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使用语,转移学习和定制深度学习模型进行法医识别.

Omer Sevinc1, Mehrube Mehrubeoglu2, Abdullah Asım Yılmaz3

  • 1Computer Programming Department, Ondokuz Mayıs University, 55900, Samsun, Türkiye.

Scientific reports
|November 29, 2025
PubMed
概括

这项研究引入了罗神经网络,用于从人类头骨中进行法医识别,达到85.33%的准确性. 这种深度学习方法超越了分析未识别人类遗骸的现有方法.

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科学领域:

  • 法医人类学 法医人类学
  • 计算机视觉 计算机视觉
  • 机器学习 机器学习

背景情况:

  • 从人类头骨进行法医鉴定对于确定未识别遗骸的特征至关重要.
  • 深度学习 (DL) 模型为自动分析和模式识别提供了高级功能.

研究的目的:

  • 评估各种深度学习模型的有效性,用于使用头骨图像进行法医识别.
  • 为此任务引入和评估一种新的罗神经网络.

主要方法:

  • 将多个DL模型 (VGG-16,CNN,ResNet50,DenseNet,MobileNet,InceptionV3,EfficientNet,AlexNet和一个拟议的罗神经网络) 应用于头骨图像中.
  • 使用了来自新墨西哥死者图像数据库 (NMDID) 的DICOM格式的头骨图像.

主要成果:

  • 拟议的罗神经网络在法医识别方面实现了85.33%的高准确率.
  • 罗神经网络在文献中的其他最先进的DL方法相比,表现优越.

结论:

  • 深度学习,特别是罗神经网络,显示出从人类头骨中准确的自动化法医识别的巨大潜力.
  • 这种方法可以增强在法医人类学中对未识别的人类遗骸的分析.