Reconhecimento semi-automático de sinus frontais para identificação humana forense baseado na transformada imagem-floresta e no contexto da forma

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Falguera, Juan Rogelio [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Biometria; Processamento de imagens - Tecnicas digitais; Contexto da forma; Transformada imagem-floresta; Sinus frontais; Biometrics; Forensic human identification; Frontal sinus; Shape context; Image-foresting transform
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/98680

Diversos métodos biométricos baseados em características físicas do corpo humano como impressão digital, face, íris e retina têm sido propostos para identificação humana. No entanto, para a identificação post-mortem, tais características biométricas podem não estar disponíveis. Nestes casos, partes do esqueleto do corpo humano podem ser utilizadas para identificação, tais como dentes, tórax, vértebras, ombros e os sinus frontais. Investigações anteriores mostraram, por meio de técnicas manuais para extração de características, que os padrões dos sinus frontais são altamente variáveis entre indivíduos distintos e únicos para cada indivíduo. Esta dissertação de mestrado tem por objetivo propor um método computacional para o reconhecimento de sinus frontais para identificação humana post-mortem em aplicações forenses. Para tanto, foram avaliados métodos de segmentação de imagens de radiografias anteroposteriores de sinus frontais. O método baseado na Transformada Imagem-Floresta demonstrou ser eficiente para segmentação dos sinus frontais das imagens de radiografias, exigindo mínima intervenção humana. Foram também investigadas e implementadas técnicas para extração de descritores geométricos e descritores baseados nas formas dos sinus frontais. Experimentos realizados em um banco de imagens contendo 90 radiografias anteroposteriores de 29 indivíduos mostraram que a técnica de extração de características baseada nos descritores de contexto da forma foi a mais eficaz, propiciando taxas de erro igual (EER) e de recuperações corretas (CRR) de 3,73% e 95,5%, respectivamente. Os resultados obtidos nos experimentos corroboram os encontrados na literatura sobre a individualidade dos sinus frontais e sua viabilidade em termos de precisão e usabilidade para a identificação humana post-mortem. Palavras-chave: Biometria, identificação...