Forensische Odontologie in der Radiologie : Entwicklung eines Computer Vision Algorithmus zur merkmalsbasierten Personenidentifizierung

Abstract

Eine Person kann durch einen Vergleich zwischen einem ante- und postmortalen Orthopantomogramm (OPG) identifiziert werden. Es ist jedoch schwierig, Referenzmaterial zu finden, wenn die gesuchte Person unbekannt ist. Das Ziel dieser Arbeit war die automatisierte Identifizierung unbekannter Personen durch einen Vergleich von ante- und postmortalen OPGs mithilfe der Computer Vision. Die vorliegende Arbeit umfasst 61.545 OPGs von 33.206 Patienten. Das Matching-Verfahren basiert auf dem Speeded Up Robust Features (SURF) Algorithmus, um eindeutige Übereinstimmungspunkte zwischen zwei DPRs (unbekannte Person und Datenbankeintrag) zu finden. Insgesamt wurden 544 Identifikationsverfahren mit dem neuen automatischen Algorithmus-System systematisch evaluiert. Das vorgeschlagene Tool kann große Datenbanken mit vielen Einträgen potenziell übereinstimmender Identitäten filtern, auch wenn in der Vergangenheit zahnärztliche Merkmale entfernt oder hinzugefügt wurden.

A person may be identified by comparison between ante- and post-mortem dental panoramic radiographs (DPR). However, it is difficult to find reference material if the person is unknown. The purpose was to improve the automated identification of unknown individuals by comparison of ante- and post-mortem DPR using computer vision. The present work includes 61,545 DPRs from 33,206 patients. The matching process is based on the Speeded Up Robust Features (SURF) algorithm to find unique corresponding points between two DPRs (unknown person and database entry). In total 544 identifications, the new automatic algorithm system was evaluated systematically and comprehensively. The proposed tool is able to filter large databases with many entries of potentially matching partners. This identification method is suitable even if dental characteristics were removed or added in the past.