Reconhecimento semiautomático de dentes para a identificação humana forense - Barboza, Elizabeth Bonsaglia [UNESP] (2011)
Na sociedade atual, a identificação exata e rápida dos indivíduos é uma necessidade. Nas aplicações forenses, a identificação por meio de características biométricas é bastante usual e muitas vezes é a única alternativa. A arcada dentária é uma das mais importantes e populares características biométricas utilizadas pela Odontologia Legal na área forense. O principal objetivo da Odontologia Legal é identificar indivíduos falecidos para os quais os outros meios de identificação biométrica (impressões digitais, faces, etc.) não são possíveis de serem aplicados. Em geral, o perito humano realiza a comparação manual entre registros dentários antemortem e postmortem anotando as diferenças encontradas em cada dente, o que demanda muito tempo e torna essa prática suscetível a erros, daí a importância do desenvolvimento de sistemas automáticos ou semiautomáticos para identificação humana forense. O objetivo dessa dissertação de mestrado é avaliar métodos baseados na Transformada Imagem Floresta para segmentação semiautomática de dentes e suas restaurações em imagens de radiografias panorâmicas de arcadas dentárias, utilizando os contornos obtidos para definir descritores biométricos para a identificação humana forense. Os descritores de formas baseados nos métodos Contexto da Forma (Shape Context) e Estatística dos Ângulos de Raios (BAS – Beam Angle Statistics) foram implementados e avaliados para o reconhecimento dos dentes. A técnica da Distância de Edição avaliou o reconhecimento das restaurações baseada nos códigos dentais gerados. Resultados experimentais obtidos sobre uma base de 40 imagens de radiografias de arcadas dentárias, contendo no total 1126 imagens de dentes, mostram que o método de segmentação baseado na Transformada Imagem Floresta Diferencial...