Tese (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
