Amostras De Sangue

Classificação de Padrões de Manchas de Sangue a Partir de

Fotografias Digitais

John Henrique Teixeira de Godoi {1} , Marcos Gonçalves Quiles (Co-orientador) {1} ,

Anderson Rocha (Orientador) {2}

1-Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT)

Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)

2-Instituto de Computação (IC)

Universidade Estadual de Campinas (Unicamp)

john.henrique@unifesp.br, quiles@unifesp.br, anderson.rocha@ic.unicamp.br

Resumo – O objetivo deste trabalho a ser apresentado é a criação de soluções para classificação e avaliação de

padrões de manchas de sangue com uso de técnicas de visão computaciona e aprendizado de máquina.

Palavras-chave: Análise de Padrões de Manchas de Sangue, Computação Forense, Visão Computacional, Aprendizado

de Máquina.

1. Conteúdo

Sabe-se que a formação das manchas de sangue, mesmo que feita de forma aleatória como acontece em um

local de crime, se apresenta de forma repetitiva e pode ser classificada em padrões que permitem entender

como as manchas foram geradas.

A partir da análise dos padrões de manchas de sangue pode-se determinar, por exemplo [1]:

 O posicionamento dos indivíduos envolvidos no crime;

 O tipo de agressão e arma usada;

 Possíveis ferimentos causados na vítima - útil quando não há presença do corpo da vítima;

 Uma estimativa da quantidade de golpes desferidos na vítima;

 Se houve deslocamento de objetos ou pessoas pelo local do crime;

 Se houve alguma mudança na posição da vítima a fim de invalidar algum tipo de acusação;

 Etc.

Em um local de crime, as manchas de sangue podem variar em volume, tamanho, quantidade, forma

de preservação, ligação com outros objetos. As manchas não apresentam um padrão único e isolado dos

outros, e devido a isso, sempre existe o questionamento sobre o tipo de mancha avaliada e com que tipo de

ação a mancha está relacionada [2].

De forma geral, as manchas de sangue estão dispostas de forma caótica pelo local(Figura1), o que pode

representar dificuldades na análise destas.

Durante a perícia, em um primeiro momento, o perito recolhe provas que sejam relevantes para o caso,

para então, posteriormente, analisá-las. Logo, anterior ao processo de análise em si, é feita uma classificação

das manchas de sangue, indicando a que grupo dos padrões de manchas de sangue pertence, juntamente

com uma descrição das mesmas.

Existem várias classificações de padrões de manchas de sangue, entretanto, as mais comumente usadas

são: a classificação de spatter ou não, que é feita de forma hierárquica, primeiramente nos grupos espirro

(spatter-Figura2) ou não espirro (non-spatter-Figura3), e posteriormente, conforme suas características a

mancha é classificada em sub-grupos, tais como: espirro de impacto (impact spatter), espirro arterial (arterial

spatter), salpicos (cast-off ), e gotas (drops) para o grupo de espirros; e para manchas não espirradas

temos poças (pool), escorrimentos (flow), manchas por contato (pattern transfer), entre outras.

A classificação por velocidade de impacto consiste em três principais classes: baixa, média e alta velocidade.

Tal classificação é indicada pela quantidade de manchas e seus tamanhos. Por fim, a classificação

Figura 1. Manchas de sangue dispostas por um local de crime, vários padrões misturados mas visivelmente

distinguíveis. [1]

Figura 2. Manchas de sangue classificadas como espirro (spatter). [1]

sobre o tipo de evento em que ocorreu a mancha pode ser de forma passiva ou dinâmica. Para que a avaliação

das manchas de sangue possua um valor maior em um julgamento, esse processo costuma ser executado

de forma imparcial, sem ser influenciado pelo contexto do local do crime, permitindo que as conclusões

feitas a respeito da mancha de sangue possam ser verificadas e a correlação com qualquer desenvolvimento

do caso fortalecida.

A classificação por padrão das manchas, por si só, representa grande parte do esforço do trabalho de

um perito, considerando-se que a quantidade de manchas, e que cada uma destas deve ser analisada e

classificada separadamente, a análise pode se

...