Título: Comparando técnicas de aprendizagem de máquina para Dimorfismo Sexual
Autores: Farias, Felipe C.; Bastos Filho, Carmelo J. A.; Barbosa, Camila P. B.; Sanches, Luiz M. P.; Galvão, Rosane C. S.; Oliveira, Flávio R. S.
Resumo: A identificação do sexo a partir de ossos humanos é uma tarefa complexa e por vezes imprecisa, embora seja uma rotina importante no trabalho de cientistas forenses e legistas. Esta identificação é realizada comumente segundo observação visual e depende da experiência do especialista. O presente trabalho investigou o emprego de diversas técnicas de Aprendizagem de Máquina para identificação do sexo de sujeitos a partir de medidas da pelve humana. Os resultados foram promissores e sugerem que seria viável utilizar esta abordagem para complementar e apoiar a decisão de especialistas.
Palavras-chave: Dimorfismo sexual; inteligência computacional; aprendizagem de máquina
Páginas: 4
Código DOI: 10.21528/CBIC2015-167
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