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Rofo 2018; 190(12): 1152-1158
DOI: 10.1055/a-0632-4744
Technique and Medical Physics
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Forensic Odontology: Automatic Identification of Persons Comparing Antemortem and Postmortem Panoramic Radiographs Using Computer Vision

Forensische Odontologie: Automatische Identifizierung von Personen durch Vergleich von Ante-mortem und Post-mortem Panoramaschichtaufnahmen mittels Computer Vision
Andreas Heinrich
1   Department of Radiology, Jena University Hospital – Friedrich Schiller University, Jena, Germany
,
Felix Güttler
1   Department of Radiology, Jena University Hospital – Friedrich Schiller University, Jena, Germany
,
Sebastian Wendt
1   Department of Radiology, Jena University Hospital – Friedrich Schiller University, Jena, Germany
,
Sebastian Schenkl
2   Institute of Forensic Medicine, Jena University Hospital – Friedrich Schiller University, Jena, Germany
,
Michael Hubig
2   Institute of Forensic Medicine, Jena University Hospital – Friedrich Schiller University, Jena, Germany
,
Rebecca Wagner
2   Institute of Forensic Medicine, Jena University Hospital – Friedrich Schiller University, Jena, Germany
,
Gita Mall
2   Institute of Forensic Medicine, Jena University Hospital – Friedrich Schiller University, Jena, Germany
,
Ulf Teichgräber
1   Department of Radiology, Jena University Hospital – Friedrich Schiller University, Jena, Germany
› Author Affiliations
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Publication History

23 November 2017

14 May 2018

Publication Date:
18 June 2018 (online)

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Abstract

Purpose In forensic odontology the comparison between antemortem and postmortem panoramic radiographs (PRs) is a reliable method for person identification. The purpose of this study was to improve and automate identification of unknown people by comparison between antemortem and postmortem PR using computer vision.

Materials and Methods The study includes 43 467 PRs from 24 545 patients (46 % females/54 % males). All PRs were filtered and evaluated with Matlab R2014b including the toolboxes image processing and computer vision system. The matching process used the SURF feature to find the corresponding points between two PRs (unknown person and database entry) out of the whole database.

Results From 40 randomly selected persons, 34 persons (85 %) could be reliably identified by corresponding PR matching points between an already existing scan in the database and the most recent PR. The systematic matching yielded a maximum of 259 points for a successful identification between two different PRs of the same person and a maximum of 12 corresponding matching points for other non-identical persons in the database. Hence 12 matching points are the threshold for reliable assignment.

Conclusion Operating with an automatic PR system and computer vision could be a successful and reliable tool for identification purposes. The applied method distinguishes itself by virtue of its fast and reliable identification of persons by PR. This Identification method is suitable even if dental characteristics were removed or added in the past. The system seems to be robust for large amounts of data.

Key Points: 

  • Computer vision allows an automated antemortem and postmortem comparison of panoramic radiographs (PRs) for person identification.

  • The present method is able to find identical matching partners among huge datasets (big data) in a short computing time.

  • The identification method is suitable even if dental characteristics were removed or added.

Citation Format

  • Heinrich A, Güttler F, Wendt S et al. Forensic Odontology: Automatic Identification of Persons Comparing Antemortem and Postmortem Panoramic Radiographs Using Computer Vision. Fortschr Röntgenstr 2018; 190: 1152 – 1158

Zusammenfassung

Ziel In der forensischen Odontologie ist der Vergleich von Ante-mortem und Post-mortem Panorama-Röntgenaufnahmen (PR) eine zuverlässige Methode zur Personenidentifizierung. Das Ziel ist die automatische Identifizierung von unbekannten Personen mithilfe eines Vergleichs von Ante-mortem und Post-mortem PR unter Anwendung der Computer Vision.

Material und Methoden Die Studie umfasste 43 467 PR von 24 545 Personen (46 % Frauen/ 54 % Männer). Alle PR wurden mit Matlab R2014b, einschließlich der Toolboxen image processing und computer vision system, gefiltert und ausgewertet. Der Identifizierungsprozess verwendet die SURF-Funktion, um Übereinstimmungspunkte zwischen zwei PR (unbekannte Person und Datenbankeintrag) zu finden.

Ergebnisse Insgesamt konnten 34 von 40 Personen (85 %) aufgrund einer hohen Zahl von Übereinstimmungspunkten zwischen dem aktuellsten PR und einem Datenbankeintrag eindeutig identifiziert werden. Die maximale Zahl an Übereinstimmungen zwischen zwei PR betrug 259 Punkte für dieselbe Person und nur 12 Punkte für zwei verschiedene Individuen. Daher waren 12 Übereinstimmungspunkte die Schwelle für eine eindeutige Identifizierung.

Schlussfolgerung Die Anwendung eines automatischen, Computer-Vision-gestützten PR-Systems kann ein erfolgreiches und zuverlässiges Werkzeug zur Identifikation sein. Die angewandte Methode zeichnet sich durch eine schnelle und zuverlässige Identifizierung von Personen anhand von PR aus. Diese Identifikationsmethode ist für große Datenmengen robust und auch dann erfolgreich, wenn in der Vergangenheit Zahnmerkmale entfernt oder hinzugekommen sind.

Kernaussagen: 

  • Zur Personenidentifizierung ist die Computer Vision für einen automatisierten Vergleich zwischen Ante-mortem und Post-mortem Panorama-Röntgenaufnahmen (PR) geeignet.

  • Die beschriebene Methode ermöglicht die Identifizierung einer unbekannten Person durch Abgleich mit großen Datensätzen (Big Data) in kurzer Rechenzeit.

  • Die Identifizierungsmethode ist auch dann geeignet, wenn Zahnmerkmale entfernt oder hinzugefügt wurden.

Key words

forensic odontology - panoramic radiographs - identification - computer vision - big data - postmortem orthopantomogram