Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Porto, Lucas Faria
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/38566
Resumo: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2019.
id UNB_436788ef6699a9bfaf684793a717ab8e
oai_identifier_str oai:repositorio.unb.br:10482/38566
network_acronym_str UNB
network_name_str Repositório Institucional da UnB
repository_id_str
spelling Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontalReconhecimento de padrõesAprendizagem profundaVisão computacionalPontos cefalométricosFotoantropometriaCiência forenseTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2019.Métodos forenses para estimação das informações de indivíduos são constantemente utilizados por peritos em cenários reais. O processo forense de estimação de idade e sexo necessita de um profissional capacitado e abordagens que normalmente exigem a presença física do indivíduo para a execução dos procedimentos periciais. A pornografia infantil é uma atividade ilícita que conta com a facilidade da internet para o compartilhamento de imagens e vídeos tornando fácil a disseminação deste tipo de conteúdo e dificultando a identificação e perícia do material. Pesquisas sobre técnicas de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina em visão computacional permitem o desenvolvimento de metodologias baseadas em fotoantropometria para a identificação de informações antropométricas apenas utilizando imagens faciais digitais. Com o avanço da tecnologia e com o aumento do volume de dados, os profissionais necessitam de alternativas para processar as informações antropométricas de indivíduos apenas analisando arquivos digitais. Este trabalho tem como objetivo desenvolvimento de metodologias de identificação automática de pontos cefalométricos em imagens faciais, gerar medidas fotoantropométricas e propor uma solução computacional para auxiliar os profissionais forenses para a estimação da idade e sexo em uma base de dados com 105 mil de imagens faciais. O trabalho proposto para identificação de pontos cefalométricos obteve precisão similar com as marcações realizadas por especialistas com resultado de erro médio da distância (em pixels) normalizada de 0:014 contra 0:009 de dispersão média dos testes entre especialistas. Os resultados obtidos demonstram significância no processo de estimação de dados antropométricos, utilizando imagens faciais com redes neurais convolucionais e medidas fotoantropométricas faciais. A proposta desenvolvida obteve resultado de 99; 2% de acerto para estimação de sexo. Para estimação de maior/menor de 18 anos o resultado F1 score foi de 0; 926 enquanto para maior/menor de 14 anos foi de 0; 957. Por último, estimação de idade, a proposta obteve um resultado MAE de 1; 42 utilizando uma amostra de indivíduos com idades entre 2 a 22 anos.Forensic methods of estimating information from individuals are constantly used by experts in real scenarios. The forensic process of age and sex estimation requires an expert and approaches that normally need the physical presence of the individual for the execution of the expert procedures. Child pornography is an illicit activity that relies on the ease of the internet to acess and disseminate this type of content, making it difficult to identify and exploit the material. Research on pattern recognition techniques and machine learning in computer vision allow the development of methodologies based on photo-anthropometry for identification of anthropometric information using facial images. The advancement of technology and the increasing process of the data volume, the experts need alternatives to be inferring the age and of individuals by analyzing digital files only. This work has the goal to develop methodologies for automatic identification of cephalometric points in facial images, generate photo-anthropometric measurements and propose a computational solution to assist forensic professionals to estimate age and sex in a database with thousands of images. The proposed work to identify cephalometric landmarks obtained similar accuracy with the manual points made by experts with result of normalized average error (in pixels) of 0:014 versus 0:009 of average dispersion by experts. The results present significance in the estimation process of anthropometric data using facial images with convolutional neural networks and facial photo-anthropometric measurements. The developed proposal obtained 99:2% positive results for sex estimation. For the estimation of over 18 years old the result of F1 was 0:926 while for over 14 years old it was 0:957. Finally, the age estimate, the proposal obtained a MAE result of 1:42 using a sample of individuals over ages from 2 to 22 years old.Vidal, Flávio de BarrosPorto, Lucas Faria2020-06-30T19:27:06Z2020-06-30T19:27:06Z2020-06-302019-11-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfPORTO, Lucas Faria. Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal. 2019. xvi, 207 f., il. Tese (Doutorado em Sistemas Mecatrônicos)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.https://repositorio.unb.br/handle/10482/38566A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-07T21:17:49Zoai:repositorio.unb.br:10482/38566Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-07T21:17:49Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
dc.title.none.fl_str_mv Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal
title Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal
spellingShingle Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal
Porto, Lucas Faria
Reconhecimento de padrões
Aprendizagem profunda
Visão computacional
Pontos cefalométricos
Fotoantropometria
Ciência forense
title_short Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal
title_full Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal
title_fullStr Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal
title_full_unstemmed Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal
title_sort Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal
author Porto, Lucas Faria
author_facet Porto, Lucas Faria
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Vidal, Flávio de Barros
dc.contributor.author.fl_str_mv Porto, Lucas Faria
dc.subject.por.fl_str_mv Reconhecimento de padrões
Aprendizagem profunda
Visão computacional
Pontos cefalométricos
Fotoantropometria
Ciência forense
topic Reconhecimento de padrões
Aprendizagem profunda
Visão computacional
Pontos cefalométricos
Fotoantropometria
Ciência forense
description Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2019.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-11-18
2020-06-30T19:27:06Z
2020-06-30T19:27:06Z
2020-06-30
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv PORTO, Lucas Faria. Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal. 2019. xvi, 207 f., il. Tese (Doutorado em Sistemas Mecatrônicos)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
https://repositorio.unb.br/handle/10482/38566
identifier_str_mv PORTO, Lucas Faria. Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal. 2019. xvi, 207 f., il. Tese (Doutorado em Sistemas Mecatrônicos)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
url https://repositorio.unb.br/handle/10482/38566
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UnB
instname:Universidade de Brasília (UnB)
instacron:UNB
instname_str Universidade de Brasília (UnB)
instacron_str UNB
institution UNB
reponame_str Repositório Institucional da UnB
collection Repositório Institucional da UnB
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unb.br
_version_ 1814508352596606976

Registros relacionados