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J-GLOBAL ID：201702245639226287   整理番号：17A0242138

最小二乗正準依存性解析に基づく頭蓋骨からの顔再構成【Powered by NICT】

Face reconstruction from skull based on Least Squares Canonical Dependency Analysis

著者 (6件)： Fangyu Bai (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, China) ,  Zhengxin Cheng (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, China) ,  Xuejun Qiao (School of Science, Xian University of Architecture and Technology, China) ,  Qingqiong Deng (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, China) ,  Fuqing Duan (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, China) ,  Yun Tian (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SMC  ページ： 003612-003617  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 他の証拠が利用できない場合に,頭蓋顔面再構成(CFR)と呼ばれる,頭蓋骨からの顔再構成は,未知の分解死体を同定するための有用な技術である。伝統的手動法は彫刻家の経験に大きく依存し,結果は,非常に主観的であり,全過程は時間がかかる。近年,取得技術3Dデータはconsummateとなり,機械学習技術は,学界と産業界における潮汐波を示した。研究者は頭蓋顔面再構成のための,特に教師つき機械学習技術,計算機援用解決法を見つけることになる。最小二乗正準依存性解析(LSCSDA)においては,次元縮小法,二変数の最小二乗相互情報量(LSMI)により測定した依存性は最大となるが部分空間を見出すことを目指している。LSCSDAに基づく頭蓋顔面再構成のための新しい方法を提案した。最初に,頭蓋骨と皮膚のための二つの統計的形状モデルは主成分分析(PCA)によりそれぞれ構築した。顔面頭蓋の最大依存性の部分空間は,LSCSDAによる形状パラメータ空間で抽出される。最後に,そのような依存性によれば,頭蓋骨と皮膚の間の関係モデルは,最小二乗サポートベクトル回帰(LSSVR)により確立し,それを用いて,未知頭蓋のための顔の外観を再構築することである。実験結果は,提案法が有効であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算機械 ,  *最小二乗法 ,  次元縮小 ,  *頭蓋骨 ,  主成分分析 ,  相互情報量 ,  *再構成
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,  形状パラメータ ,  *頭蓋 ,  統計的形状モデル ,  部分空間 ,  三次元データ ,  頭蓋顔面 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最小二乗 ,  依存性 ,  解析 ,  頭蓋骨 ,  顔 ,  再構成