| 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, 名誉教授 (00101931)
林 明照 東邦大学, 医学部, 教授 (30218557)
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| 研究期間 (年度) |
2009-04-01 – 2014-03-31
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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 / 顔面形状 / 主値解析 |
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| 研究概要 |
１ 顔形状データベース作成: 顔形状データベースを、ＣＴデータ、メッシュデータ、特徴点データ、の３階層で構成する。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を解決し、顔形状特徴点指定システムを実装した。また、形状フィッティングに用いる顔面テンプレートメッシュを作成した。まず,ＣＴデータに対して、閾値処理、孤立領域除去処理、ノイズ軽減処理、などを施し、顔形状の特徴点を会話的に指定する。ついで、顔形状標準テンプレートメッシュを顔形状特徴点を用いて変形させ、メッシュデータベースを構築する。健常者６６名、患者９５名のCTデータに関して上記処理を行い、データベースを作成した。
２ 顔形状の統計分析: 得られた顔形状データに対して、予備的な統計分析を行った。顔面骨特徴点と顔面特徴点に主成分分析を施したところ、有効次元数はほぼ同程度であることが示された。このことから、少なくとも特徴点レベルでは、双方向での推定が可能であることが期待できる。
３ 顔形状・顔面骨形状推定アルゴリズム: 上記知見に基づき、主成分を用いた推定法を検討し、処理系の設計および実装を行った。テストデータを用いて予備実験を行い、動作を確認した。
４ 豚の顔認識: 上記の処理系を応用し、豚の顔認識処理系を構成して認識実験を行った。両目を含む画像の主値ベクトル２０次元を用いることで、１６頭の豚に対して、９７％の認識率が得られ、有効性が示された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
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を解決し、顔形状特徴点指定システムを実装することができた。健常者６６名、患者９５名の顔形状特徴点データベースが構築され、予備的統計解析が開始できた。しかし、メッシュデータのフィッティング精度が期待より低い。
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| 今後の研究の推進方策 |
メッシュデータの精度向上のため、CTデータを用いたフィッティングを行う。得られたメッシュデータを用いて、形状推定実験を行う。
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