포렌식 식별을 위한 사진측량 및 운동 분석
비디오 감시 카메라가 저품질 이미지나 등 뒤 이미지를 캡처할 때, 얼굴 인식은 효과적이지 않습니다. 해결책은 사진측량과 운동 분석을 융합한 포렌식 파이프라인으로, 걸음걸이(고유한 생체역학적 식별자)를 연구합니다. 🕵️♂️
3D 시나리오 재구성
첫 번째 단계는 사건 장소의 정확한 메트릭 복제본을 만드는 것입니다. PFTrack 또는 SynthEyes와 같은 카메라 트래킹 소프트웨어를 사용하여 렌즈 매개변수를 캘리브레이션하고 3차원 환경을 재구성합니다. 이 캘리브레이션된 3D 장면은 후속 분석의 정확한 공간적 기반이 되며, 원근 왜곡을 제거합니다.
재구성 과정:- 보안 카메라 렌즈 캘리브레이션으로 왜곡 이해.
- 녹화가 발생한 환경의 3D 메쉬 및 텍스처 생성.
- 실제 측정을 위한 정확한 좌표계 설정.
해결책은 걸음걸이 형태를 분석하는 데 있으며, 이는 지문만큼 고유한 생체역학적 패턴입니다.
운동 추출 및 전송
3D 시나리오가 준비되면, 비디오 자료에서 개인의 움직임을 분리합니다. 이 2D 트래킹은 Autodesk Maya 또는 MotionBuilder와 같은 애플리케이션 내 디지털 스켈레톤 또는 리그로 전송됩니다. 결과는 걸음걸이의 뉘앙스를 충실히 포착한 애니메이션입니다: 보폭 길이, 골반 흔들림, 관절 회전.
골격 애니메이션의 장점:- 헐거운 옷이나 열악한 조명의 시각적 노이즈 제거.
- 정량적 분석을 위한 깨끗한 모델 제공.
- 재구성된 3D 공간에서 모든 각도에서 움직임 시각화 가능.
정량적 분석 및 포렌식 비교
스켈레톤 애니메이션은 Dartfish와 같은 전문 도구로 분석됩니다. 주요 매개변수 측정 및 정량화: 관절 각도, 걸음 속도, 보폭 빈도, 움직임 대칭성. 이 데이터 세트는 상세한 생체역학 프로필을 형성하며, 통제된 조건에서 녹화된 용의자의 걸음걸이와 객관적으로 비교할 수 있습니다. 비교는 연결 여부를 지지하거나 배제하는 객관적 증거를 제공합니다. 📊
최종 도전은 종종 법정에서 이 과학적 방법을 검증하는 것으로, 움직임 데이터가 다른 증거만큼 신뢰할 수 있음을 입증해야 하며, 특히 시각적 증언이 신뢰할 수 없을 때 그렇습니다. 걸음걸이 식별은 таким образом 포렌식 도구로서 중요한 위치를 차지합니다.