Soft Computing y Visión por Ordenador para la Identificación Forense mediante Comparación de Radiografías

Abstract

En conclusión, en esta tesis doctoral se han automatizado y validado las tareas de segmentación y registrado del proceso de identificación forense mediante CR con resultados prometedores en términos de precisión y robustez. El principal problema del método de registrado es el tiempo requerido para obtener una superposición que, a pesar de haber sido reducido, es aún alto.

Éste es el primer trabajo que afronta la automatización de un sistema de identificación forense mediante CR. Sin embargo, aún queda trabajo por delante antes de que el método propuesto alcance la madurez científica y tecnológica. Por otro lado, con respecto a la tarea de segmentación automática, se planea el estudiar la capacidad de X-Net+ y RX-Net+ para la segmentación de un mayor número de estructuras esqueléticas en distintos tipos de radiografías. Por otro lado, con respecto a la tarea de registrado automático, se planea reducir el tiempo de ejecución mediante el estudio de métodos multi-resolución, funciones de evaluación subrogadas y la utilización de GPUs. Finalmente, con respecto a la tarea de tomas de decisiones, se planea desarrollar y validar de modo completo e integral el sistema jerárquico de toma de decisiones propuesto en esta tesis. Una vez las tres tareas hayan sido completamente automatizadas y validadas independientemente, se planea realizar estudios de fiabilidad del sistema completo utilizando diferentes estructuras esqueléticas.