Abstract
- Mithilfe der so genannten Blutmusteranalyse können forensisch relevante Informationen zur Rekonstruktion eines Tatablaufs ermittelt werden. Aufgefundene Blutspuren werden dabei mittels eines zuvor festgelegten wissensbasierten Klassifikationsschemas eingeteilt. Diese Ontologie erleichtert die Interpretation der Spuren und beschleunigt damit die Aufklärung, ohne dabei Informationen zu vernachlässigen. Die größte Herausforderung bei dieser Vorgehensweise ist die korrekte Einteilung in die zur Verfügung stehenden Klassen. Bisher waren dafür allein die Erfahrungen der zuständigen Ermittelnden ausschlaggebend. Eine Einteilung basierend auf individueller Erfahrung ist jedoch subjektiv geprägt, weshalb hier ein Online-Datenbanksystem (DBS) vorgestellt wird, welches zur objektiven Beurteilung, klassenspezifischer Einordnung und Interpretation vorge-fundener Blutmuster beitragen soll. Neben der Anwendung des DBS zur Beantwortung forensischer Fragestellungen soll dieses ansässigen Studierenden als Lernplattform dienen. Die Grundlage hierfür bilden Aufnahmen realer und fingierter Blutmuster aller bekannter Klassen. Ein besonderes Augenmerk wird auf einen systeminternen Upload-Prozess gelegt. Mittels eines künstlichen neuronalen Netzes (KNN) werden zuvor annotierte hochgeladene Bilder anhand von Features interpretiert und schließlich klassifiziert. Eine zukünftige Öffnung des DBS zur Anbindung an die deutsche/internationale Forschungsgemeinschaft scheint sinnvoll, da mit zunehmender Anzahl repräsentativer Bilder ein effektiveres Training des KNN erfolgen kann und genauere Klassifikationsergebnisse zu erwarten sind. Letztendlich kann der Mensch von Informationsspeichern, wie das vorliegende DBS für Blutmuster, profitieren.