Web interface for interactive face reconstruction

Abstract

Facial composites have been used by law enforcement agencies to help identify criminals. Initially, these facial composites were sketched by forensic specialists. Later, first software systems emerged to perform this process. But on the one hand, these systems require expert knowledge and, on the other hand, composites are created by focusing on individual parts of the face and then only combining them together in the end. Zaltron et al. presented CG-GAN, a new system that generates composites based on GAN models and in an iterative manner, as recommended by the latest research. However, the system of Zaltron et al. is still difficult to use for non-experts, so we present a new, improved system. We implement a web application for the creation of facial composites. This web application is easy to use and is accessible to all, users do not have to set up the system themselves. Users can also easily edit the features of a face as we have added the ability to adjust the features with range sliders. We also made it possible for users to undo their changes. A user study was conducted to assess whether the usability improvements also contributed to better facial composites.

Phantombilder werden von der Polizei und anderen Behörden zur Identifizierung und Fahndung nach Straftätern verwendet. Ursprünglich wurden diese Phantombilder von Spezialisten der Behörden gezeichnet. Später gab es erste Softwaresysteme, die diesen Prozess unterstützten. Aber auch diese Systeme benötigen immer noch Experten, um Phantombilder zu erstellen, und zum anderen konzentrieren sich sowohl diese Systeme als auch die Methode des Zeichnens auf einzelne Gesichtsmerkmale. Die einzelnen Teile werden dann zu einem vollständigen Gesicht zusammengesetzt. Zaltron et al. haben mit CG-GAN ein neues, auf maschinellem Lernen basierendes System vorgestellt, mit dem Gesichter von Personen iterativ entwickelt werden. Der Fokus liegt dabei auf dem Gesicht als Ganzes und nicht mehr auf einzelnen Gesichtsaspekten. Dieser Ansatz wird durch Forschungsergebnisse gestützt. Allerdings ist das System von Zaltron et al. ohne Expertenwissen noch schwer zu bedienen. Deshalb implementieren wir ein neues System, eine Webanwendung, die diese Probleme löst. Eine Webanwendung ist leicht zugänglich, so dass der große Aufwand, das System selbst aufzusetzen, entfällt. Außerdem wurde die Benutzeroberfläche verbessert, um die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen. So haben die Benutzer die Möglichkeit, die Eigenschaften eines Gesichts mit Hilfe von Schiebereglern zu ändern oder Änderungen rückgängig zu machen. Die Verbesserungen werden in einer Benutzerstudie evaluiert, um zu überprüfen, ob die Verbesserungen in der Benutzerfreundlichkeit auch zu besseren Phantombildern beitragen.