| 研究課題/領域番号 |
21500108
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| 研究機関 | 東邦大学 |
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研究代表者 |
新谷 幹夫 東邦大学, 理学部, 教授 (50339199)
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| 研究分担者 |
丸山 優 東邦大学, 医学部, 教授 (00101931)
林 明照 東邦大学, 医学部, 教授 (30218557)
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| キーワード | コンピュータグラフィックス / 頭蓋顎顔面骨 / 主値解析 |
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| 研究概要 |
1 顔面形状CTデータの分析
3次元頭蓋顔面骨データベースは、(1)CTデータ、(2)メッシュデータ、(3)特徴点データ、の3階層から構成され、現在70サンプルのデータが格納されている。このうち、CTデータは濃度値を格納したボクセルデータなので、閾値を適切に設定すれば顔面形状データが得られる。閾値を調整しつつ、データベース内のサンプルを表示して観察したところ、目を閉じているサンプルが多いこと、口の開閉が不統一であること、眉毛・毛髪は判別できないこと、などが明らかとなった。
2 顔面形状特徴点の選定
顔面形状の特徴点としては、顔面骨形状に基づく解剖学的特徴点、顔認識などを目的とした表情論的特徴点がある。目・瞳や眉毛などは表情論的には重要な特徴点であるが、前述のようなCTデータの特性上、安定に抽出することが困難である。そこで、本研究では、解剖学的特徴点を中心に、30点を特徴点として選定した。昨年行った3次元頭蓋骨形状の主成分分析によると、顔面骨の次元数が30次元強である。顔面の特徴空間は30点×3次元であるので、次元数的には顔面骨の推定に十分であるといえる。
3 顔面特徴点指定システム
頭蓋顎顔面骨特徴点指定システムを改良し、顔形状特徴点指定システムを実装する予定であったが、対象形状のボクセル数増加に伴う記憶・処理系の問題、対象形状の位相に伴うアルゴリズム的問題などが判明した。そこで、アルゴリズム・実装の改善法を検討し、システムを再設計した。
4 豚の顔画像の解析
当該システムを用いて豚の顔画像の分析を行い、特徴空間が約60次元程度であることが示された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
頭蓋顎顔面骨特徴点指定システムを改良し、顔形状特徴点指定システムを実装する予定であったが、対象形状のボクセル数増加に伴う記憶・処理系の問題、対象形状の位相に伴うアルゴリズム的問題などが判明した。そこで、アルゴリズム・実装の改善法を検討し、システムを再設計した。
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| 今後の研究の推進方策 |
新たに策定したシステム設計に基づき、顔形状特徴点指定システムを実装を速やかに推進する。実装したシステムを用いて、データの解析を進める。
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