Digitale Forensik: Wie Videoanalysen des Knochenbaus Täter entlarven
Forensiker erkennen Straftäter am Gesicht , an Fingerabdrücken, DNA-Spuren oder am Gang. Auch das Skelett lässt sich, räumlich analysiert, individuell zuordnen.
(Bild: Thorsten HĂĽbner)
Man hat es als Straftäter nicht leicht in einer zunehmend digitalisierten Welt. Da reicht es nicht mehr, vor dem Betreten einer Bank das Halstuch über die Nase zu ziehen. Und ist es nicht schlimm genug, dass man sich schon verrät, wenn man nur sein Handy eingeschaltet lässt? Über Fingerabdrücke, DNA-Proben und Ganganalysen hinaus erweitert die digitale Forensik das Repertoire der gerichtstauglichen Beweise nach digitalen Menschmodellen nun auch um Vergleiche des menschlichen Knochenbaus.
„Das menschliche Skelett an sich, beziehungsweise der Satz an Maßen und Relationen, die wir daraus ableiten, hat eine Duplikationswahrscheinlicheit von 10-15 bis 10-8“, sagt Dirk Labudde, Leiter der Fachgruppe FoSIL (Forensic Science Investigation Lab) an der Hochschule Mittweida. Demnach liegt die Wahrscheinlichkeit, dass zwei willkürlich gewählte Personen bezüglich ihrer 3D-Skelettmodelle nicht voneinander abweichen, im Mittel bei einem Zehnmilliardstel.
- Egal ob ein Täter sich maskiert, Handschuhe trägt und vielleicht sogar absichtlich humpelt: In der Videoanalyse kann ihn sein Knochenbau verraten.
- Forscher scannen den Tatraum und berechnen verschiedene Kamerawinkel, um 3D-Modelle von Skeletten zu vergleichen.
- KI-Modelle könnten die erforderlichen Eckpunkte künftig einfacher aufnehmen und individuelle Merkmale digitalisieren.
Die Schwierigkeit besteht allerdings darin, alle verfügbaren Überwachungskameras zu synchronisieren und Verzeichnungen etwa durch oftmals verwendete Fischaugenlinsen herauszurechnen. Erst dann ist es möglich, das virtuelle Skelettmodell eines Beschuldigten in der richtigen Pose mit den individuellen Skelettmaßen des Täters abzugleichen, um Beschuldigte be- oder entlasten zu können. KI-Tools können diese Arbeit unterstützen.
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