Forensic facial identification in twins: An exploratory study
Identificação facial forense em gêmeos: estudo exploratório
Renata Silva Farias; Thaís Thamara da Silva Costa; Maria Inês Beltrati Cornacchioni Rehder; Loredana Flauzino; Maria Vanessa Martins Alves; Raphaela Barroso Guedes-Granzotti; Kelly da Silva; Carla Patrícia Hernandez Alves Ribeiro César
Abstract
Keywords
Resumo
Objetivo: verificar os aspectos faciais forenses que permitem a distinção entre gêmeos.
Métodos: amostra constituída por 30 pares de gêmeos, idade média de 23,90 (± 6,97), sendo a maioria do gênero feminino e monozigóticos. Imagens foram capturadas nas normas frontal e laterais, sendo comparadas as faces entre os irmãos gêmeos por análises binárias constituídas das análises: holística, morfológica e fotoantropométrica (software SAPO®). As análises estatísticas foram descritivas e inferenciais (T de Student, Mann-Whitney e d de Cohen), com relevância de 5%. Foi utilizada classificação de divergências que variou de ótimo (entre 100 e 85%) a insuficiente (abaixo de 20%).
Resultados: de forma geral, foi possível encontrar diferenças entre os gêmeos. Em ordem decrescente as análises que obtiveram divergências foram: fotoantropométrica (com relevância estatística), holística e morfológica. Os gêmeos dizigóticos apresentaram maiores divergências na análise morfológica do que os monozigóticos.
Conclusão: pela análise forense facial foi possível distinguir parcialmente os irmãos gêmeos, com melhores resultados quando as técnicas foram utilizadas de forma combinada.
Palavras-chave
Referências
1. Rehder MI. Identificação forense do falante. In: Rehder MI, Cazumbá LF, Cazumbá M, editors. Identificação de falantes: uma introdução à fonoaudiologia forense. Rio de Janeiro: Revinter; 2015. p. 1-6.
2. Faber J. O reconhecimento facial é baseado na comparação das faces com padrões pré- estabelecidos. Rev. Dent. Press Ortod. Ortop. Facial. 2006;11(6):15.
3. Mousavi S, Charmi M, Hassanpoor H. Recognition of identical twins based on the most distinctive region of the face: Human criteria and machine processing approaches. Multimed. tools appl. 2021;80(10):15765-802.
4. Leung WC. Is skin ageing in the elderly caused by sun exposure or smoking? Int. j. dermatol. 2002;147(6):1187-91.
5. Ichibori R, Fujiwara T, Tanigawa T, Kanazawa S, Shingaki K, Torii K et al. Objective assessment of facial skin aging and the associated environmental factors in Japanese monozygotic twins. J. cosmet. dermatol. 2014;13(2):158-63.
6. Le THNK, Luu K, Seshadri K, Savvides M. A facial aging approach to identification of identical twins. In: IEEE Fifth International Conference on Biometrics: Theory, Applications and Systems (BTAS), Arlington, VA, USA, p. 91-8, 2012.
7. Sun Z, Paulino AA, Feng J, Chai Z, Tan T, Jain AK. A study of multibiometric traits of identical twins. Proceedings of The International Society for Optical Engineering (SPIE). 2010;7667:1-12.
8. Hersberger-Zurfluh MA, Papageorgiou SN, Motro M, Kantarci A, Will LA, Eliades T. Facial soft tissue growth in identical twins. Am. j. orthod. dentofacial orthop. 2018;154(5):683-92.
9. Goodman LA. Snowball sampling. Ann. math. stat. [journal on the internet] 1961;32:148-70 [accessed on 2025 fev 28]. Available at:
10. Facial Identification Scientific Working Group - FISWG [webpage on the internet]. Image factors to consider in facial image comparison version 1.0, 2021 [accessed on 2024 nov 1]. Available at:
11. Facial Identification Scientific Working Group - FISWG [webpage on the internet]. Guidelines for image processing techniques in facial image comparison, version 2.0, 2024 [accessed on 2024 nov 1]. Available at:
12. OpenAI. ChatGPT [artificial inteligence tools]. Versão GPT-5. San Francisco (CA): OpenAI; 2025. Available at:
13. Koo TK, Li MY. A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. J Chiropr Med. 2016;15(2):155-63.
14. Facial Identification Scientific Working Group - FISWG [webpage on the internet]. Guide for facial comparison training of examiners to competency, version 2.0, 2023 [accessed on 2024 nov 1]. Available at:
15. Petersen PE, Baez RJ. Oral health surveys: Basic methods. 5th ed. Geneva: World Health Organization; 2013.
16. Queiroz GV, Rino J, Paiva JBD, Capelozza Filho L. Analysis of reliability, accuracy, sensitivity and predictive value of a subjective method to classify facial pattern in adults. Dental Press J Orthod. 2016;21(6):58-66.
17. Antonio LU, Pereira MMI, Ferraz JAML. Diferenciação genética de gêmeos monozigóticos: uma importante evidência para área forense. BJFS. 2017;6(4):485-99.
18. Ozbilen EO, Basal E, Yilmaz HN, Biren S. Facial morphology differences in monozygotic twins: A retrospective stereophotogrammetric study. Angle orthod. 2023;93(6):706-11.
19. Azevedo JF. Prosopografia: identificação facial. In: Rehder MI, Cazumbá LF, Cazumbá M, editors. Identificação de falantes: uma introdução à fonoaudiologia forense. Rio de Janeiro: Revinter; 2015. p. 225-40.
20. Oliveira MODR, Curi JP, Baldasso RP, Beaini TL. Reconhecimento facial na prática forense: uma análise dos documentos disponibilizados pelo FISWG. RBOL. 2022;9(1):98-113.
21. Facial Identification Scientific Working Group - FISWG [webpage on the internet]. Glossary, version 3.0, 2022 [accessed on 2024 nov 1]. Available at::
22. Srinivas N, Flynn PJ, Vorder Buegge RW. Human identification using automatic and semi-automatically detected facial marks. J. forensic sci. 2016;61:S117-30.
23. Hauspie RC, Susanne C, Defrise-Gussenhoven E. Testing for the presence of genetic variance in factors of face measurements of Belgian twins. Ann. hum. Biol. 1985;12(5):429-40.
24. Falcão TN, Alves YB, Nascimento LG, Tinoco RLR, Lima LNC, Machado CEP et al. Photoanthropometry in forensics: Comparison of facial images with frontal and lateral views. Res. soc. dev. 2021;10(5):e27610514795.
25. Djordjevic J, Jadallah M, Zhurov AI, Toma AM, Richmond S. Three-dimensional analysis of facial shape and symmetry in twins using laser surface scanning. Orthod. craniofac. Res. 2013;16(3):146-60.
26. Veyta F, Yuniastuti M, Suhartono AW, Auerkari EI. Human bite mark analysis: Review of advantage computer-assisted procedure. AIP Conference Proceedings. 2022;2537(1):030001-8.
27. Vilborn P, Bernitz H. A systematic review of 3D scanners and computer assisted analyzes of bite marks: Searching for improved analysis methods during the Covid-19 pandemic. Int J Legal Med. 2022;136(1):209-17.
28. Rusia MK, Singh DK. A comprehensive survey on techniques to handle face identity threats: Challenges and opportunities. Multimed. tools appl. 2023;82(2):1669-748.
29. Pícoli FF, Alves AM, Mundim MBV, Mendes SDSC, Silva RF. A fragilidade da análise facial como único método de identificação humana. Braz. j. forensic sci med law bioeth. 2014;3(4):281-302.
30. Atsuchi M, Tsuji A, Usumoto Y, Yoshino M, Ikeda N. Assessment of some problematic factors in facial image identification using a 2D/3D superimposition technique. Leg Med (Tokyo). 2013;15(5):244-8.
31. Sundaresan V, Shanthi SA. Monozygotic twin face recognition: An in-depth analysis and plausible improvements. Image vis. comput. 2021;116:104331.
32. Goel R, Mehmood I, Ugail H. A study of deep learning-based face recognition models for sibling identification. Sensors. 2021;21(15):5068.
Submetido em:
02/04/2025
Aceito em:
21/10/2025


