nuevo reto tecnolÓgico y forense · 2019-03-06 · seminario iuicp: el rostro: nuevo reto...

EL ROSTRONUEVO RETO TECNOLÓGICO Y FORENSE

7 de Marzo de 2019Universidad de Alcalá

Alcalá de Henares (Madrid)

www.congresosalcala.fgua.es/elrostro

Organiza:

RESUMENES DE LAS

PONENCIAS

Seminario IUICP: El rostro: nuevo reto tecnológico y forense

Universidad de Alcalá, 7 de marzo 2019 1.-

FICHA PONENTE SEMINARIO IUICP

"EL ROSTRO: NUEVO RETO TECNOLÓGICO Y FORENSE".

Ponencia: EL RECONOCIMIENTO vs LA IDENTIFICACIÓN

DATOS PERSONALES

Nombre y apellidos: Sergio Castro Martínez

DATOS PROFESIONALES

Empresa / institución: POLICÍA NACIONAL • Área de actividad: Estudios de Comparación facial Forense. • Cargo que ocupa: Director Técnico laboratorio estudios fisonómicos Comisaría

General de Policía Científica.

BREVE RESEÑA CURRICULAR

15 años en Policía Nacional. Los últimos 10 años destinado en la Comisaría General de Policía Científica, Grupo de estudios fisonómicos.

- Desde febrero 2015: Director Técnico del laboratorio de estudios fisonómicos la CGPC. (Laboratorio Acreditado ISO 17.025). Especialista desde 2008.

- Responsable del subgrupo "Facial Image Comparison" de ENFSI (DIWG) desde el 2018. Miembro desde el 2013.

- Representante de la CGPC en el grupo de fisonómicos de trabajo nacional RLFOE.

Otras áreas de especialidad: Sucesos IVD (Identificación de Víctimas en Catástrofes: Desde mayo del 2015 representante de España en el “Steering Group” del Comité permanente de Interpol en materia DVI.

BREVE RESUMEN DE LA PONENCIA

La habilidad del ser humano para reconocer a las personas de nuestro entorno se ha ido perfeccionando a lo largo de los tiempos gracias a la selección natural. Esta capacidad para distinguir, a través del rostro fundamentalmente, a las personas que nos rodean hace posible la compleja "malla" de relaciones sociales que cada uno de nosotros disponemos. Sin esta habilidad innata que nos caracteriza no habría sido posible la sociedad tal y como la conocemos.

Este gran valor identificativo del rostro se ha ido aprovechando por nuevas tecnologías, siempre con la finalidad de saber quién era una determinada persona. Así, por ejemplo, en un primer momento gracias a la fotografía se incluyeron imágenes en documentos de identidad, con la aparición y mejora del vídeo se instalaron sistemas de video vigilancia y recientemente, con la mejora en la efectividad de los algoritmos automáticos de reconocimiento facial gracias a los avances en campos de la informática como la


2.- Universidad de Alcalá, 7 de marzo de 2019

inteligencia artificial o el "deep learning" se pone de manifiesto una nueva potencialidad no por todos bien conocida.

Es por lo que a lo largo del Seminario "El rostro, Nuevo reto tecnológico y forense" intentaremos responder algunas cuestiones relativas a lo anteriormente planteado que pueden resultar de interés tanto a expertos del mundo forense como a potenciales usuarios de estas tecnologías del sector de seguridad privada

RECOMENDACIONES BIBLIOGRÁFICAS

(1) R. JENKINS, A. M. BURTON, Limitations in Facial Identification: Evidence, JUSTICE of the PEACE Volume 172, 5-12 January 2008.

(2) A. M. Burton, D. White, A. A. McNeill, The Glasgow Face Matching Test Behavior Research Methods 2010, 42 (1), 286-291 doi:10.3758/BRM.42.1.286.

(3) R. Moreton, D. Lucy, P. Williams, Investigating ability in facial image.

(4) D. White, R. I. Kemp, R. Jenkins & A. M.Burton, Feedback training for facial image comparison, Psychon Bull Rev, Published Online 9th January 2013, DOI 10.3758/s13423-013-0475-3.

(5) Review and recommendations for forensic facial image comparison evidence. 19th June 2014. Metropolitan Police. Reuben Moreton.

[6] R. Moreton, J. Morley, Investigation into the use of photoanthropometry in facial image comparison. Forensic Science International 212 (2011) 231–237, doi:10.1016/j.forsciint.2011.06.023.

[7] K. F. Kleinberg, P.Vanezis, Variation in proportion indices and angles between selected facial landmarks with rotation in the Frankfort plane, Med. Sci. Law (2007) Vol. 47, No. 2.

[8] Kleinberg, K.F., Vanezis, P., Burton, A.M., Failure of anthropometry as a facial identification technique using high-quality photographs, Journal of Forensic Science, 52, 779-783, 2007.

[9] Facial Identification Scientific Working Group (FISWG), Guidelines for facial image comparison methods v. 1.0 (2012), accessed from: www.fiswg.org

[10] A., A. MCNEILL and D. WHITE, In the Dock: Chimeric Image Composites Reduce Identification Accuracy, Applied Cognitive Psychology, Appl. Cognit. Psychol. 26: 140–148 (2012), DOI: 10.1002/acp.1806.

[11] S. Ritz-Timme et al. A new atlas for the evaluation of facial features: advantages, limits, and applicability, Int J Legal Med (2011) 125:301–306 DOI 10.1007/s00414-010-0446-4.

[12] A. Towler, D. White, R. Kemp, Evaluating training methods for facial image comparison: The face shape strategy does not work, Perception (2014) 43 214-218.

(13) R. Kemp, , D. White, N. Menon, A. Towler, Detecting identity fraud in passport applications: Improving human operator performance through better understanding of unfamiliar face processing (2013), University of New South Wales.

http://www.fiswg.org/



(14) M. Bindemann, J. Attard-Johnson, The effect of Image Pixelation on Unfamiliar-Face Matching. 2013.

(15) McNeill Allan. S. Monika, S Ailsa, Expert facial comparison evidence: science versus pseudoscience. 2015

(16) Report to the president Forensic Science in Criminal Courts: Ensuring Scientific Validity of Feature-Comparison Methods.Executive Office of the President President´s Council of Advisors on Science and Technology. September 2016.

(17) Best Practice Manual for Face Image Comparison. Draft Version 2017. Digital Imaging Working Group (ENFSI).

(18) Report to the President: Forensic Science in Criminal Courts:Ensuring Scientific Validty of Feauture-Comparison Methods. Executive Office of the President President´s Council of Advisors on Science and Technology.

(19) Evaluating the Feature Comparison Strategy for Forensic Face Identification. Alice Towler, David White, and Richard I. Kemp. 2017.

(20) Evaluating training methods for facial image comparison: The face shape strategy does not work. Towler A, White D, Kemp RI. 2014.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=Towler%20A%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=24919354

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=White%20D%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=24919354

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=Kemp%20RI%5BAuthor%5D&cauthor=true&cauthor_uid=24919354





Ponencia: IMPORTANCIA DE LAS HERRAMIENTAS AUTOMÁTICAS A NIVEL DE SEGURIDAD. LA NECESIDAD DEL EXPERTO

DATOS PERSONALES

Nombre y apellidos: Reuben Moreton

DATOS PROFESIONALES

Empresa / institución: Qumodo, UK • Área de actividad: AI, machine learning and human interactions in defence security

and law enforcement. • Cargo que ocupa: Identity and Biometrics Lead


Reuben Moreton is the Identity and Biometrics Lead at Qumodo. At Qumodo we specialize in the relationship between AI and humans. We are at the forefront of research in psychology, machine learning and design for human interaction with AI. We investigate unexplored faculties of human-AI teams including trust, memory, learning and communication. Reuben’s work with Qumodo focusses on how we maximise the performance of automated facial recognition systems and human specialists, built upon 10 years operational experience with facial recognition and imagery in policing. Reuben is also a researcher in the psychology of human facial recognition at the Open University, UK.


Automated facial recognition (AFR) systems are widely used in applied settings such as policing and border control. Over the last twenty years AFR technology has improved significantly and in controlled testing can perform at comparable levels to human experts. But it is far from perfect, and in operational environments errors can be significant. This presentation discusses some of the different use cases of automated facial recognition, how we can expect systems to perform in real-world scenarios and sets out the case for why we need human specialists to review the results from AFR systems.


https://www.nist.gov/programs-projects/face-recognition-vendor-test-frvt-1n-2018-evaluation

https://fiswg.org/index.htm

http://enfsi.eu/wp-content/uploads/2017/06/ENFSI-BPM-DI-01.pdf



https://fiswg.org/index.htm

http://enfsi.eu/wp-content/uploads/2017/06/ENFSI-BPM-DI-01.pdf





Ponencia: POSIBILIDADES DE USO Y ALMACENAMIENTO DE IMÁGENES DE ROSTOS

DATOS PERSONALES

Nombre y apellidos: Andrés Calvo Medina

DATOS PROFESIONALES Empresa / institución: Agencia Española de Protección de Datos

• Área de actividad: Autoridad de control – Administración Pública • Cargo que ocupa: Coordinador Unidad Tecnológica


Durante más de veinticinco años ha desarrollado su carrera profesional en el campo de las tecnologías de la información en el Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial donde, entre otras funciones, ha sido responsable seguridad TIC y responsable de protección de datos.

Desde hace diez años desempeña su carrera profesional en la Agencia Española de Protección de datos donde ha desarrollado las funciones de Subinspector e Inspector de datos, Jefe de Área de Instrucción, Responsable de Seguridad y Jefe de la Unidad Informática, ocupando en la actualidad el puesto de Coordinador de la Unidad de Tecnológica de la AEPD cuyos objetivos son la innovación y la protección de datos como factor de confianza y garantía de calidad en productos, procesos y servicios. Desde la Unidad Tecnológica de la AEPD se ha venido impulsando buena parte de los materiales que durante los últimos años se han puesto a disposición de responsables y encargados de los tratamientos de datos personales con el objetivo de facilitar su adaptación al RGPD.


La captación de imágenes con la finalidad de seguridad y el nuevo modelo de cumplimiento del RGPD basado en la valoración del riesgo plantea nuevos retos tanto para los responsables como para los encargados del tratamiento. En este orden de ideas, se pretende llevar a cabo una exposición en la que se intentará abordar aquellos casos en los que el tratamiento de datos personales pueda implicarla necesidad de llevar a cabo un posible análisis de riesgos o una evaluación de impacto en protección de datos.




Para más información pueden consultar la sección de guías de la Agencia Española de Protección de datos y/o las secciones sobre las áreas de actuación en materia de videovigilancia o innovación tecnológica:

https://www.aepd.es/guias/index.html

https://www.aepd.es/areas/videovigilancia/index.html

https://www.aepd.es/areas/innovacion/index.html

https://www.aepd.es/guias/index.html

https://www.aepd.es/areas/videovigilancia/index.html

https://www.aepd.es/areas/innovacion/index.html





Ponencia: TRATAMIENTO DE IMÁGENES: LIMITACIONES

DATOS PERSONALES

Nombre y apellidos: FCO. JAVIER VEGA GÓMEZ

DATOS PROFESIONALES

Empresa / institución: GUARDIA CIVIL • Área de actividad: ÁNTROPOLOGÍA FORENSE DEL DPTO. DE IDENTIFICACIÓN,

SERVICIO DE CRIMINALISTICA. • Cargo que ocupa: DIRECTOR TÉCNICO


EL 10.05.91 fui destinado al Servicio de Policía Judicial (Órgano Central), desempeñando diferentes funciones hasta el 01.04.01, fecha en la que me incorporé al Área de Antropología Forense, donde permanezco hasta el día de la fecha, combinando las funciones de especialista y director técnico en estudios fisonómicos.


Presentación de los límites e inconvenientes que se pueden plantear al especialista, a la hora de realizar un estudio fisonómico.





Ponencia: CAPACIDADES DE LAS NUEVAS HERRAMIENTAS AUTOMÁTICAS DE RECONOCIMIENTO FACIAL

DATOS PERSONALES

Nombre y apellidos: Jesús Troya García

DATOS PROFESIONALES

Empresa / institución: Gemalto • Área de actividad: Área de Gobierno • Cargo que ocupa: Solution Manager EMEA


Casi 20 años de experiencia, donde los últimos 10 años relacionados con la biometría, principalmente en reconocimiento dactilar y facial. He formado parte de muchos proyectos internacionales de la zona EMEA, desde la arquitectura de la solución como líder técnico. La mayor parte de los proyectos son a nivel de Gobierno, aunque también he participado en el ámbito civil, donde el reconocimiento facial está teniendo una gran acogida.


• Evolución del reconocimiento facial (Operativa, pruebas NIST) • Liveness detection • Casos de Uso del reconocimiento facial • Soluciones de Gemalto • Cumplimiento GPDR


https://www.gemalto.com/govt/biometrics/biometric-software/live-face-identification-system

https://www.gemalto.com/govt/biometrics/facial-recognition



https://www.gemalto.com/govt/biometrics/facial-recognition





Ponencia: CARACTERÍSTICAS DE LOS NUEVOS SISTEMAS DE VIDEOVIGILANCIA

DATOS PERSONALES

Nombre y apellidos: Roberto de los Santos

DATOS PROFESIONALES

Empresa / institución: Axis Communications • Área de actividad: Fabricante líder de Vídeo en Red • Cargo que ocupa: Ingeniero de Ventas


Senior Sales Engineer con 23 años de Experiencia en Sistemas de Vídeo IP de Axis Communications.

Especialista en proyectos y diseño de Soluciones IP en VideoVigilancia, Analíticas, Radares, Controles de Acceso y Audio.


En esta ponencia se tratarán los diferentes aspectos técnicos y consideraciones para una buena usabilidad de la imagen, y la realización de un buen reconocimiento facial.

Para ello se hablará de diferentes aspectos como son:

• Colocación de la cámara. Ángulo de incidencia. • Cálculo de la resolución. Elección correcta de la cámara. • Formato de la imagen. Relación de aspecto 4:3, 16:9, 9:16 • Densidad de píxeles. Píxeles necesarios para reconocimiento facial. • Iluminación. Consideraciones sobre la luz. • Ciberseguridad. Consejos y buenas prácticas. Papel del fabricante.


http://www.axis.com

https://www.axis.com/es/learning-and-support

https://www.axis.com/es/learning/web-articles/identification-and-recognition/index

https://www.axis.com/es/learning/online-courses

http://www.axis.com/

https://www.axis.com/es/learning-and-support

https://www.axis.com/es/learning/web-articles/identification-and-recognition/index

https://www.axis.com/es/learning/online-courses



https://www.axis.com/es/certification

https://www.axis.com/es/learning/system-design

https://www.axis.com/es/learning/classroom-training

http://www.axis-communications.com/axissolutionconference2019

https://www.axis.com/es/certification

https://www.axis.com/es/learning/system-design

https://www.axis.com/es/learning/classroom-training

http://www.axis-communications.com/axissolutionconference2019

CO

MITÉ O

RG

AN

IZA

DO

RD

irectorD. Serg

io C

astro M

artínez

Inspecto

r de la Secció

n de Técnicas Id

entificativas

Com

isaría General d

e Policía C

ientífica

Organizadores

Dª Esp

eranza G

utiérrez R

edom

eroD

irectora d

el IUIC

P

Profª Titular de A

ntropolg

ía Física, UAH

Dª M

ª Concep

ción A

lonso

Rodríg

uez

Secretaria Técnica del IU

ICP

Profª Titular de M

atemática A

plicad

a, UAH

D. Lu

is Enriq

ue H

ernán

dez-H

urtad

o G

arcíaSub

directo

r del IU

ICP

Com

isario jefe d

e la Unid

ad C

entral de Investig

ación

Científica y Técnica

Com

isaría General d

e Policía C

ientífica

D. Jo

sé Luis H

erráez Martín

Subdirecto

r del IU

ICP

Coro

nel de la G

uardia C

ivil

Jefe del Servicio

de C

riminalística d

e la Guard

ia Civil

D. Jo

sé Mig

uel O

tero So

riano

Aseso

r Externo d

el IUIC

P

Com

isario Principal (J) d

e la Policía N

acional

Ex Secretario G

eneral de la C

om

isaría General d

e

Policía C

ientífica

Colaboradores

Dª N

oem

í Rivald

ería Moren

o

SEC

RETA

RÍA

TÉCN

ICA

Fundació

n General d

e la Universid

ad d

e Alcalá

Departam

ento d

e Form

ación y C

ong

resos

C/ Im

agen, 1 y 3

28801 Alcalá d

e Henares (M

adrid

)

Tel.: 91 879 74 36 / Fax: 91 879 74 55

E-mail: iuicp

@fg

ua.es

WEB: w

ww.fg

ua.es

Organiza:

ww

w.congresosalcala.fgua.es/

elrostro

SED

EFacultad

de D

erecho d

e la Universid

ad d

e Alcalá

Aula M

agna

C/ Lib

reros, 27

28801 Alcalá d

e Henares (M

adrid

)

NU

EVO

RETO

TECN

OLÓ

GIC

O Y

FOR

ENSE

7 de M

arzo de 20

19

Universidad de A

lcaláA

lcalá de Henares (M

adrid)

EL RO

STR

O

BIEN

VEN

IDA

La hab

ilidad

del ser h

um

ano p

ara reconocer a las

perso

nas d

e su en

torn

o se h

a ido p

erfeccionan

do a

lo larg

o d

e los tiem

pos, g

racias a la selección n

atural.

Esta cap

acidad

para

distin

guir,

a través

del

rostro

fu

ndam

entalm

ente, a las p

ersonas q

ue n

os ro

dean

hace

posib

le la

com

pleja

“malla”

de

relaciones

sociales

que

cada

uno

de

noso

tros

tejemos.

Sin

esta hab

ilidad

innata q

ue n

os caracteriza, n

o h

abría

sido p

osib

le la socied

ad tal y co

mo la co

nocem

os.

El gran

valo

r id

entifi

cativo

del

rostro

, ha

sido

apro

vechan

do

por

las nuevas

tecnolo

gías

con

la finalid

ad d

e precisar q

uién

es una p

ersona en

una

situació

n y tiem

po d

etermin

ado. A

sí por ejem

plo

, si en

un p

rimer m

om

ento

, gracias a la fo

tografía, se

inclu

yeron im

ágen

es en lo

s docu

men

tos d

e iden

tidad

, y co

n p

osterio

ridad

, con la ap

arición y m

ejora d

el víd

eo, se in

stalaron sistem

as de vid

eo vig

ilancia, m

ás recien

temen

te, con la m

ejora en

la efectividad

de lo

s alg

oritm

os

auto

mático

s de

reconocim

iento

facial,

gracias

a lo

s avan

ces en

diferen

tes cam

pos

de

la in

form

ática, com

o la in

teligen

cia artificial o

el “deep

learn

ing”,

se ha

puesto

de

man

ifiesto

una

nueva

poten

cialidad

de u

so, n

o p

or to

dos b

ien co

nocid

a.

Es por

lo

que,

a lo

larg

o

de

este Sem

inario

, in

tentarem

os

responder

algunas

cuestio

nes

que

consid

eramos

pued

en

resultar

de

interés,

tanto

para lo

s experto

s del m

undo fo

rense, co

mo p

ara los

poten

ciales usu

arios d

e estas tecnolo

gías d

el sector

de la seg

urid

ad p

rivada, tales co

mo, ¿cu

áles son las

diferen

cias entre u

na id

entifi

cación y reco

nocim

iento

? ¿có

mo es p

osib

le asegurar la id

entid

ad d

e una p

ersona

a través de u

na im

agen

? ¿qué técn

icas son las m

ás ad

ecuad

as para llevarlas a cab

o? ¿cu

ál es la calidad

de

imag

en n

ecesaria para co

nseg

uir u

na id

entifi

cación

a través

del

rostro

? ¿có

mo

se pued

e co

nseg

uir

esta calidad

de im

agen

? ¿qué so

n las h

erramien

tas au

tom

áticas de reco

nocim

iento

facial? ¿cuál es su

uso

poten

cial y a qué h

a sido d

ebid

a su m

ejora en

la efectivid

ad? ¿cu

áles son las im

ágen

es más ad

ecuad

as para su

aplicació

n? ¿q

ué reg

ulació

n n

orm

ativa pued

e afectar la exp

lotació

n d

e este tipo d

e tecnolo

gías?

Para reso

lver estas

y otras

cuestio

nes

contarem

os

con

la presen

cia de

experto

s en

diversas

discip

linas,

tanto

nacio

nales

com

o in

ternacio

nales.

Entreg

a de d

ocu

men

tación

Presen

tación d

el semin

arioEl reco

nocim

iento vs la id

entificació

nInsp

ector Serg

io C

astro M

artínez

Jefe de G

rupo d

e estudio

s fisonó

mico

s.

Com

isaría General d

e Policía C

ientífica.

Policía N

acional

Breves no

ciones so

bre seg

uridad

privad

aInsp

ector Julio

Cam

ino Burg

uillos

Unid

ad C

entral de Seg

uridad

Privada.

Policía N

acional

Café

Importancia d

e las herramientas

autom

áticas a nivel de seg

uridad

. La necesid

ad d

el experto

Reuben M

oreto

n

Identity and

Biom

etrics Lead

Qum

odo, U

K

Posib

ilidad

es de uso

y almacenam

iento d

e im

ágenes d

e rostro

sAnd

rés Calvo

Med

ina

Agencia Españo

la de Pro

tección d

e Dato

s

• M

iembro

s y alumno

s de p

osg

rado d

el IUIC

P:

Gratu

ita•

Alum

nos U

niversitarios:

30.00 €•

Otro

s:

70.00 €La inscrip

ción incluye: asistencia al curso

, el material co

mpleto

del participante y el servicio

de

café. No incluye el alm

uerzo.

Los alu

mnos d

e la Universid

ad d

e Alcalá tien

en la o

pció

n d

e co

nvalid

ar el semin

ario p

or créd

itos:

Libre elecció

n: 1,0

ECTS: 0,5

CU

OTA

S D

E INSCR

IPCIÓ

N

09:00

09:15

10:10

10:55

11:30

12:25

Tratamiento

de im

ágenes: lim

itaciones

Brigad

a Francisco Javier Veg

a Góm

ez

Departam

ento d

e Identificació

n. Guard

ia Civil

Alm

uerzo

(no in

cluid

o en

la inscrip

ción)

Reco

mend

aciones p

ara los sistem

as de

video

vigilancia. R

LFOE

Cap

oral D

avid I. M

iró Fo

lch

Especialista en Id

entificación Facial.

Divisió

de Po

licia Científica. M

osso

s d´Esq

uadra

Cap

acidad

es de las nuevas herram

ientas auto

máticas d

e recono

cimiento

facialJesús Tro

ya García

Technical Manag

er Iberia

.

Cogent

Características d

e los nuevo

s sistemas

de vid

eovig

ilanciaRo

berto

de lo

s Santos

Ingeniero

de Ventas.

Axis

Clau

sura

13:15

14:00

15:45

16:35

17:30

18:25

PR

OG

RA

MA

Jueves, 7 de m

arzo

nuevo reto tecnolÓgico y forense · 2019-03-06 · seminario iuicp: el rostro: nuevo reto...

Documents