Hacia el procesamiento de imágenes de pericias asistido por Sistemas Inteligentes en el ámbito forense
El análisis forense juega un papel fundamental en los casos jurídicos que involucran cuestiones médicas y de salud. Su importancia radica en que proporciona una evaluación imparcial basada en conocimientos médicos científicos. Asimismo, las pericias judiciales forenses colaboran en valorar daños, de...
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178485 |
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I19-R120-10915-1784852025-04-25T20:07:48Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178485 Hacia el procesamiento de imágenes de pericias asistido por Sistemas Inteligentes en el ámbito forense Campos Fuentes, Carlos D. Campos Rosales, Manuel A. Villarroel, Santiago A. Braun, Germán A. Roger, Sandra E. Cecchi, Laura A. Jerez, Gabriel O. 2024-08 2024 2025-04-25T14:40:20Z es Ciencias Informáticas Análisis forense digital Pericias médico-legales Procesamiento de Imágenes Redes Neuronales El análisis forense juega un papel fundamental en los casos jurídicos que involucran cuestiones médicas y de salud. Su importancia radica en que proporciona una evaluación imparcial basada en conocimientos médicos científicos. Asimismo, las pericias judiciales forenses colaboran en valorar daños, determinación de responsabilidades e interpretación de evidencia médica. El Cuerpo Médico Forense del Poder Judicial de Neuquén ha recopilado una gran cantidad de datos, sobre pericias judiciales realizadas, que podrían ser utilizados para generar Sistemas Inteligentes, que colaboren en asistir a los profesionales en sus decisiones. Así, surge la necesidad de comprender, procesar y manipular imágenes de pericias forenses médico-legales. En este trabajo se presentan los resultados iniciales del desarrollo de un Sistema Inteligente para el procesamiento de imágenes, que permite determinar si estamos en presencia de una equimosis. Para ello se configuró y entrenó una red neuronal convolucional a partir de un dataset público. Se realizaron pruebas para determinar el comportamiento de la red a partir de imágenes tanto en blanco y negro como a color, considerando que el volumen de cómputo implicado en el entrenamiento para ambos tipos de imágenes resulta un factor importante a tener en cuenta. Como complemento, se desarrolló una aplicación móvil que permite acceder al modelo entrenado y determinar a partir de una imagen si ésta corresponde a una equimosis, indicando el porcentaje de confiabilidad asociado al resultado. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 29-40 |
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El análisis forense juega un papel fundamental en los casos jurídicos que involucran cuestiones médicas y de salud. Su importancia radica en que proporciona una evaluación imparcial basada en conocimientos médicos científicos. Asimismo, las pericias judiciales forenses colaboran en valorar daños, determinación de responsabilidades e interpretación de evidencia médica. El Cuerpo Médico Forense del Poder Judicial de Neuquén ha recopilado una gran cantidad de datos, sobre pericias judiciales realizadas, que podrían ser utilizados para generar Sistemas Inteligentes, que colaboren en asistir a los profesionales en sus decisiones. Así, surge la necesidad de comprender, procesar y manipular imágenes de pericias forenses médico-legales. En este trabajo se presentan los resultados iniciales del desarrollo de un Sistema Inteligente para el procesamiento de imágenes, que permite determinar si estamos en presencia de una equimosis. Para ello se configuró y entrenó una red neuronal convolucional a partir de un dataset público. Se realizaron pruebas para determinar el comportamiento de la red a partir de imágenes tanto en blanco y negro como a color, considerando que el volumen de cómputo implicado en el entrenamiento para ambos tipos de imágenes resulta un factor importante a tener en cuenta. Como complemento, se desarrolló una aplicación móvil que permite acceder al modelo entrenado y determinar a partir de una imagen si ésta corresponde a una equimosis, indicando el porcentaje de confiabilidad asociado al resultado. |
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