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J-GLOBAL ID:201802238511913102   整理番号:18A0439555

頭蓋顔面重ね合せベース同定のためのモデル化頭蓋顔解剖学的/形態学的対応【Powered by NICT】

Modeling Skull-Face Anatomical/Morphological Correspondence for Craniofacial Superimposition-Based Identification
著者 (5件):
資料名:
巻: 13  号:ページ: 1481-1494  発行年: 2018年 
JST資料番号: W1570A  ISSN: 1556-6013  CODEN: ITIFA6  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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頭蓋顔面重ね合せ(CFS)は法医学的同定法,頭蓋と顔の間の解剖学的および形態学的対応を研究するである。頭蓋骨を用いた可変数顔画像のオーバーレイの過程を含む。この技術は大きな可能性を持ち,今日の人々の大部分は写真を持っているので,それらの面が明確にみられた。さらに,頭蓋骨は,火災,湿度,温度変化などの影響下での劣化はほとんど骨である。CFSプロセスのための三連続段階を区別:材料,頭蓋-顔オーバレイ,意思決定の取得と処理した。最終段階は以前のオーバレイに基づく整合のための支援の程度を明らかにすることである。最終決定は,頭蓋と顔の間の解剖学的関係に依存して異なる基準により誘導される。従来の手法では,異なるレベルでこの段階を自動化,関与するすべての情報と不確実性源を考慮に入れたフレームワークを提案した。本論文では,新しい解剖学的頭蓋-顔領域をモデル化し,階層的意思決定支援システムの最終レベルに取り組んでいる。初めて,著者らは,完全なシステム,頭蓋顔面対応の最終程度を示した。さらに,閉じた(既知情報や関与するの潜在的リスト)と開リスト(関与しているかもしれない最初にほとんどまたは全く考え)におけるその能力を解析し,専門家によって達成マニュアル結果とその性能を比較して,優れた性能を得る自動同定ツールとして本システムを検証した。提案したシステムは,初期候補(62.5%の例で,正のイオン風が第1位にランク)の与えられたデータセットをソートリストのための有効であることと排除法(訓練と試験における真の陰性のそれぞれ97.4%と96%)として役立つことが示されている。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (2件):
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パターン認識  ,  図形・画像処理一般 

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