Identificazione umana mediante radiografie dentali per applicazioni forensi

Soriani, Arianna (2024) Identificazione umana mediante radiografie dentali per applicazioni forensi. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [LM-DM270] - Cesena, Documento full-text non disponibile
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Abstract

Il progetto presentato nasce da una stretta collaborazione tra il Dipartimento di Ingegneria e Scienze Informatiche di Cesena e il Dipartimento dei Beni Culturali di Ravenna, in risposta alla necessità di sviluppare strumenti avanzati per l'analisi forense. L’obiettivo del progetto consiste nello sviluppare un sistema che agevoli l’ identificazione di resti scheletrici attraverso metodologie proprie appartenenti all’ odontologia forense, disciplina che sfrutta l’arcata dentale come metodo di riconoscimento. I denti rappresentano uno tra i tessuti più resistenti e invarianti nel tempo; forniscono, dunque, un’efficace chiave identificativa, paragonabile, o persino superiore, ad altri metodi di riconoscimento, quali impronte digitali e DNA. Il sistema progettato utilizza tecniche avanzate di elaborazione delle immagini al fine di realizzare una soluzione intelligente che permetta di confrontare immagini radiografiche dentali acquisite al momento dell'analisi, con immagini preesistenti, memorizzate all'interno di un dataset odontologico. Il progetto si pone l'obiettivo di realizzare uno strumento intelligente e rapido nell'identificare corpi umani, agevolando ed accelerando il processo di identificazione di resti, appartenenti ad epoche passate, o corpi finalizzati all' analisi forense.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Soriani, Arianna
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
visione artificiale,computer vision,feature matching,sift,surf,accuracy,ortopanoramica,bitewing,denti,identificazione,odontologia forense,match,keypoint,keypoint descriptor
Data di discussione della Tesi
12 Dicembre 2024
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