Zeitschrift für Forensische Medizin

Bewertung der Bildskalierung mittels künstlicher Intelligenz und ihre Anwendung bei der Identifizierung menschlicher Überreste mit kraniofazialer Überlagerung

Abstract

Iwajlo Schekow

Die klassische Form der kraniofazialen Überlagerung erfordert einen Schädel und ein Foto der verdächtigen Person. Dieses Bild der Person kann aus verschiedenen Quellen und Medien stammen, die von unterschiedlicher Qualität und Auflösung sind. Dies kann in Fällen problematisch sein, in denen die Qualität der Bilder so schlecht ist, dass die genaue Identifizierung der kephalometrischen Orientierungspunkte behindert wird. Eine Lösung für dieses Problem könnten die aufkommenden neuen Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und des Deep Learning sein. Mit diesen Technologien wurden verschiedene Softwareanwendungen entwickelt, die vielversprechende Ergebnisse zur Bildverbesserung und Auflösungserhöhung liefern. Ziel dieser Studie ist es, die Stärken und Schwächen der oben genannten Technologie zu ermitteln, indem Bilder, die mit herkömmlichen Algorithmen hochskaliert wurden, mit Bildern verglichen werden, die mit KI-Hochskalierung hochskaliert wurden. Für das Experiment wurde ein menschlicher Schädel fotografiert, da dieser viele feine Details aufweist, die durch ein Foto mit schlechter Qualität leicht verdeckt werden können. Das Foto wurde dann verarbeitet, was zu 10 Bildern führte, die sowohl visuell als auch mit einer speziellen Software verglichen wurden. Der visuelle Vergleich zeigt, dass die KI-hochskalierten Bilder schärfer und detailreicher erscheinen als die herkömmlich hochskalierten. Die aus der Vergleichssoftware gewonnenen Daten zeigten jedoch, dass die KI-hochskalierten Bilder mehr Fehler enthielten als die herkömmlich hochskalierten.