Kategori arşivi: yas tahmini

Dijital Ortamda İnsan Yüzlerindeki Yaşa Bağlı Değişimlerin Metrik Olarak İncelenmesi (Doktora Tez)

ÖZET
Bu çalışmada, yaşla birlikte insan yüzünde meydana gelen değişiklikleri saptayabilmek
amacıyla yüz ve özellikle kulak bölgesinden alınan ölçümler iki cinsiyet açısından da
değerlendirildi. Ardından elde edilen veriler doğrultusunda ne doğrulukta yaş tahmini
yapılabileceği hesaplandı.
Araştırmada 369 katılımcının ön ve yan yüz fotoğrafları kullanıldı. Bu fotoğraflar
üzerinde ImageJ programıyla bir takım ölçüler alındı. Alan hesaplamaları ve vücut kitle
indeksi (VKİ) ile birlikte toplam 19 antropometrik noktadan elde edilen doğrusal mesafeler de katılıp hesaplanarak değerlendirildi. Ardından elde edilen veriler SPSS 20.0 (Statistical Package for the Social Sciences) programına kaydedildi ve analiz yapıldı. Kişilerin VKİ değerlerinin sonuca etkisine bakıldı. Farklı yaş gruplarında farklı durumlar izlenmekle birlikte genel olarak iki cinsiyette de kulak ölçülerinin -özellikle kulak alanının- yaşla birlikte arttığı; 40’lı yaşların sonlarından itibaren yüz genişlik ölçülerinin azaldığı; yüz dikey ölçülerinin genç yaş gruplarında artarken, yaş ilerledikçe azaldığı gözlendi. Lineer regresyon analizi sonucu elde edilen modellere göre, kadınlarda VKİ dahil edilmediğinde %59, VKİ dahil edildiğinde %79 oranla; erkeklerde VKİ dahil edilmediğinde %64, VKİ dahil edildiğinde %65 oranla doğru yaş tahmini yapılabileceği
gözlendi.

Bu tez İstanbul Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi (BAP) tarafından
desteklenmiştir. Proje no: 51199

ABSTRACT
In this study, measurements of face and especially ear area were assessed in terms of
both genders in order to determine human face changes with age. Then in conjunction with the obtained data to see how accurate the age estimation can be calculated.
369 participants’ front and side photos were used in this research. Some measurements were taken on these photos with the ImageJ program. BMI and area calculation, and linear distances, which obtained from 19 anthropometric landmarks, were calculated. Afterwards the obtained data was recorded in SPSS 20.0 (Statistical Package for the Social Sciences) and analyzed. Effect of BMI values were also examined. However different situations observed in different age groups, in general in the both genders, the size of the ear -especially ear area- increased, face widths from the end of 40’s decreased. Vertical extent of the face increased in younger age groups but gradually decreased
during the age progress. According to the model obtained from the result of linear regression analysis, it is observed that the age estimation accuracy rate without BMI effect was 59%, 79% while BMI included for woman, and without BMI effect was 64%, 64% while BMI included for men.
This work was supported by Scientific Research Project Coordination Unit of Istanbul
University. Project number: 51199

Tez Danışmanı: Doç. Dr. Gökhan ERSOY

Tezin tamamı için: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp

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.

GÖRGÜ TANIKLIĞINDA PROFİL YÜZ FOTOĞRAFLARINDAN YAŞ TAHMİNİ

Nurdan Sezgin1, Şükriye Karadayı2, Beytullah Karadayı3

1 İstanbul Aydın Üniversitesi, Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksek Okulu, Beşyol, İstanbul, Türkiye
2 Altınbaş Üniversitesi, Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksek Okulu, Bakırköy, İstanbul, Türkiye
3 İstanbul Üniversitesi, Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Fatih, İstanbul, Türkiye

Özet

Görgü tanıklarının adli bir olayın ardından verdikleri ifade soruşturma açısından büyük önem taşımaktadır. Bu aşamada şüpheli veya mağdurun yaşının doğru tahmin edilmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmanın amacı, görgü tanıklarının kişinin yüzünü profilden görmesi ya da güvenlik kameralarının görüntüyü farklı açılardan yakalaması durumlarında kişinin yaşının ne ölçüde doğru tahmin edilebileceğinin belirlenmesidir. Bu kapsamda, 10-70 yaş arasında, 36 kadın ve 36 erkek, toplam 72 gönüllünün yüz profil fotoğrafları 3 erkek ve 3 kadın, toplam 6 gözlemciye gösterildi. Gözlemciler kişilerin yaş tahminlerini gözlemci formuna kaydetti ve toplanan veriler SPSS istatistik programı yardımı ile tanımlayıcı istatistik ve grafik analizi kullanılarak değerlendirildi. Çalışmamızda yüz profil fotoğrafları kullanılan katılımcıların gerçek yaşları ile gözlemcilerin tahmin ettikleri yaş arasındaki farkların mutlak fark ortalamaları alındığında, tüm gözlemcilerin yaptıkları tahminlerin gerçek yaştan mutlak sapma ortalaması 4,41 yıl olarak bulundu. Bu hata oranlarının daha önce kişilerin ön yüz fotoğrafları kullanılarak yapılan çalışmalardaki hata oranlarına göre beklendiği üzere daha yüksek olduğu görülmüştür.

Anahtar kelimeler: Yaş tahmini, Görgü tanıklığı, Profil yüz görüntüsü

 

GÖRGÜ TANIKLIĞINDA YAŞ TAHMİNİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

Öz

Adli olaylarda görgü tanıklarına sorulan en önemli sorulardan biri failin yaşıdır. Görgü tanıklarının tanık oldukları olaya karışan kişilerin yaşlarını hangi doğrulukta tahmin ettikleri, şüphelilerin soruşturulmasında kolluk kuvvetlerinin hedef daraltması açısından önemlidir. Bu çalışmanın amacı, çocuk ya da yaşlı olmayan ve herhangi bir hafıza problemi bulunmayan görgü tanıklarının yaşla ilgili yaptıkları tahminlerin güvenilirlik oranlarını ölçmektir. Çalışma kapsamında 10-70 yaş arası, 36 kadın ve 36 erkek olmak üzere toplam 72 gönüllüye ait aynı standartlarda çekilmiş fotoğraflar üzerindeki değerlendirmeler 3’ü kadın, 3’ü erkek olmak üzere 6 kişi tarafından gerçekleştirildi. Elde edilen veriler istatistik paket programları aracılığıyla tanımlayıcı istatistik ve grafik analizi ile değerlendirildi. Gözlemcilerin deneklerin yaşını yaklaşık %85’lik doğruluk oranıyla ±5 yaş aralığında, %99 doğruluk oranıyla ±10 yaş aralığında tahmin edebildikleri gözlendi. Sonuç olarak; bir görgü tanığının verdiği ifadelerdeki bilgilerin güvenilirliğini ve gerçekten sapma oranlarını etkileyen pek çok parametre bulunmasına karşın, bu çalışma kapsamında elde edilen bilgiler kolluk kuvvetlerine şüphelilerin yakalanması çalışmalarında hedef daraltılması aşamasında katkı verebilir.

Anahtar Kelimeler: Görgü tanıklığı, yaş tahmini, güvenilirlik, görsel hafıza

Abstract

One of the most important questions asked the eyewitness in criminal cases is the age of the perpetrator. Accurately estimating the age of the person involved in the incident who’s seen by the eyewitness is important in terms of reducement of the number of suspects by law enforcement during the investigation. The purpose of this study is to evaluate the reliability of the age-related predictions of the eyewitness, who is not a child or elder one and does not have any memory problem. In this study, photos of 36 female and 36 male volunteers between the age 10- 70, taken under the same standards, have been evaluated by 3 female and 3 male observers. The obtained data has been calculated with descriptive statistics and graphical analysis through statistical package programs. It has seen that observers’ accuracy rates for predicting ages of the volunteers were between approximately 85% for ± 5 years and 99% for ± 10 years. The information obtained in the scope of this study can contribute in terms of reducing the number of suspects to law enforcement during the investigation although there are many parameters that affect the testimony of an eyewitness’ reliability and ratios of deviation from the truth.

Key Words: Eyewitness, age estimation, reliability, visual memory

 

Not: Yayınlandığı derginin basımında bir takım hatalar bulunmaktadır. Konuyla ilgili editörle iletişime geçildi.

Tamamı için:

http://e-dergi.atauni.edu.tr/ataunisosbd/article/view/5000213382/5000182547

ALT YÜZ BÖLGESİNDEN MORFOLOJİK YÖNTEMLERLE YAŞ TAYİNİ (Yüksek Lisans Tezi)

ÖZET

Adli olaylara yaklaşımda katedilen gelişim yeni metod ve teknoloji kullanımına ihtiyacı artırmakta ve bu ilerleme de gelişimi hızlandırmaktadır; söz gelimi hayatımızın her alanında sayısı hızla artan güvenlik kameraları sayesinde yaygın ve kolay erişilebilir teknolojiler kullanılarak şüphelinin yüz görüntüsüne ulaşılabilmektedir. Bu gelişim ekseninde devam eden ilerleme sürecinde adli konularla ilgili akademik çalışmalar da gerek nitelik ve gerekse nicelik yönünden artış göstermektedir.

Bu tez, yüz görüntüleri üzerinden yaş tayini yapılmasına yardımcı bir kaynak oluşturulması amacıyla yazılmıştır. Çalışma, geneli Marmara Bölgesi’nde yaşayan 94 kadın, 106 erkek olmak üzere 200 kişinin 2011 yılında çekilmiş ön yüz ve profil olmak üzere 2 farklı fotoğraflarını incelemektedir. Deneklerin boy ve ağırlık ölçüleri ile yüzde kalıcı bir iz bırakan hastalık/ameliyat olup olmadığı, sigara kullanımı gibi konular, hazırlanan anket formunda değerlendirilmiştir.

“Forensic Analysis of the Skull” adlı kitaptaki “Introduction of techniques for photographic comparison: Potential and Problems” isimli makaleden alınan bilgiler ışığında bazı tanımlayıcı öğe ve özellikler de değerlendirilmiştir (İşcan, 1993a). Böylece, araştırmaya katılan 200 kişinin genel yüz formu, yüz profili, çil ve ben yoğunluğu, burun profili, burun genişliği, burun ucu kalınlığı, septum eğimi, burun kanatları, dudak kalınlığı, mukoza çıkıntısı, dudak birleşme yeri, filtrum şekli, üst dudak çıkıntısı, ağız köşesi, önden çene, çene şekli, gonial dışa dönüklük gibi morfolojik karakterleri saptanmış olup, tüm verilerin istatistiki hesaplaması yapılarak tablo ve şekillerle açıklanmıştır.

SUMMARY

The advances made in forensic cases have increased the need for new methods and technologies, and this need is consequentially speeding up new developments. For instance, use of security cameras which are constantly increasing in number and evermore present in all aspects of daily life, along with easily accesible technologies, can provide the facial profile of suspects. Along with these continuing developments, academic studies in forensics are also increasing both in quality and in quantity.

This purpose of this thesis is to provide supporting research for age specification through facial images. The study relies on the frontal and profile facial images of 200 people (94 women, 106 men) generally living throughout the Marmara region taken at two different times in 2011. Some criterias such as height, weight, cigarette use, and presence of any illness/surgery that may result in facial scarring were evaluated through surveys filled out by the participants.

Besides the metric analysis, study results were evaluated in light of certain complementary elements and properties based on the essay “Introduction of techniques for photographic comparison: Potential and Problems”, found in the Iscan publication “Forensic Analysis of the Skull”. As such, the general facial shape, facial profile, freckles, moles, bony profile, bridge breadth, tip thickness, septum tilt, nasal alae, lip thickness, mucosal projection, leap seam, philtrum shape, upper lip notch, mouth corner, chin from front, chin shape, gonial eversion of the 200 participants were used to determine morphological characteristics and this data calculated and presented in tables and figures.

TARTIŞMA VE SONUÇ

Birçok çalışmada kimliklendirmenin adli bilimlerdeki değerinden bahsedilir. Yaş tayini de kimliklendirmede büyük önem taşımaktadır. Yaş tahmininde bulunurken kullanılan materyaller arasında geniş yer tutan yüz görüntüleri, bu çalışmanın temelini oluşturur. Sadece fotoğraflara bakarak kişinin yaşıyla ilgili kesin bir kanaate varmak mümkün değilse de kişi, belirli bir yaş aralığında değerlendirilebilir. Doğumdan itibaren başlayan yaşlanma, farklı dönemlerde kendine özgü genetik özellikler barındırır (Bozbıyık, 2003). İnsan yüz morfolojisi kalıtımsal ve tahmin edilebilir bir yapıdadır. Ancak, farklı birçok değişken bu yapıyı etkilediği için bazı güçlükleri de beraberinde getirir (İşcan, 1994). Yüz, kişi için en tanınabilir özelliktir. Amerika’da ve İngiltere’de yapılan araştırmalarda, bebeklerin doğduktan 9 dakika kadar sonra gözlerini odaklayabildiği; bu odaklanmayı da yüz üzerinde yaptıkları belirtilmiştir (Bates ve Cleese, 2001).

Adli bilimlerde suç olaylarının aydınlatılmasında kullanılan görüntü kayıtlar 18. yüzyıldan beri birçok ülkede kullanılmaktadır (Bayram ve ark., 2004). Yüz özellikleri değişmesine rağmen yüzdeki oranların aynı kalması, pozitif kimliklendirmeyi mümkün kılmaktadır. Önden çekilen fotoğraflar kimliklendirmede başarı sağlanabilmesi için daha önemlidir (Sinha, 1998).

İtalya’da yapılan bir çalışmada 65-84 yaş aralığındaki erkeklerde ağırlık 7,9 kg, kadınlarda 6,2 kg oranında azalmaktadır (Perissinotto ve ark., 2002). Ağırlık, vücuttaki su miktarı, yağ, kas ve protein miktarıyla doğrudan ilişkilidir (Kuczmarski ve ark., 2000). Kilonun yaşlandıkça düşmesi, vücutta protein, su ve yağ miktarının az olduğu anlamına gelir. Bu düşüşün kadınlarda daha fazla olması, daha fazla yağ ve kas kaybettiklerini gösterir (Perissinotto ve ark., 2002; Launer ve ark., 1996; Rea ve ark., 1997; Dey ve ark., 1999). Perissinotto’nun İtalya’da yaptığı bir çalışma (2002), 65-84 yaş aralığındaki kişilerde boyun, 2-3 cm azaldığını gösterirken, Dey ve arkadaşları (1999) bu tür bir çalışma sonucunda bu miktarı İsviçre’de 2,5-5 cm aralığında bulmuştur.

Dehshibi ve Bastanfard (2010)’a göre, yaş tayini çalışmaları 2’ye ayrılır: Yüzden yaş tayini ve yüzden yaş simülasyonu. Yüzden yaş tayininde belli deneme ve eğitim gruplarına bakılır. Yüzden yaş simülasyonu ise kişinin fotoğrafından yaşının ilerletilmesine ya da geriletilmesine yardımcı olur. Bu sınıflandırmanın 4 aşaması var:

  1. Ön işleme (pre-processing): Bu aşamada vesikalık fotoğraftan yüz alanı manuel olarak kesilir. Daha sonra diğer aşamalar için bu kesilen kısım çoğaltılır.
  2. Yüz hatları (özellikleri) bulma: Yüz hatları bulmak için yeni bir tahmin yöntemi önerilmiştir. Daha sonra, bir takım oranlarla olgunlaşmamış yüzler yetişkinlerden, yüz hatlarına (göz, burun, ağız, çene, yüzün yanları ve başın üst kısmı) bakılarak ayrılırlar.
  3. Kırışıklıkların çevresinin büyütülmesi: Kırışıklıklar, yüz görüntüsünde kaydadeğer bir etkiye sahiptir ve bu da yaş sınıflandırmasını kolaylaştırır. Burada yüzdeki antropometrik noktalar, alındaki kırışıklıklar, göz çevresi ve yanaklar çıkartılır; sonra her bir kırışıklığın yoğunluğu ve çevre uzunluğu hesaplanır.
  4. Yaş grubu sınıflandırması: Bu aşamada, bir ileri geri bilgi yayılımı (a feedforward backpropagation) ANN (Artificial Neural Network) Bu, önceki aşamalardaki özelliklerin hesaplanmasında kullanılıyor. Bu ‘ağ’da 298 görüntüden veri çalıştırıldı ve 200 görüntüyle test edildi (Dehshibi ve Bastanfard, 2010).

Yaş tahmininde deri kıvrımı derecesi ve kırışıklık oluşumu özellikle yüzde kullanılabilir. Daha sonra deri değişikliği dört farklı dereceye ayrılır: Birinci derece daha az belirgin, sık sık tamamlanmamış ve kesintiye uğramış kıvrımlar ve buruşuk; ikinci derece daha belirgin, tamamlanmış, az kesintiye uğramış kıvrımlar; üçüncü derece göze çarpan, derinleşmiş kıvrımlar ve buruşukluklar, suni düzeltmelerle kaybolmayan kıvrımlar; dördüncü derece çok gelişmiş ve derin kıvrımlar. Sonrasında ara basamaklar dikkate alınarak şu yaş sınıflandırması ortaya çıktı (Hammer, 1978):

Derece:         0,5                     1,0                   1,5

Yaş:             20-23 arası       25-30 arası       30-40 arası

Derece:        2,0                     2,5                   3,0

Yaş:             40-45 arası       45-50 arası       55-60 arası

Derece:         3,5                     4,0

Yaş:             60-65 arası       65-80 arası

Ayrıca kulak önlerindeki deri buruşukluklarından da yaş sonucuna varılabilir. 40’lı yaşlardan itibaren burun kanatlarında ve yanaklarda sık sık görülen yıldız formunda damar uzantıları oluştuğunu belirtilmiştir. Erkeklerde kulak yolundan dışa doğru güçlü kılların uzaması ve kadınlarda çenede kıl uzaması 50. yaşın aşıldığını gösterir. Listelenen özellikler kesin bir yaş tayini yapmaya elverişli değildir. Çünkü hastalık ve çevresel etkiler gibi birçok değişken faktör karar vermeyi zorlaştırmaktadır (Hammer, 1978).

Yüz görüntülerinden yaş sınıflandırması yapılan bir çalışmada, bebekler, genç yetişkinler ve erişkinler olmak üzere 3 yaş grubunun görüntüleri incelenmiştir. Bu çalışma, kraniofasiyal gelişme teorisi ve cilt kırışıklık analizine dayanır. Uygulamada ilk olarak kafanın üst kısmı ve yüzün yanları gibi öncelikli yüz özellikleri (kısımları) bulunmuştur. Bunlar, göz, burun, ağız, çene, kafanın üst kısmı ve yüzün yanlarıdır. Bu özelliklerden, bebekleri genç yetişkinlerden ve erişkinlerden ayırmak için oranlar hesaplanmıştır. İkincil özellik analizinde, kesip ölçülen kırışıklıkları göstermesi için bir kırışıklık haritası kullanılmıştır (Kwon ve Lobo, 1999).

Gökdoğan (2004), 93 erkek ve 43 kadının fotoğraf karşılaştırmasına dayalı olarak yaş tayini üzerine bir araştırma yapmıştır. Çalışmada, 5 bölgeye ayırdığı tüm yüz üzerinde çalıştı ve bu bölgeleri, yaş gruplarını (18-25; 26-35; 36-45; 46-55; 56-65; 66-75) temsil eden 6 fazda inceledi. M. Yaşar İşcan’ın kaburgalar üzerinde uyguladığı metoda göre incelenip fazlara ayrılan fotoğrafların karşılaştırılması sonucu elde edilen veriler SPSS’te one-way anova ve crosstabs analizleriyle değerlendirildi. Gökdoğan’a göre, sağlıklı bir yaş tayini yapabilmek için yüzün bölgelere ayrılarak incelenmesi gerekir (Gökdoğan, 2004).

Birebir görüşülen deneklerden alınan bilgiler anket formuna girildi; dijital fotoğraf makinası ile önden ve yandan alınan görüntüleri kaydedildi. Çekim esnasında kişilerin bulundukları yer esas alındığı için tüm fotoğrafların aydınlatması ve çekim mesafesi birbirinden farklıdır.

Oluşturulan safhalar tamamen görsel analize dayalıdır. Fotoğraflar araştırmacı tarafından 1’den 6’ya kadar safhalara ayrılmış, her safha için belirleyici özellikler seçilerek kaydedildi. Burada belirleyici özellikleri seçerken çoğunlukla görülen kriterler göz önünde bulunduruldu. Örneğin; safha 2’de kadınlarda ağız kenarında kısa ince çizgi 23 kadın deneğin 19’unda gözlemlenmiş ve bu, bir kriter olarak belirlendi. Denek sayısı artırıldıkça bu tür gözlemler daha iyi ve tutarlı sonuç verecektir.

Araştırmaya katılanların genel yüz yapısını tanımlayabilmek için bazı morfolojik karakterler de belirlendi. Bu karakterlerin tanımlanmasında kullanılan tabirler (az, orta, çok gibi) kaynak gösterilen çalışmadan, değiştirilmeden alındı. Tamamen araştırmacının gözlemine ve yorumuna açık olması nedeniyle matematiksel bir güvenilirliği yoktur. Bu tür analizlerde bilgisayar destekli bir sistem üzerinden kapsamlı bir çalışma yapılması daha gerçek ve net sonuçlar sağlayacaktır.

Deneklerin ve ailelerinin sigara içme sıklıkları sorgulanmış ve sonuçlar kaydedilmiştir. Bu bilgilerin ayrıca değerlendirilmesi için sigarayı tiryaki derecesinde tüketen ailelerin, yine tiryaki derecesinde sigara içen bireylerinin fotoğrafları üzerinde ayrıca çalışılması ileriki çalışmalar için önerilmektedir.

Fotoğraf üzerinde çalışırken ortama ve seçilen kameranın özelliklerine dikkat etmek gerekir. Deneklerin bulundukları ortamda görüntü alınacağı için ortamın aydınlatılma şekline dikkat edilmeli, mümkün oldukça gün ışığından yararlanılmalıdır. Ayrıca kullanılan makinanın görüntü kalitesi ne kadar iyi olursa çizgi ve kırışıklıkların tespiti o kadar netleşecektir.

Bugüne kadar fotoğraflarla ilgili yapılan çalışmalarda benzer yollar izlenmiş, bazı kaynaklar bilgisayar programları geliştirerek çalışmalarına farklı bir boyut kazandırmışlardır. Bu çalışmada seçilen deneklerin alınan görüntüleri, belli gruplara ayrılarak incelenmesi ve değerlendirme aşaması, geçmiş çalışmalarla uyum göstermektedir. Yaş tayini yaparken daha pratik olarak eldeki fotoğraf, çalışmada belirlenmiş olan kriterlerle değerlendirilerek bir safhaya konulabilir.

İncelenen morfolojik karakterlerin yaşa bağlı olarak değişim gösterip göstermediklerini anlamak için Ki-Kare testi uygulandı. Test sonuçlarına göre, safhaları belirlerken oluşturulan kriterlere uygun olarak, bir takım anlamlı değerler elde edildi. Safhalar kendi içlerinde ve cinsiyetlere göre ayrı ayrı test edildi. Bazı değerler toplamda, bazıları ise iki cinsiyette ayrı ayrı anlamlılık gösterdi (Yalnızca toplamda anlamlılık gösteren değer septum eğimidir). Dudak kalınlığı toplamda, erkeklerde ve kadınlarda anlamlı bulundu. Yaşa bağlı olarak safhalara göre dağılımda anlamlı bir tablo oluşturuldu. Mukoza çıkıntısı ve gonial dışa dönüklük verileri de dudak kalınlığı gibi toplamda, erkeklerde ve kadınlarda ayrı ayrı anlamlılık göstermiştir. Dudak birleşme yeri, filtrum şekli, üst dudak çıkıntısı ve ağız köşesi verileri toplamda ve erkeklerde anlamlı bulunmuştur. Bu değerler kadınlarda ayrıca hesaplandığında anlamlı sonuç elde edilemediğinden çalışmaya dahil edilmedi. Ayrıca tüm safhalar tek tek kendi içlerinde cinsiyetlere göre test edildi. Sonuç olarak yalnızca safha 2, 3 ve 6’da değişim gözlenmiştir. Safha 3’te filtrum şeklinde; safha 2 ve 6’da ise gonial dışa dönüklükte yaşa bağlı değişim gözlenmiştir. Diğer morfolojik karakterler yaşa bağlı değişim göstermesi bakımından sayılan karakterler kadar yüksek değer göstermediğinden çalışmaya katılmadı.

Tüm bu sonuçlar, safhaların oluşturulduğu kriterlerle uyumluluk göstermektedir. örnek olarak septum eğiminin yaş ilerledikçe aşağı doğru eğim gösterdiği söylenirken Ki-Kare test sonuçlarına göre yaşa bağlı değişimi 0,013 oranında anlamlı bulunmuştur. Ayrıca dudakların yaşa bağlı olarak ilerleyen yıllarda inceldiği belirtilmiş ve Ki-Kare testine göre 0,001 oranında anlamlılık göstermiştir.

Yüz görüntüleri incelenerek yapılan araştırmada karşılaşılan zorlukların en önemlisi, deneklere farklı ortamlarda ulaşılabilindiği için elde edilen görüntülerin ortama bağlı olarak kalitesinin değişmesidir. Bu sebeple yüzdeki çizgi ve kırışıklıkların incelenmesi bazı fotoğraflarda güçlükle sağlandı. Ayrıca kiloca fazlası olan kişilerde yüzde çizgilerin seçilebilmesi için daha titiz bir inceleme gerekti.

Sonuç olarak bu çalışmada yüzün belli bir bölümünün incelenmesine ağırlık verilerek denekler önce kadın-erkek, sonra önden ve yandan alınan görüntüler ve daha sonra da yaşları bakımından safhalara ayrılarak incelendi. Yapılan morfolojik araştırma bize, bir kişinin yaşını tahmin ederken net bir sayı ifade edilmesinin yanlış olduğunu; tüm olasılıklar göz önünde bulundurularak yapılan titiz bir incelemeyle 1’den 6’ya kadar oluşturulan ‘safha’lardan birine konulabileceğini gösterir.

TEZ DANIŞMANI: Prof. Dr. M. Yaşar İşcan

Not: Tezin tamamı için aşağıdaki linki kullanabilirsiniz.

https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp

KAYNAKLAR

Bates, B, Cleese, J (2001) The Human Face, BBC Worldwide Limited, London.

Bayram, L, Koç, S, Yüksel, C, Atmaca, Y, Yaşlı, H, Orak, O, Bulut, Ö, Özçakır, S, Dokurer, S, Balı, Y (2004) SGD Adli Servisler El Kitabı, Baskı: 1, Emniyet Genel Müdürlüğü Basımevi, Ankara.

Bozbıyık, A (2003) Antropometrik Veriler Kullanılarak Fotoğrafların Karşılaştırılması, Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Ankara.

Dehshibi, M M, Bastanfard, A (2010) A New Algorithm for Age Recognition from Facial Images, Signal Processing, 90: 2431-2444.

Dey, D K, Rothenberg, E, Sundh, V, et al. (1999) Height and Body Weight in the Elderly. 25 Years Longitudinal Study of a Population Aged 70 to 95 Years, European Journal of Clinical Nutrition, 44: 739-746.

Gökdoğan, M (2004) Fotoğraf Karşılaştırmaları ile İnsan Yüz Morfolojisi, Doktora Tezi, İstanbul Üniv. Adli Tıp Enstitüsü, İstanbul.

Hammer, H J (1978) Körperliche Merkmale, Identifikation (H. Hunger, D. Leopold, Eds), pp. 393-405, Johann Ambrosius Barth, Leipzig “içinde.

İşcan, M Y (1993a) Introduction of Techniques for Photographic Comparison: Potential and Problems, Forensic Analysis of the Skull: Craniofacial Analysis, Reconstruction, and Identification (M. Y. İşcan, R. P. Helmer, Eds), pp. 57-70, Wiley-Liss, New York “içinde.

İşcan, M Y (1994) Kimliklendirme ve Antropoloji, s. 96-102, I. Adli Bilimler Kongresi, Kongre Kitabı, Adana.

Kuczmarski, M F, Kuczmarski, R J, Najjar, M (2000) Descriptive Anthropometric Reference Data for Older Americans, Journal of the American Dietetic Association, 100: 59-66.

Kwon, Y H, Lobo, N V (1999) Age Classification from Facial Images, Computer Vision and Image Understanding, 74: 1-21.

Launer, L J, Harris, T (1996) Weight, Height and Body Mass Index Distributions in Geographically and Ethnically Diverse Samples of Older Persons, Age and Ageing, 25 (4): 300-306.

Perissinotto, E, Pisent, C, Sergi, G et al. (2002) Anthropometric Measurements in the Elderly: Age and Gender Differences, British Journal of Nutrition, 87: 177-186.

Rea, I M, Gillen, S, Clarke, E (1997) Anthropometric Measurements from a Cross-Sectional Survey of Community Dwelling Subjects Aged Over 90 Years of Age, European Journal of Clinical Nutrition, 51: 102-106.

Sinha, P (1998) A symmetry Perceiving Adaptive Neural Network and Facial Image Recognition, Forensic Science International, 98: 67-89.