Aylık arşivler: Mayıs 2019

Age and Gender Classification from Ear Images

Dogucan Yaman1, Fevziye Irem Eyiokur1, Nurdan Sezgin2, Hazım Kemal Ekenel1
1Istanbul Technical University Department of Computer Engineering,

2Istanbul Aydın University Department of Medical Services and Techniques

Abstract—In this paper, we present a detailed analysis on extracting soft biometric traits, age and gender, from ear images. Although there have been a few previous work on gender classification using ear images, to the best of our knowledge, this study is the first work on age classification from ear images. In the study, we have utilized both geometric features and appearance-based features for ear representation. The utilized geometric features are based on eight anthropometric landmarks and consist of 14 distance measurements and two area calculations. The appearance-based methods employ deep convolutional neural networks for representation and classification. The well-known convolutional neural network models, namely, AlexNet, VGG-16, GoogLeNet, and SqueezeNet have been adopted for the study. They have been fine-tuned on a large-scale ear dataset that has been built from the profile and close-to-profile face images in the Multi-PIE face dataset. This way, we have performed a domain adaptation. The updated models have been fine-tuned once more time on the small-scale target ear dataset, which contains only around 270 ear images for training. According to the experimental results, appearance-based methods have been found to be superior to the methods based on geometric features. We have achieved 94% accuracy for gender classification, whereas 52% accuracy has been obtained for age classification. These results indicate that ear images provide useful cues for age and gender classification, however, further work is required for age estimation.
Index Terms—Age and gender classification, deep learning, geometric features

Olay Yeri Biyolojik Örneklerinden Suçlu Yaşı Tahmini

Doç. Dr. Beytullah KARADAYI
Cerrahpaşa Tıp Fakültesi, Adli Tıp Anabilim Dalı
Dr. Öğr. Üyesi Şükriye KARADAYI
Altınbaş Üniversitesi, Sağlık Hizmetleri Myo
Dr. Öğr. Üyesi Nurdan SEZGİN
İstanbul Aydın Üniversitesi, Sağlık Hizmetleri MYO
Özet
Olay yerindeki biyolojik deliller kullanılarak suçluların yaşının tahmini adli soruşturmalar için oldukça önemlidir. Bu amaç doğrultusunda olay yeri adli biyolojik örneklerinden kişinin yaş tahmini için henüz rutin uygulamalara girmiş bir metot bulunmamaktadır. Moleküler genetik gelişmelerle birlikte, adli vaka çözümünde, bilinmeyen bir DNA kaynağından saç, göz ve cilt rengi ile coğrafi alt yapısının tespitini sağlayan SNP analizleri zamanla kullanılmaya başlanmıştır. Aynı şekilde epigenetik mekanizmalar üzerinde gerçekleştirilen son çalışmalar DNA metilasyon düzeylerinin adli amaçlı yaş tahmini için vaka çözümünde kullanılabileceğini göstermiştir. Bu konu üzerinde çalışan araştırıcılar yaşlanma ile insan genomunda bulunan yaş ile ilişkili spesifik metilasyon bölgelerini keşfetmişlerdir. Bu kapsamda son on yılda adli bilimler uzmanlarının yaş ile ilişkili DNA metilasyon işaretlerine olan ilgisinin hızla büyüdüğü görülmektedir. Farklı metodolojik yaklaşımlar ile bugüne kadar test edilen DNA metilasyon belirteçleri (CpG siteleri) kullanılarak biyolojik örneklerden ± 3–4 yaş tahmin doğruluğunda sonuçlar elde edilmiştir. Böylelikle adli bilimler alanında genetik ve epigenetik çalışmaların ilerlemesi ile kanıt örneklerin DNA’sından fenotipik özellikler belli hata oranları ile tahmin edilmeye başlanmıştır. Son yıllarda adli bilimlerde yaş tahmini için; DNA metilasyon düzeyleri ile biyolojik yaş arasındaki doğrusal korelasyon bulunan yeni çoklu CpG bölgelerinin keşfi ve analizi ile yaş tahminlerindeki hata oranları daha da düşme eğilimindedir. Bu çalışmada bu alandaki son gelişmelerin ortaya konulması ve epigenetik temelli gerçekleştirilen yaş tahminlerinin adli amaçlı kullanımının değerlendirilmesi amaçlanmaktadır.
Anahtar Kelimeler: Yaş Tahmini, Kimliklendirme, DNA, Epigenetik Mekanizmalar.

Criminal’s Age Estimation from Biological Samples in the Crime Scene
Abstract
The estimation of criminal’s age using by biological events at the crime scene is very important for forensic investigations. For this purpose, there is no method that has yet to be routinely applied to the age estimation from biological samples at the crime scene. Along with molecular genetic developments, SNP analysis has been started to use in the forensic case to determination of the geographic infrastructure and, hair, eye and skin color. On the same way, recent studies on epigenetic mechanisms have shown that DNA methylation levels can be used in case resolution for forensic age estimation. Researchers working on this topic have discovered that age-related specific methylation sites in the human genome with aging. In this context, in the last decades it has seen observed that forensic science experts have grown rapidly in relation to age-related DNA methylation markers. Results obtained from biological samples ±3-4 age prediction accuracy using DNA methylation markers (CpG sites) tested so far with different methodological approaches. Thus, the advancement of genetic and epigenetic studies in the field of forensic sciences phenotypic features from the DNA of evidence samples are estimated with a few error rates. In recent years for forensic science, error rates in age estimates are further reduced with detection and analysis of new multiple CpG regions with linear correlation between DNA methylation levels and biological age. In this study,
it is aimed to evaluate the recent developments in this field and to evaluate the use of epigenetic based age estimates for forensic purposes.
Keywords: Age Estimation, Identification, DNA, Epigenetic Mechanisms.