Malmö University Publications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
AI-driven ansiktsigenkänning i realtid: Möjligheter och utmaningar vid implementation i brottsbekämpande syfte
Malmö University, Faculty of Technology and Society (TS).
Malmö University, Faculty of Technology and Society (TS).
2024 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 13 HE creditsStudent thesis
Abstract [sv]

Denna studie utforskar möjligheterna och utmaningarna som är förknippade med implementeringen av AI-drivet ansiktsigenkänningssystem i realtid inom svensk brottsbekämpning, i kontexten av den nya EU-lagstiftningen. Viktiga möjligheter inkluderar förbättrad effektivitet i brottsbekämpande verksamheter genom mer effektiva övervaknings- och identifieringsprocesser. Utmaningar såsom övertro till teknologi, black box-effekter och etiska dilemman utgör dock kritiska problem. 

Metodiken för denna studie innefattar kvalitativa semistrukturerade intervjuer med både polisofficerare och AI-forskare, vilket ger en mer heltäckande bild av användningen av ansiktsigenkänningssystem. Resultaten indikerar en komplexitet där tekniska framsteg kan avsevärt förbättra brottsförebyggande och allmän säkerhet, men även medföra betydande risker för integritet och rättvisa. Studien avslutas med en diskussion om behovet av en balans mellan att förbättra brottsbekämpningens kapacitet och skydda grundläggande mänskliga rättigheter, samt rekommenderar starka riktlinjer och transparens för att säkerställa etisk användning av ansiktsigenkänningsteknologier.

Abstract [en]

This study explores the opportunities and challenges associated with the implementation of AI-driven real-time facial recognition technology within Swedish law enforcement, in the context of the new EU legislation. Key opportunities include enhanced efficiency in law enforcement practices through more effective surveillance and identification processes. However, challenges such as overreliance on technology, black box-effects, and ethical dilemmas are critical concerns. 

The methodology for this study involves qualitative semi-structured interviews with both police officers and AI researchers, providing a comprehensive view of the deployment of facial recognition systems. Findings indicate a complex landscape where technological advances can significantly boost crime prevention and public security, yet pose substantial risks to privacy and fairness. The thesis concludes by discussing the need for a delicate balance between enhancing law enforcement 

capabilities and safeguarding fundamental human rights, recommending strong guidelines and continuous oversight to ensure ethical usage of facial recognition technologies.

Place, publisher, year, edition, pages
2024. , p. 45
Keywords [en]
Artificial intelligence, facial recognition, real-time, law enforcement, AI Act
Keywords [sv]
Artificiell intelligens, ansiktsigenkänning, realtid, brottsbekämpning, AI Act
National Category
Engineering and Technology
Identifiers
URN: urn:nbn:se:mau:diva-69617OAI: oai:DiVA.org:mau-69617DiVA, id: diva2:1879257
Educational program
TS IT och ekonomi
Supervisors
Examiners
Available from: 2024-06-28 Created: 2024-06-27 Last updated: 2024-06-28Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(544 kB)271 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 544 kBChecksum SHA-512
1513c9015f91eb9ab84413a9d4401c5e4f626cbf4b8279b5a7373edab11fe681db972302d9dfe52ccdf08aaea5795d143c9294063258982cf59561bd702f0cba
Type fulltextMimetype application/pdf

Search in DiVA

By author/editor
Henriksson, EmmyVinikovaite, Veronika
By organisation
Faculty of Technology and Society (TS)
Engineering and Technology

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 271 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 550 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf