Fotoantropometri yöntemi ile sağlıklı çocukların yüzleri üzerindeki referans noktalarından yaş gruplaması ve yaş tahmini
Age grouping and age estimation via photoantropometry method from reference points on the healthy kids' faces
Yazar: AYBERK FURKAN ÖZTÜRK
Danışman: PROF. DR. NERGİS CANTÜRK
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Disiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Adli Tıp = Forensic Medicine
Dizin: Antropometri = Anthropometry ; Referans değerler = Reference values ; Yaş tayini = Age determination ; Yüz = Face ; Çocuk ihmali = Child negligence ; Çocuk istismarı = Child abuse ; Çocuk istismarı-cinsel = Child abuse-sexual ; Çocuklar = Children

Özet:
Bilişim alanındaki gelişmelerle birlikte Internet kullanımı artmış ve günlük yaşamın bir parçası haline gelmiştir. Ebeveyn gözetimi olmadan internet kullanan çocukların bir kısmı pornografik sitelere veya sosyal medya profillerine rahatlıkla erişebilirken aynı zamanda çocukları taciz etmek veya çocuklara ait pornografik materyal üretmek isteyen organize suç örgütleri gibi üçüncül kişiler de çocukların hayatına girme şansını bulmuştur. Türk Ceza Kanunu'nun 226. maddesine göre müstehcen görüntü, yazı veya sözleri içeren ürünlerin üretiminde çocukları kullanan kişiler ve bu ürünleri ülkeye sokan, çoğaltan, satışa arz eden, satan, nakleden, depolayan, ihraç eden, bulunduran ya da başkalarının kullanımına sunan kişiler cezalandırılır. Bu tür durumlarla karşılaşıldığında, materyal incelenmek üzere bilirkişiye gönderilir. Bilirkişi görüntülerde bulunan kişi veya kişilerin büyüme ve gelişme göstergelerinden yaşını tespit eder. Yoruma dayalı bu yöntemde bazen hatalar yapılabilmektedir. Dijital ortamda yaş tahmini için uygulanabilir tek yöntem olan cinsel olgunluk derecesinden yaş tahmini yöntemi yerine güvenilir yeni bir bilimsel yöntemin geliştirilmesi gereklidir. Bu amaçla yaşları 10-22 arasında olan 136 gönüllü kız ve kadın katılımcının iki metreden fotoğrafları çekilmiştir. Yüz üzerindeki referans noktaları kullanılarak ön profil fotoğraflarından 89 oran ve yan profil fotoğraflarında 45 oran hesaplanıp, bu oranlardan hangilerinin yaş ile ilişkili olduğu korelasyon analizi ile incelenmiştir. İlişkili olan değişkenler ile regresyon analizi yapılıp istatistiksel olarak anlamlı bir model elde edilmiştir. Yan profil fotoğrafları üzerinden hesaplanan oranlar ile yaş arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki olmadığı tespit edilmiştir. Bununla birlikte ön profil fotoğrafları üzerinden hesaplanan 34 oran ile yaş arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki olduğu tespit edilmiştir. Bulunan regresyon modeli ile yaşları bilinen katılımcıların yaş tahmini yapılmış ve modelin yaşı zayıf düzeyde tahmin ettiği görülmüştür. Çalışmadaki ikincil amacımız yaş gruplarını doğru tahmin etmek olduğundan, katılımcılar 12 yaş altı, 12 – 15 yaş, 15 – 18 yaş ve 18 yaş üstü gruplara ayrılıp yaş grubu tahmini üzerinde çalışıldığında ise karar ağacı yönteminin %90'nın üzerinde grupları doğru tahmin ettiği tespit edilmiştir. Tam yaş tahmini için geliştirdiğimiz modelin doğruluğu düşük olsa da bu çalışma Türk popülasyonundaki kız çocuklarına ait fotoğraflardan alınan yüz ölçümlerine dayalı yaş tahminine yönelik ilk adımı temsil etmektedir. Daha fazla katılımcı ve daha fazla indeks ile hem yaş hem de yaş grubu tahminlerinde daha iyi sonuçlar alabileceğimize inanıyoruz.

Abstract:
With the developments in information technology, Internet usage has increased and has become a part of daily life. While some of the children who use the internet without parental supervision can easily access pornographic sites or social media profiles, third parties such as organized crime organizations that want to harass children or produce pornographic material from children also have the chance to access these children. According to Article 226 of the Turkish Penal Code, it is a crime to watch, share and sell an obscene image of children. When such cases are encountered, the material is sent to the expert witness for further examination. The expert determines the age from "the growth and development indicators" of the person in the images. Since this method is based on interpretations, errors can sometimes be made. Instead of the age estimation method from the degree of sexual maturity, which is the only applicable method for age estimation in the digital environment, it is necessary to develop a new scientific method that is reliable. For this purpose, 136 female participants aged 10–22 were photographed from two meters away. Using the reference points on the face, 89 ratios from front profile photos and 45 ratios from side profile photos were calculated. The relationship between these ratios and age was analyzed by correlation analysis. Later, a regression analysis was performed with the related variables and a statistically significant model was obtained. It has been determined that there is no statistically significant relationship between the age and ratios calculated from the side profile photos. However, it was determined that there was a statistically significant relationship between age and 34 ratios calculated from front profile photos. The regression model was used to estimate the age of the participants, whose ages are known, and it was seen that the model predicted the age poorly. As our secondary aim was to predict the age groups correctly, the participants were divided into four groups: under 12 years old, 12 - 15 years old, 15 - 18 years old and over 18 years old. With the decision tree method, age groups were 90% correctly estimated. Although the accuracy of the model for the age estimation in our study is low, this study represents the first step toward age estimation based on facial measurements taken from photographs of females in Turkish population. We believe that with more participants and more indices, we can get better results in both age and age group estimations.