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CITIC y Universidad de Granada proponen mejorar la identificación de restos humanos mediante superposición craneofacial

16/07/2024 - CITIC

A Coruña, 16 de julio de 2024.- El CITIC de la Universidade da Coruña y el Instituto DaSCI de la Universidad de Granada, en colaboración con la empresa Panacea Cooperative Research, han desarrollado una técnica innovadora para mejorar la identificación forense de restos humanos. El investigador del CITIC Óscar Panizo participa en el desarrollo de esta técnica, que se basa en la superposición craneofacial y que analiza la correspondencia entre un cráneo post mortem y fotografías faciales ante mortem.

La nueva metodología representa un avance significativo en la toma de decisiones objetivas, permitiendo cuantificar la probabilidad de que un cráneo corresponda a las fotografías estudiadas. Aunque la superposición craneofacial es una técnica crucial en la identificación forense, su aplicación ha sido tradicionalmente compleja y subjetiva.

El estudio introduce un sistema de evaluación basado en las razones de verosimilitud (LRs, por sus siglas en inglés), una metodología utilizada anteriormente en otros campos forenses como el análisis de ADN, la identificación por voz y las huellas dactilares, y recomendada por la European Network of Forensic Science Institutes (ENFSI).

La investigación propone la aplicación pionera de este enfoque en la superposición craneofacial, mediante tres experimentos que entrenan y prueban el sistema en distintas condiciones de imágenes faciales. El primero utiliza fotografías frontales, el segundo emplea fotografías laterales, y el tercero integra ambas perspectivas.

Los resultados de los experimentos muestran que el sistema LR propuesto ofrece una excelente calibración y poder discriminatorio, proporcionando a los expertos forenses una herramienta cuantitativa para evaluar e integrar pruebas.

Referencia bibliográfica:

Práxedes Martínez-Moreno, Andrea Valsecchi, Pablo Mesejo, Óscar Ibañez, Sergio Damas. Evidence evaluation in craniofacial superimposition using likelihood ratios. Information Fusion (2024). https://doi.org/10.1016/j.inffus.2024.102489