Igenkänning av ansikten har främst undersökts i form av korttidsretention. Via sådan forskning har det kunnat påvisas att människor generellt har en bättre förmåga till igenkänning av ansikten jämfört med visuella stimulus av liknande komplexitet. Det har även påvisats effekter av extraversion och kön på förmågan att känna igen ansikten. Denna studie undersökte långtidsretention av ansikten och detta i relation till extraversion och kön. Utöver detta undersökte studien relationen mellan igenkänning av ansikten och annat visuellt stimulus (hundar). Detta studerades genom en experimentell inomgruppsdesign där deltagarna utförde ett datorbaserat igenkänningstest direkt och 24 timmar efter inlärning. Extraversion mättes med självskattningsformuläret Revised NEO Personality Inventory (NEO-PI R). Studien inkluderade 51 deltagare (31 kvinnor, 19 män, en icke-binär, M = 27.69 år). Resultaten visade en fördel för igenkänning av ansikten, men kunde inte påvisa någon skillnad i nedgång stimulusen emellan. Vidare visade resultaten en signifikant stimulus × kön interaktion, där kvinnor presterade bättre än män på igenkänning av ansikten men inte på igenkänning av hundar. En effekt av extraversion hittades enbart i extremgrupperna på kontinuumet extraversion. Slutligen visade studien att det inte fanns något signifikant samband mellan prestation på igenkänning av hundar och ansikten vid det första testtillfället. I studien diskuteras implikationerna ett holistiskt processande verkar ha på inlärning men inte på minneskonsolidering över tid. Studien belyser också brister i tidigare studier som undersökt extraversion i relation till ansiktsigenkänning och fördjupar sig i eventuella orsaker till uppmätta könsskillnader. / Face-recognition has foremost been studied with a focus on short-term retention. This research has concluded that in general people are a better in recognizing faces in comparison to recognition of stimuli with matching complexity. Studies have also shown that extraversion and sex affect face-recognition ability. This study investigated long-term memory retention of faces in relation to extraversion and sex. In addition, this study explored the relationship between recognition of faces, and another visual stimulus (dogs). This was conducted by using an experimental within-subjects-design in which the participants performed a computer-based recognition-test both immediately after the study phase, as well as 24 hours later. Revised NEO Personality Inventory (NEO-PI R) was used to measure extraversion. The study had 51 participants (31 women, 19 men, one non-binary, M = 27.69 years). The results showed an advantage in recognition of faces but failed to show a difference in decline between stimuli. There was a stimulus × sex interaction, where women showed an advantage compared to men in recognition of faces but not regarding recognition of dogs. Extraversion was shown to have an effect on the performance only when the most and least extraverted was compared. Finally, there was no relationship between face-recognition and recognition of dogs in the short-term retention test. The study highlights shortcomings in earlier studies investigating extraversion in relation to face recognition and discusses possible reasons for the obtained sex differences. The study also discusses whether holistic processing is implicated in learning, but not with respect to long-term memory consolidation.

Avhandlingens övergripande syfte var att undersöka ansiktsigenkänning för personer med och utan utvecklingsstörning. Tre specifika forskningsfrågor undersöktes: 1. Hur ser interaktionen ut mellan familjaritet med ansikten och familjaritet med miljöer när det gäller bildigenkänning för personer med utvecklingsstörning? 2. Kan någon av de 2 teoretiska ansatserna till förklaring av falska minnen (sammanblandning av olika minnen), bindingsansatsen och dubbelprocessansatsen, förklara prestationen för både personer med och utan utvecklingsstörning? 3. Hur förhåller sig arbetsminnesförmåga till prestation i studier av falska minnen? Resultaten i de 4 artiklarna som ingår i avhandlingen gav svar på frågorna: 1. Interaktionen mellan familjaritet med personer och miljöer kan förklaras med förhållandet mellan personen och miljön, som antingen kan vara frånvarande, närvarande eller osannolikt. Dessa semantiska relationer bestämmer prestationen och en ”lat” semantisk strategi föreslogs. 2. Beroende på uppgiftens svårighetsgrad framkom olika interaktionsmönster mellan grupp och typ av igenkänningsbild, och då särskilt olika antal sammanblandade bilder. Dessa mönster kunde inte förklaras av någon av de 2 teoretisk ansatserna. Därför föreslås ett nytt sätt att tolka resultaten som inkluderar arbetsminne. 3. Hög arbetsminneskapacitet gav 2 effekter: för det första, igenkänning av fler ansiktsdelar, och för det andra, igenkänning av fler ansiktskonfigurationer. Vid höga arbetsminneskrav så används den första effekten mer på bekostnad av den andra. Det visade sig också att prestationen för personer med utvecklingsstörning på uppgifter med låga arbetsminneskrav liknade prestationen för åldermatchade kontrollpersoner utan utvecklingsstörning på uppgifter med höga arbetsminneskrav. Detta indikerar att utvecklingsstörning kan ”simuleras” genom högre arbetsminneskrav, åtminstone på denna typ av igenkänningsuppgifter. Resultatens implikationer för vittnespsykologi och användandet av fotografier som kognitivt stöd diskuteras. / The general purpose of this thesis was to investigate face recognition for persons with or without learning disability. Three specific research questions were investigated: 1. How does familiarity of faces interact with familiarity of environments in pictures for persons with learning disability? 2. Which, if any, of the 2 theoretical approaches to memory conjunction errors, the binding approach and the dual-processing approach, can explain performance for both persons with and without learning disability? 3. How does working memory relate to performance in memory conjunction error studies? The results of the 4 papers included in this thesis provided answers to the questions: 1. A person by environment interaction was found and was explained by an absent, present or implausible association between the person and the environment in the picture. These semantic relations determined performance and a “lazy” semantic strategy was suggested. 2. Different group by recognition type interaction patterns, and specifically different amounts of conjunction errors, were found for different degrees of task difficulty. These patterns could neither be explained by the dual processing approach nor the binding approach. Hence, a new frame of interpretation which included working memory was suggested. 3. High working memory capacity was associated with 2 effects: firstly, recognition of more facial features and, secondly, recognition of more facial configurations. At high working memory demands, participants relied on the first effect to a higher degree, at the expense of the other. It was also found that, in a task with low working memory demands, the performance for persons with learning disability was similar to the performance of age-matched controls with higher working memory demands in the task. This indicates that learning disability, at least in this type of recognition task, can be “simulated” by higher working memory demands in a population without learning disability. This finding is discussed in relation to witness psychology and the use of photographs as cognitive assistance.

Artificiell intelligens (AI) har tagit världen med storm de senaste åren där nya implementationer och uppfinningar ständigt tas fram och implementeras. Ansiktsigenkänning är en teknik inom AI som kan användas för att identifiera bland annat kriminella eller terrorister genom övervakningskameror, identifiera underåriga drickare och motverka identifikationsstöld. Problemet med ansiktsigenkänningstekniker är att det finns en brist på kunskap om människors attityd till ansiktsigenkänning. Samtidigt som utvecklingen av AI går i en rasande fart och användandet av AI ständigt ökar i samhället, hänger inte de etiska reflektionerna på användningen av AI med i den snabba tekniska utvecklingen av AI. Etiska reflektioner handlar om egenskaper, syften och tilliten till AI. Det vill säga, används ansiktsigenkänning på ett sätt som är allmänt accepterat av de som utsätts för tekniken. Detta är ett intressant ämne eftersom samhällen och världen befinner sig i denna utveckling just nu.    Denna studie har som syfte att försöka fylla bristen på kunskap om människors attityd till ansiktsigenkänning genom att analysera människors inställning till det. Studien som genomförs består av Twitter-data som ligger till grund för en sentimentanalys. En sentimentanalys består av en kombination av en kvalitativ och kvantitativ analys. Studiens resultat visar att inställningen till ansiktsigenkänning beror på kontexten eller situationen den används i och till vilket syfte. Enligt den Twitter-data som hämtades för denna studie, verkar inställningen till ansiktsigenkänning skilja sig mellan olika länder. Resultatet av denna studie har även likheter med tidigare studier som undersökt inställning till ansiktsigenkänning.   Studien avser att göra ett metodbidrag genom att processen för datahämtning samt dataanalys dokumenteras. I resultatet görs en granskning av attitydklassificeringen där verktyget som används för att avgöra inställning jämförs med vad två verkliga personer anser att inställningen i ett visst tweet är. Det visade att det fanns en stor skillnad mellan hur människorna i testet och verktyget som används klassificerade sentiment. / Artificial intelligence (AI) has taken the world by storm in recent years where new implementations and inventions are constantly being developed and implemented. Facial recognition is a technology in AI that can be used to identify criminals or terrorists through surveillance cameras, identify underage drinkers and counteract identity theft. The problem with facial recognition techniques is that there is a lack of knowledge about how people react toward them. At the same time as the development of AI is accelerating and the use of AI is constantly increasing in society, the ethical reflections on the use of AI are not part of the rapid technological development of AI. Ethical reflections are about characteristics, purposes, and trust in AI. That means analyzing if facial recognition is used in a way that is widely accepted by those who are exposed to it. This is an interesting topic because societies and the world are currently in this development.   The aim of this study is to try and fill the gaps in the lack of knowledge about people's attitude toward facial recognition by analyzing people's attitudes toward it. The study that is carried out consists of Twitter data, which undergoes a sentiment analysis, which is a combination of a qualitative and quantitative analysis. The results of the study show that the attitude toward facial recognition depends on the context or situation it is used for and for what purpose. According to the Twitter data that was obtained for this study, the attitude toward facial recognition seems to differ between different countries. The results of this study also have similarities with previous studies that examined attitudes toward facial recognition.   The study intends to make a method contribution by documenting the process for data retrieval and data analysis. The result includes a review of the attitude classification where the tool used to determine attitude is compared to what two real people think the attitude in a particular tweet is. It turned out that there was a big difference between how the people in the test and the tool used for the analysis classified sentiments.

AI är ett ämne vars framsteg i dagsläget diskuteras flitigt. En liten funktion av fenomenet AI utgörs av ansiktsigenkänning, något som även det på senaste tiden implementerats på fler områden i vårt samhälle. Då tekniken i sig är relativt ny är polismyndighetens användning av verktyget likaså. Denna studie ämnar att undersöka vilka risker och möjligheter användningen av ansiktsigenkänning i svenska brottsutredningar har. Studien bygger på semistrukturerade intervjuer med personer tillhörande de två särskilt intressanta yrkesgrupperna AI-forskare och poliser. Detta för att frambringa två olika perspektiv. I analysen av empirin knyts de framtagna konsekvenserna an med teorin sociomaterialitet. Studien presenterar ett antal risker och möjligheter som bekräftar redan identifierade konsekvenser i litteraturen. Risker och möjligheter som identifierades var relaterade till integritet, lagstiftning, bias i databaser, övertro och misstro, effektivisering, trygghetsskapande, noggrannhet och arbetsmiljö. Studien avslutas med förslag på framtida forskning. / AI is a technology which development is frequently discussed. A small part of the phenomena AI is constituted by facial recognition, a technology which is rapidly implemented in an increasing number of societal functions. Since facial recognition itself is relatively new, the utilization of it within the police authority is as well. This study intends to investigate which risks and possibilities the utilization of facial recognition has in Swedish criminal investigations. The study is based on semi-structured interviews with people divided into one of two different interesting groups: AI-scientists and employees at the Swedish police authority. This, with the intention to capture two different perspectives. In the analysis of the empirical data the identified consequences are linked to the theory sociomateriality. The study presents a number of risks and possibilities which confirm already identified consequences in literature. The risks and possibilities identified related to integrity, laws and regulations, bias in databases, over-reliance and disbelief, efficiency, security enhancing, accuracy and working environment. The study concludes with suggestions for future research.

Denna studie undersöker anställdas inställning till BA som MFA-metod på svenska SMF, även vilken BA-metod som anses lämpligast för användning. Tidigare studier har främst fokuserat på större organisationer och företag med kvantitativa forskningsmetoder. Därav har denna studie valt att undersöka SMF med en kvalitativ inriktning i formen av en semistrukturerad intervjustudie. Studien genomförde totalt nio intervjuer från varierande företag med respondenter aven mängd olika arbetsroller. Utifrån dessa intervjuer kunde flera teman identifieras, dessa användes för att dra slutsatser kring användarens inställning och vilken BA-metod som föredras i företagskontext. Teman som identifierades utgjorde grunden förde anställdas inställning, exempelvis vilka positiva och negativa aspekter de anställda kunde se med BA som MFA. Resultaten visade att de anställda generellt sett var positivt inställda till BA som MFA-metod och att de flesta kunde tänka sig implementera detta på sin arbetsplats. Av fingeravtryck, röstigenkänning,ansiktsigenkänning och irisskanning föredrog respondenterna fingeravtryck som BA-metod i företagskontext. Studien valde att inte fokusera på företag som redan implementerat BA som MFA. Applikationer och program som anställda använder där BA erbjuds anses inte som att företaget implementerat BA som MFA. / This study examines employees' attitudes towards BA (Biometric Authentication) as an MFA (Multi-Factor Authentication) method at Swedish SMEs, as well as which BA method is considered most suitable for use. Previous studies have focused on larger organizations and companies with quantitative research methods. Therefore, this study has chosen to examine SMEs with a qualitative focus by conducting semistructured interviews. The study conducted a total of nine interviews from various companies with respondents from a variety of work roles. Based on these interviews, several themes could be identified, these were used to draw conclusions about the employees’ attitude and which BA method is preferred in a business context. Themes that were identified formed the basis for the employees' attitude, for example what positive and negative aspects the employees could see with BA as MFA. The results showed that the employees were generally positive about BA as an MFA method and that most could imagine implementing this in their workplace. Focusing on fingerprints, voice recognition, face recognition and iris scanning, the respondents preferred fingerprints as a BA method. The study chose not to focus on companies that have already implemented BA as MFA. Applications and programs that employees use where BA is offered are not considered that the company has implemented BA as MFA.

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. / 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.

I en tid där digitaliseringen är mer utbredd än någonsin ökar också mängden data som samlas och delas online. I takt med att nya tekniker utvecklas öppnas det upp för nya utmaningar för integritetsfrågor. En aktiv användare online ägnar sig med största sannolikhet också åt ett eller flera sociala medier, där ändamålen ofta innebär att dela med sig av information till andra. Eftersom tekniken Augmented Reality används mer frekvent i några av de största sociala medieapplikationerna blev studiens syfte att undersöka potentiella integritetsproblem med Augmented Reality. Studiens tillvägagångssätt har bestått av en empirisk datainsamling för att skapa ett teoretiskt ramverk för studien. Utifrån detta har det genomförts en digital enkät samt intervjuer för att närmare undersöka användarens beteende online och The Privacy Paradox. Utifrån undersökningens resultat kunde The Privacy Paradox bekräftas och ge en bättre förståelse för hur användaren agerar genom digitala kanaler. I studien behandlas olika aspekter kring integritetsfrågor såsom användarvillkor, sekretessavtal, datamäklare, framtida konsekvenser och vad tekniken möjliggör. Studien kommer fram till att användare, företaget och dagens teknik tillåter att en känsligare information kan utvinnas genom ett dataintrång. Även om det ännu inte har inträffat ett dataintrång som grundat sig i Augmented Reality före denna studie, finns det en risk att det endast handlar om en tidsfråga innan detta sker. / In a time when digitalization is more widespread than ever, the amount of data collected and shared is increasing. As new technologies develop, challenges for privacy concerns arises. An active online user is likely to engage in one or many social media platforms, where the purpose often involves sharing information with others. Since Augmented Reality is more frequently supported in some of the biggest social media applications, the purpose of this study was to investigate potential privacy concerns with Augmented Reality. The study’s approach consisted of an empirical data collection to create a theoretical framework for the study. Based on this, a digital survey and interviews were conducted to further investigate the user's behavior online and The Privacy Paradox. Based on the results of the survey, The Privacy Paradox could be confirmed and a better understanding of how the user interacts through digital channels was achieved. The study treats different aspects of privacy concerns such as user terms, privacy policies, data brokers, future consequences and what technology enables. The study reached the conclusion that users, businesses and today's technology allow a more sensitive type of information to be collected through a data breach. Even if there has not yet occurred a data breach enabled by Augmented Reality prior to this study, there is a risk that it is only a matter of time until this happens.

In light of the emergence of social media, and its abundance of facial imagery, facial recognition finds itself useful from an Open Source Intelligence standpoint. Images uploaded on social media are likely to be filtered, which can destroy or modify biometric features. This study looks at the recognition effort of identifying individuals based on their facial image after filters have been applied to the image. The social media image filters studied occlude parts of the nose and eyes, with a particular interest in filters occluding the eye region. Our proposed method uses a Residual Neural Network Model to extract features from images, with recognition of individuals based on distance measures, based on the extracted features. Classification of individuals is also further done by the use of a Linear Support Vector Machine and XGBoost classifier. In attempts to increase the recognition performance for images completely occluded in the eye region, we present a method to reconstruct this information by using a variation of a U-Net, and from the classification perspective, we also train the classifier on filtered images to increase the performance of recognition. Our experimental results showed good recognition of individuals when filters were not occluding important landmarks, especially around the eye region. Our proposed solution shows an ability to mitigate the occlusion done by filters through either reconstruction or training on manipulated images, in some cases, with an increase in the classifier’s accuracy of approximately 17% points with only reconstruction, 16% points when the classifier trained on filtered data, and  24% points when both were used at the same time. When training on filtered images, we observe an average increase in performance, across all datasets, of 9.7% points.