Dental biyometri, kişilerin kimliklerinin tespiti için dental bilgilerinin kullanıldığı biyometri türüdür. İris, parmak izi, yürüyüş gibi diğer biyometrik özellikler günümüzde kişilerin tanınması amacıyla başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Ancak bu özellikler çeşitli nedenlerle kolayce zarar görebilirler. Örneğin yangın, deprem ve trafik kazası gibi kişinin ağır yaralandığı durumlarda, bu biyometrik özellikler zarar görebilir ve kullanılamaz hale gelebilir. Dişler ise diğer biyometrik özelliklere göre daha dayanıklıdır. Daha zor bozulurlar. Dişlerin bu özelliği sayesinde dental biyometri, diğer biyometrik özelliklerin kullanılabilir olmadığı durumlarda tercih edilmektedir. Dental görüntülemede bitewing, periapikal ve panoramik röntgen gibi farklı yöntemler bulunmaktadır. Bitewing tipi röntgen görüntülerinde çenenin bir bölümünde alt ve üst dişler görüntülenmektedir. Periapikal röntgenler bir ya birkaç dişin detaylı görüntülendiği röntgenlerdir. Panoramik röntgen görüntüleri ise tüm çenenin panoramik bir şekilde görüntülendiği röntgen türüdür. Bu röntgen tipinde tüm dişler bir arada görüntülenmektedir. Panoramik röntgenler çene ve diş yapıları konusunda daha fazla bilgi içermesi yönüyle daha avantajlıdır. Ancak buna karşın panoramik röntgen görüntülerinde, çene ve burun kemiği, ısırma diski gibi istenmeyen öğeler bulunmaktadır. Bu durum görüntülerin işlenmesini zorlaştırmaktadır. Üç röntgen türünün işlenmesinde ortak olarak düşük parlaklık değişimi, üst üste gelen ya da farklı yönelimlerde olan dişler gibi zorluklar bulunmaktadır. Dental radyografi görüntülerinden kişi tanıma uygulamasının ana aşamaları; alt ve üst çene ayrımı, diş ayrımı, özellik çıkarımı ve eşleştirmedir. Bu aşamalardan ilki alt-üst çene segmentasyonudur. Bu aşamanın yüksek doğrulukla yapılması, sonraki aşamaları da etkilemektedir. Bu nedenle çene ayırma işleminin en az hata ile tamamlanması önemlidir. Bu çalışmada panoramik röntgen görüntülerinde, alt ve üst çene segmentasyonu için yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem ile kullanılan veri tabanında yüksek doğruluk ile çene ayırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Kıyaslanan güncel diğer çalışmalara göre daha yüksek doğruluk oranı elde edilmiştir.