OR) ayrıca iki değişken arasındaki ilişkinin bildirdi ölçüsü sağlamak için rapor edilmekle beraber bu, nominal veri analizleri için bildirilen etki büyüklüğü ölçüsü, Φ olduğunu. En görgü araştırma ile olduğu gibi, suçlu-bugünü ve suçlu-devamsızlık, video line-up veri ayrılır. Her katılımcı sadece tek bir line-up karar verir.

Görgü tanığı tanımlama kompozit yapı etkisi katılımcısı-tanıkların ve kontrollerin line-up seçimleri karşılaştırılarak ölçülür. Tablo 3 görüntüler temsilcisi sonuçları line-up sonucu idi kontrol ettiğiniz 11 Deney 1'de toplanan verilerin bir alt alınan karşılaştırıldığında zekâBu protokol açıklanan sistem kullanılarak bütünsel bir yüz kompozit yarattı h katılımcı tanıkları. İlk suçlu olay yeri video ve bu deneyde video line-up inceleyen arasındaki gecikme yaklaşık 2 saat oldu.

Suçlu-Mevcut line-up, bu paradigma doğru suçlu tanımları vardır şüpheli kimlik oranları, öncelikle ölçülen bir tanımlama prosedürünün duyarlılığı bir göstergesidir. Diğer sonuçlar hatalı folyo tanımlamalar ya da yanlış line-up reddedilerek vardır.

Doğru line-up ret oranları ile ölçülen suçlu-devamsızlık line-up, prosedürün adalet bir gösterge sağlar. Diğer sonuçlar yanlış folyo tanımları vardır. 3 suçlu-devamsızlık denemeleri için boştur Tablo bu araştırmada hiçbir belirlenmiş 'masum şüpheli' ve bu nedenle ilk sütun vardı.

Suçlu-Mevcut seçimi behavior: Tablo 3'de bildirilen veriler aslen 11'de Deney 1'de sunulan itibaren ilk analizler bu şekilde bir line-up davranışı seçerek kompozit oluşturma etkileri bir yanıt önyargı göstergesi olabilir incelemektedir. Her seçimi oranları ki-kare testi 43 A 2 (katılımcı rolü - - kontrolü vs katılımcı tanık) 2 (yanlış line-up ret: suçlu tanımlaması veya non-seçici vs folyo kimlik seçici seçerek davranış) x Sonuç, χ 2 (1, n = 108) <1, p> 0,2 = 0,072 Φ anlamlı değildi. Kontroller line-up (73.1%, OR = 1.09), choosers olmak üzere Katılımcı tanıkları (% 80.0), kabaca eşit olasılığı vardı.

Suçlu-Mevcut doğru teşhisi: İkinci ve en kritik suçlu-Mevcut analiz tepki doğruluğu sadece inceler. A 2 (katılımcı rolü) x 2 (doğruluk - Doğru: INCOR vs suçlu tanımlamarect: ilk 11'de Deney 1'de sunulan Tablo 3 verilerine kimlik ya da line-up ret) ki-kare testi 43 anlamlıydı folyo, χ 2 (1, n = 108) = 5.48, p = 0,019, Φ = 0,225. Katılımcı tanıkları (% 70.0) (% 44.9, OR = 1.56) kontrollere göre yaklaşık bir-ve-bir buçuk kat daha doğru suçlu line-up seçimler yapılmış.

Bu sonuçlar, yeni nitelikli polis operatörleri işe alındığı bir izlem deney (Deney 2 11) ile uyumludur, olay yeri videoları altı farklı suçluların tasvir ve olay yeri video izleme ve video line-up inceleyen arasındaki ortalama gecikme oldu Yaklaşık 30 saat (katılımcı tanık doğru suçlu tanımlama oranları =% 48.8; kontrolleri =% 35.0) ve line-up tanımlama 12 kompozit yapı olumlu etkilerini bulmak meta-analiz. Bununla birlikte, diğer araştırma 8 kullanılarak tAynı temel deneysel paradigma, bütünsel yüz kompozit sistemi ve line-up tipi, ancak farklı suçlu-aktörler o erişkin kompozit yaratma katılımcı tanıklarının (% 34.6) ve kontrol (% 31.7) arasındaki doğru tanımlama oranlarında anlamlı farklılıklar bulundu. Ayrıca, bu araştırmada 8 çocuk aynı yaştaki (% 19.4) çocuk katılımcısı-tanıklar daha doğru tanımları (% 42.9) yapılan 6- yaş ve 11 yaş arası kontrol eder. İkinci sonuç, suçlu çocukların ilk bellek kötü olan çocukların yüz kompozit yetişkin en önemli aşağı olma bir sonucu olabilir ya da güven ölçeklerinin kullanımını anlamak için mücadele etti. Ancak, bu sonuç araştırması kompozit kalite ve line-up 10 doğru tanımlama oranları arasında pozitif bir ilişki bulma ile tutarlıdır. Bu açıklama aynı zamanda sık sık INFE kullandığı bu tip en eski araştırma ile uyumluduranterior o kimlik doğruluğu kompozit yapı örneğin, 7, 9-10 aşağıdaki azaltıldı bulma, kompozit sistemler özellik tabanlı.

Suçlu-Mevcut folyo tanımları: folyo tanımlamalarının oranı koşulu ile farklı olup olmadığı, üçüncü suçlu-Bu analiz inceler. Tablo 3'te rapor verileri 43 ve 11 anlamlıydı ki-kare testi, X2 (: - (Doğru suçlu kimlik veya yanlış line-up ret kararı diğer vs folyo kimlik folyo ya da değil) A 2 (katılımcı rolü) 2 x 1, n = 108) = 4.04, p = 0,045, 0,193 = Φ. Kontroller (% 28.2), katılımcı-tanıklar gibi birçok folyo seçimleri (; OR = 2.82% 10.0) yaklaşık üç kez yaptı.

Suçlu-devamsızlık kadro rejeksiyonlar: Orjinal olarak Tablo 3'ten suçlu-devamsızlık verilerle ilişkili yalnızca iki sonucu vardır gibiy 11 rapor, sadece bir test yapılır. Ki-kare testi 43 anlamlı değildi, X2 (1, n = 100) <1, p> 0,2, Φ = - A 2 (koşul) 2 (yanlış folyo kimlik vs doğru line-up ret doğruluğu) x. 055. Orada doğru line-up ret katılımcı tanıklarının (% 44.4) ile kontrol grubu arasında oranlarında farklılık vardı (; OR = 1.16,% 38.4). Bu sonuçlar suçlu-devamsızlık çalışmalarda 10 benzer boş etkileri bulmakta önceki araştırmalarla tutarlıdır.

Kompozit kalite ve katılımcı tanık line-up doğruluk arasındaki ilişki

Bir başka inceleme yüz kompozit kalitesi ve doğru suçlu Video line-up özdeşleşmeler olasılığı arasındaki ilişkiyi inceler. Burada bildirilen temsilci veriler tüm line-up suçlu-de mevcut olduğu 11 rapor İkinci denemede vardır. Bir nokta biseri line-up doğruluk arasındaki ilişki üzerine yapılan korelasyon testin 43 (doğru 1 =; 0 = yanlış) suçlu-kompozit benzerlik ve suçlu-tanıdık derecelendirme, anlamlı değildi, r (45 =) -.05, p> 0,2 , daha önceki bazı araştırma 8, 10 farklı katılımcı-tanık 'yüz kompozit kalitesi ve görüntü line-up yanıtların doğruluğu arasında herhangi bir ilişki olmadığını göstermektedir. Bu beklenmedik olmayan önemli bulgu yabancı değişkenler (örneğin, gecikme, çoklu suçlu-aktör değişkenleri) bir dizi sonucu olabilir.

Toplam Şüpheli kimliği Folyo Kimliği Line-up ret
n n % n % n %
Suçlu-Mevcut
Kontroller 78 35 44.9 22 28.2 21 26.9
Tanıklar 30 21 70.0 3 10.0 6 20.0
Suçlu-devamsızlık
Kontroller 73 - 45 61.6 28 38.4
Tanıklar 27 - 15 55.6 12 44.4

Tablo 3. Suçlu-bugünü ve suçlu-devamsızlık, video line-up sonuçları. (N) katılımcı sayısı ve suçlu varlığının bir fonksiyonu olarak line-up sonucun her tür yüzdesi ve paVerilerin alt kümesinden rticipant rol aslen geçerli protokol açıklandığı gibi yetişkin katılımcı tanıkları aynı bütünsel kompozit sistemi kullandığı 11 Deney 1, yayınladı.

Tartışma

Bir yüz kompozit yaratılması bir polis soruşturması 1 ilk kurşun sağlayabilir. Bir kompozit yapılaşma tanık sonradan polis şüphelinin içeren bir line-up görüntülemek için istenebilir. Polis şüphelinin aslında line-up suçlu-mevcut olacaktır bu durumda suçlu suçlu olabilir, ya da masum olabilir ve line-up suçlu-devamsızlık olacaktır. Burada anlatılan uygulanan deneysel paradigma suçlu-mevcut sıralı dokuz kişilik bir video line-up prosedürlerinin doğru suçlu-aktör seçimleri bütünsel yüz kompozit üretiminin olumlu etkisi gösteren araştırma istihdam edilmiştir, suçlu-devamsızlık prosedürleri 11 üzerinde herhangi bir etkisi olmadan . Yakından İngiltere ve Galler'de kullanılan polis prosedürleri çoğaltır olarak paradigma güçlü adli ve ekolojik geçerliliği sahiptir. Gerçekten de, analiz bir temel bileşeni olmasına rağmen, protokol görüşmesi yakın tür işlemler aşağıda (örn , ayrı bir değişken olarak bu incelemek için gelecekteki araştırmalar Bilişsel Röportaj bileşenlerini değişir ilgi olacağını, ancak polis, bu koşullarda istihdam olabilir Bilişsel Görüşme 23-24). Kompozit maçın tanımı ve görünüm, bu hiçbir nüfuzu da anlaşılacağı gibi Dahası, bir açıklama aslında bütünsel kompozit yapımı için gerekli olmasa da, bir operatör hala iyi uygulamaları göstermek amacıyla suçlu açıklamak için bir şahit soracaktır operatör inşaat (kompozit ve polis sarı saçları, açıklama siyah saçlı sahip şüpheleniyorsanız, örneğin kaygılar mahkemede gündeme olabilir).

Prosedürün diğer yönleri adli geçerliliğini artırmak için takip edilmelidir. Örneğin, gerçek tanıklar normalde onlar bir yüz kompozit yaratacak ya da yapmak istedi olması katılımcılara bir suça tanıklık ve ön uyarı olacağı önceden habersiz olurdubir kimlik kararı onlar suçlu ilk video katılmak şeklini etkileyebilir. Bu nedenle araştırma görgü tanığı prosedürleri araştıran olduğunu katılımcılara uyarı önlemek için normaldir ve bu amaçla başlık genellikle (örneğin, "video analiz çalışması") biraz yanıltıcı olabilir. Ayrıca, yanlışlıkla deneyci önyargı önlemek için, çeşitli deneyci rolleri (örneğin, kompozit sistem operatörü, line-up yönetici) ideal farklı kişiler tarafından yapılmalıdır. Benzer nedenlerle, tamamen kompozit sistemin kullanımında eğitilmelidir operatör, ve line-up yönetici, hem de suçlu aşina olmalı ve suçlu videolar görmemiştim. İdeal olarak, çok line-up prosedürü çift kör prosedürleri, İngiltere ve Galler için AKPM Kodu D kimlik işlemlerinde reçete olmasa da, hiçbir yönetici önyargı 44-46 sağlamak için, çift-kör yapılmalıdır. Benzer şekilde, PACE Kodu D kimlik güven önlemleri, bu paradigma ile olduğu gibi genellikle araştırma amaçlı toplanan olsa, tahsil edilecek gerektirmez. Gerçekten de, güven dizilişini doğruluğu için bir marker temin edebilir. Bu nedenle, normal line-up choosers güven ve doğruluk arasında güçlü bir pozitif ilişki olduğunu, ancak 47-49-dışı choosers değil.

Temel paradigma da kolayca yüz bileşik sistemin farklı tipleri ile birlikte kullanılmak üzere adapte edilebilir (burada bir özellik tabanlı yüz bileşik oluşturma video sırası sonuçları etkilemek bütünsel bir sistem bileşik oluşturma ile karşılaştırıldığında, örnek 11 için bkz.) Orada mevcut bütünsel kompozit sistemleri vardır ve bütünsel ilkeler üzerinde tüm çalışmaların rağmen, arayüzler 13-15 farklıdır. Paradigma da İngiltere veya diğer yasal yargı standart olabilir line-up farklı tipleri ile karşılaştırmalar için izin verecek. Örneğin, ABD'de, moPolonya ağırlıklı dört kişilik eşzamanlı line-up 50 çalışanı ise st kimlik işlemleri, 33-36, altı kişilik sıralı veya eşzamanlı fotografik line-up vardır. İngiltere'de bugünlerde çok nadir olsa da, bazı yargı yerde hala düzenli kişinin mevcut tüm üyeleri ile canlı line-up istihdam edebilir. Burada açıklanan deneysel paradigma amaçları için ilave bir folyo suçlu-devamsızlık line-up suçlu yerine polis memuru line-up yönetici tarafından seçilen dokuz rastgele seçildi. Ancak, bazı görgü tanığı kimlik paradigmaları, önceden, özellikle bu amaç için bir 'masum şüpheliyi' seçebilirsiniz. Bir suçlu-devamsızlık line-up, bu nedenle gerçek bir polis line-up belirli şüpheliye bireysel olacak gibi, suçlu-mevcut line-up örneğin, 51 dahil olanlar farklı folyolar bir dizi içerebilir oluşturulur edilecektir. Ayrıca kompozit creat etkisini incelemek içinsuçlu-bugünü ve suçlu-devamsızlık line-up sonuçlarını birleştiren line-up sonuçlarının iyon, aynı zamanda hafıza duyarlılık ve tepki önyargı seçim sinyali algılama kullanımı anlatılır örneğin 52 için (bkz etkilenir yapmak olmadığına dair bilgilendirmek istiyorum Bu tür bir analiz için önlemler).

Buna ek olarak, yüz tanıma ve görgü kimlik doğruluğunu etkilediği bilinen birçok değişken vardır ve tasarım yüz kompozit üretimi (bir line-up izler zaman ek bir etkiye sağlamak ister bu test incelemek alabilecek örneğin, Suçlu-aktör cinsiyet, yaş, etnik köken ya da; katılımcı güven, prosedürler arasındaki gecikme, folyo seçim yöntemleri, katılımcı suçlu görünümü kalitesi, tanık açıklaması kalitesi; bir inceleme için bu tip 'tahmincisi' değişkenleri 53 bakınız). Bununla birlikte, bu tip dizaynların ile bir sorunu katılımcı sayıda gerekli olmasıdıryeterli istatistiksel güç için, line-up yanıtları doğada öncelikle dikotom olarak (örneğin, vs yanlış, doğru), ve gerçek bir polis soruşturmasına gibi en katılımcıların tek kompozit ve bir line-up, yalnızca bir görünüm yaratacaktır. Ayrıca, tasarım zaman alıcıdır. Polis soruşturmaları çoğaltmak için ideal sık bir saatten fazla sürebilir yalnız çalışmanın üç aşamada arasındaki gecikmeyi ve kompozit inşaat olmalıdır. Bu sorunlara rağmen, bu (örneğin, çizgi soruşturma (örneğin, bir yüz kompozit sistemi) sırasında polis tarafından istihdam edilebilir yeni teknoloji, ampirik bu teknoloji daha sonraki soruşturma prosedürlerinin üzerindeki etkisini araştırmak için laboratuarda test edilmesi önemlidir -Güç kaynağı). Gerçek bir polis şüpheli kaderi ne olursa olsun, suçluluk, kısmen iyi uygulama takip olup olmadığını bağlı olabilir.

Açıklamalar

Solomon ve Gibson, Kent Üniversitesi'nin öğretim üyeleri ve VisionMetric Ltd.'nin yöneticileridir. VisionMetric Ltd, EFIT-V yüz kompozit sistemini pazarlamaktadır. Solomon ve Gibson'ın bu çalışmaya katkısı, Kent Üniversitesi'nde gerçekleştirilen operatör eğitimini, yazılımın geliştirilmesini ve yazılım desteğinin sağlanmasını ve makale hazırlama konusunda yardım sağlamaktı. Veri toplama, analiz, yorumlama ve makale hazırlama, açıklayacak hiçbir şeyi olmayan Davis, Jolliffe ve Maigut tarafından gerçekleştirildi.

Teşekkürler

Araştırma kısmen, birinci ve üçüncü yazarlara Greenwich Üniversitesi'nin dahili bir hibesi ile finanse edildi. Dominic Goodchild, Chris Hughes, Adrian Ibanescu, Corrado Ranelli ve Charlie Shaw'a olay yeri videolarında suçlu olarak rol aldıkları için ve olay yeri videolarını çekip yönettikleri için Henry DC Williams'a teşekkür ederiz. Metropolitan Polis Teşkilatı'ndan Dedektif Baş Müfettiş Mick Neville, Müfettiş Barry Burnell ve Çavuş Nick Milbourn'a proje için PROMAT video dizilerini oluşturup sağladıkları ve tasarım ve video dizilimi prosedürü hakkında tavsiyelerde bulundukları için teşekkür ederiz. Metropolitan Polis Teşkilatı'ndan Dedektif Memur Tony Barnes'a, polis soruşturmalarında özel bütünsel yüz kompozit sisteminin kullanımı konusunda tavsiyelerde bulunduğu ve videolarda tasvir edilen kompozit operatör olan bu makalenin ikinci yazarının, gerçek suçlarla ilgili soruşturmalar sırasında yüz kompozitleri oluşturmak için görgü tanıklarıyla çalışırken onu gölgelemesine izin verdiği için teşekkür ederiz.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Video DizilişleriPromat Envision InternationalPROMATWeb Sitesi: http://www.promatenvision.co.uk İletişim: info@promatenvision.co.uk 
İstatistik YazılımıIBMSPSS Statistics 20Web Sitesi: http://www-01.ibm.com/software/uk/analytics/spss/ İletişim: +44 (0) 870 542 6426
Çevrimiçi Anket AracıQualtrics QualtricsWeb Sitesi:  http://www.qualtrics.com İletişim: 1-800-340-9194
Yüz Kompozit SistemiVisionMetric LtdEFIT-V 5.006Web Sitesi: http://www.visionmetric.com/ İletişim: efit@visionmetric.com.

Kaynaklar

  1. McQuiston-Surrett, D., Topp, L. D., Malpass, R. S. Use of facial composite systems in US law enforcement agencies. Psych. Crime & Law. 12, 505-517 (2006).
  2. Horry, R., Memon, A., Wright, D. B., Milne, R. Predictors of eyewitness identification decisions from video lineups in England: A field study. Law. Hum. Behav. 36, 257-265 (2012).
  3. Penrod, S. D., Kovera, M. Recent developments in North American identification science and practice. Handbook of Psychology of Investigative Interviewing. Bull, R., Valentine, T., Williamson, T. , Wiley-Blackwell. Chichester. 257-283 (2009).
  4. Garrett, B. L. Convicting the Innocent: Where Criminal Prosecutions Go Wrong. , Harvard University Press. Cambridge, MA. (2011).
  5. Gross, S. R., Jacoby, K., Matheson, D. J., Montgomery, N., Patil, S. Exonerations in the United States 1989 through 2003. J. Crim. Law & Crim. 95, 523-560 (2005).
  6. Gross, S. R., Shaffer, M. Exonerations in the United States. University of Michigan Public Law Working Paper. 277, Available from: papers.ssrn.com (1989-2012).
  7. Davies, G. M., Ellis, H., Shepherd, J. Face identification: the influence of delay on accuracy of Photofit construction. J. Police Sci. Adm. 6, 35-42 (1978).
  8. Davis, J. P., Thorniley, S., Gibson, S., Solomon, C. Holistic facial composite construction and subsequent lineup identification accuracy: Comparing adults and children. Psych. , (2015).
  9. Kempen, K., Tredoux, C. G. 'Seeing is believing': The effect of viewing and constructing a composite on identification performance. South African J. Psych. 42, 434-444 (2012).
  10. Wells, G. L., Charman, S. D., Olson, E. A. Building face composites can harm lineup identification performance. J. of Exp. Psych: App. 11, 147-156 (2005).
  11. Davis, J. P., Gibson, S., Solomon, C. The positive influence of creating a holistic facial composite on video line-up identification. App. Cog. Psych. 28, 634-639 (2014).
  12. Meissner, C. A., Brigham, J. C. A meta-analysis of the verbal overshadowing effect in face identification. App. Cog. Psych. 15, 603-616 (2001).
  13. Frowd, C., Bruce, V., Ness, H., Thomson-Bognor, C., Paterson, J., McIntyre, A., Hancock, P. J. B. Parallel approaches to composite production. Ergonomics. 50, 562-585 (2007).
  14. Solomon, C. J., Gibson, S. J., Maylin, M. EFIT-V: Evolutionary algorithms and computer composites. Craniofacial Identification. Wilkinson, C., Rynn, C. , Cambridge University Press. 24-41 (2012).
  15. Tredoux, C. G., Nunez, D. T., Oxtoby, O., Prag, B. An evaluation of ID: an eigenface based construction system. South African Comp. J. 37, 90-96 (2007).
  16. Davies, G. M., Valentine, T. Facial composites: forensic utility and psychological research. Handbook of Eyewitness Psychology, Volume 2, Memory for people. Lindsay, R. C. L., Ross, D. F., Read, J. D., Toglia, M. P. , LEA. Mahwah. 59-83 (2007).
  17. Frowd, C. Facial composites and techniques to improve recognisability. Forensic Facial Identification: Theory and Practice of Identification from Eyewitnesses, Composites and CCTV. Valentine, T., Davis, J. P. , Wiley-Blackwell. Chichester. 43-70 (2015).
  18. Tanaka, J. W., Farah, M. J. Parts and wholes in face recognition. Qty J. of Exp. Psych. 46A, 225-245 (1993).
  19. Tanaka, J. W., Sengco, J. A. Features and their configuration in face recognition. Mem. Cogn. 25, 583-592 (1997).
  20. de Heering, A., Houthuys, S., Rossion, B. Holistic face processing is mature at 4- years of age: Evidence from the composite face effect. J. of Exp. Child Psych. 96, 57-70 (2007).
  21. Schooler, J. W. Verbalization produces a transfer inappropriate processing shift. App. Cog. Psych. 16, 989-997 (2002).
  22. Wells, G. L. Verbal descriptions of faces from memory: Are they diagnostic of identification accuracy? J. App. Psych. 70, 619-626 (1985).
  23. Fisher, R. P., Geiselman, R. E. Memory: enhancing techniques for investigative interviewing: the cognitive interview. , Charles C. Thomas. Springfield, IL. (1992).
  24. Memon, A., Meissner, C. A., Fraser, J. The Cognitive Interview: A meta-analytic review and study space analysis of the past 25 years. Public Policy, Law. 16, 340-372 (2010).
  25. Davis, J. P., Sulley, L., Solomon, C., Gibson, S. A comparison of individual and morphed facial composites created using different systems. Howells, G., Sirlantzis, K., Stoica, A., Huntsberger, T., Arslan, A. T. 2010 IEEE International Conference on Emerging Security Technologies, , IEEE Computer Society. Canterbury. 56-60 (2010).
  26. Frowd, C. D., Carson, D., Ness, H., Richardson, J., Morrison, L., Mclanaghan, S., Hancock, P. A forensically valid comparison of facial composite systems. Psych. Crime. Law. 11, 33-52 (2005).
  27. Frowd, C. D., et al. Giving crime the 'evo': catching criminals using EvoFIT facial composites. Howells, G., Sirlantzis, K., Stoica, A., Huntsberger, T., Arslan, A. T. 2010 IEEE International Conference on Emerging Security Technologies, , IEEE Computer Society. Canterbury. 36-43 (2010).
  28. Solomon, C. J., Gibson, S. J., Maylin, M. EFIT-V: Evolutionary algorithms and computer composites. Craniofacial Identification. Wilkinson, C., Rynn, C. , Cambridge University Press. Cambridge. 24-41 (2012).
  29. Gawrylowicz, J., Gabbert, F., Carson, D., Lindsay, W., Hancock, P. Holistic versus featural facial composite systems for people with mild intellectual disabilities. App. Cog. Psych. 26, 716-720 (2012).
  30. Facial Identification Guidance. Association of Chief Police Officers (ACPO). , Avaliable from: http://www.acpo.police.uk/documents/crime/2009/200911CRIFIG01.pdf (2009).
  31. Davis, J. P., Thorniley, S., Gibson, S. J., Solomon, C. J. Holistic facial composite construction and subsequent video lineup identification outcomes: Comparing adults and children. J. Psychol. 150 (1), 102-118 (2015).
  32. Valentine, T., Davis, J. P. Forensic facial identification: A practical best guide to best practice. Forensic Facial Identification: Theory and Practice of Identification from Eyewitnesses, Composites and CCTV. Valentine, T., Davis, J. P. , Wiley-Blackwell. Chichester. (2015).
  33. Lindsay, R. C. L., Wells, G. L. Improving eyewitness identification from lineups: Simultaneous versus sequential lineup presentations. J. App. Psych. 70, 556-564 (1985).
  34. Steblay, N. K., Dysart, J. E., Wells, G. L. Seventy-two tests of the superiority effect: meta-analysis and policy discussion. Psych. Public Policy, Law. 17, 99-139 (2011).
  35. Clark, S. E., Moreland, M. B., Rush, R. A. Lineup Composition and Lineup Fairness. Forensic Facial Identification: Theory and Practice of Identification from Eyewitnesses, Composites and CCTV. Valentine, T., Davis, J. P. , Wiley-Blackwell. Chichester. 129-157 (2015).
  36. Gronlund, S., Wixted, J., Mickes, L. Evaluating eyewitness identification procedures using ROC analysis. Curr. Dir. in Psych. Sci. 23, 3-10 (2014).
  37. Valentine, T., Darling, S., Memon, A. Do strict rules and moving images increase the reliability of sequential identification procedures? App. Cog. Psych. 21, 933-949 (2007).
  38. Wilcock, R., Kneller, W. A comparison of presentation methods of video identification parades. App. Cog. Psych. 25, 835-840 (2011).
  39. Tredoux, C. G. Statistical inference on measures of lineup fairness. Law Hum. Behav. 22, 217-237 (1998).
  40. Malpass, R. S., Tredoux, C., McQuiston-Surret, D. Lineup construction and measuring lineup fairness. Handbook of Eyewitness Psychology: Vol. 2. Lindsay, R., Ross, D., Read, D., Toglia, M. , 155-178 (2007).
  41. Criminal Evidence Act. Police and Criminal Evidence Act (1984) Codes of Practice, Code D. , Retrived from: http://www.homeoffice.gov.uk/publications/police/operational-policing/pace-codes/pace-code-d-2011 (2011).
  42. Valentine, T., Davis, J. P., Thorner, K., Solomon, C., Gibson, S. Evolving and combining facial composites: Between-witness and within-witness morphs compared. J. Exp. Psych: App. 16 (1), 72-86 (2010).
  43. Field, A. Discovering Statistics using IBM SPSS. , 4th, SAGE Publications Ltd. London. (2013).
  44. Greathouse, S. M., Kovera, M. B. Instruction bias and line-up presentation moderate the effects of administrator knowledge on eyewitness identification. Law Hum. Behav. 33, 70-82 (2009).
  45. Wells, G. Eyewitness Identification: A System Handbook. , Carswell. Toronto. (1988).
  46. Clark, S. E. Costs and benefits of eyewitness identification reform: Psychological science and public policy. Pers. Psych. Sci. 7, 238-259 (2012).
  47. Brewer, N., Weber, N., Semmler, C. Eyewitness identification. Psychology and Law: An Empirical Perspective. Brewer, N., Williams, K. D. , Guilford. New York. 177-221 (2005).
  48. Brewer, N., Wells, G. L. The confidence-accuracy relationship in eyewitness identification: Effects of lineup instructions, functional size and target-absent base rates. J. Exp. Psych. App. 12, 11-30 (2006).
  49. Sporer, S. L., Penrod, S., Read, D., Cutler, B. Choosing confidence and accuracy: A meta-analysis of the confidence-accuracy relation in eyewitness identification studies. Psychological Bulletin. 118, 315-327 (1995).
  50. Rozporządzenie Ministra Sprawiedliwości. Pozycja 981. , Available from: http://static1.money.pl/d/akty_prawne/pdf/DU/2003/104/DU20031040981.pdf (2003).
  51. Valentine, T., Davis, J. P., Memon, A., Roberts, A. Showups and their influence on a subsequent video lineup. App. Cog. Psych. 26 (1), 1-23 (2012).
  52. Mickes, L., Moreland, M. B., Clark, S. E., Wixted, J. T. Missing the information needed to perform ROC analysis? Then compute d/, not the diagnosticity ratio. J App Res Mem and Cog. 3 (2), 58-62 (2014).
  53. Wilcock, R., Bull, R., Milne, R. Witness Identification in Criminal Cases: Psychology and Practice. , Oxford University Press. Oxford. (2008).

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

Y z Kompozit Olu turmaVideo S ralama Tan mlamaFail Tan ma Do rulu uKompozit Fail Benzerlik DerecelendirmeleriKat l mc Tan k Bellek Hat rlamaPolis Soru turmas ReplikasyonuGecikme Etkisi AnaliziKontrol Grubu Kar la t rmas
Bütünsel Yüz Kompozit yaratılması ve Müteakip video onbirler Görgü Kimlik Paradigma
Bize ulaşın
Kütüphaneye tavsiye et

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Telif hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.