3D人間の顔画像のスライドセミランドマークにおける反復の効果についての新しい検討

A novel investigation of the effect of iterations in sliding semi-landmarks for 3D human facial images.

• Azree Nazri
• Olalekan Agbolade
• Razali Yaakob
• Abdul Azim Ghani
• Yoke Kqueen Cheah

抄録

背景:

幾何学的形態測定（GM）では、2次元または3次元座標のランドマークベースのアプローチが最も広く使われています。人間の顔は、識別のための中心的なインターフェースとして機能する器官をホストしているため、生物学的形状の変動を特徴付けるためには、より多くのランドマークが必要とされています。少ない解剖学的ランドマークだけでは生物学的なパターンや形状のばらつきには十分ではないため、複雑な形状を定量化するためにはスライディングセミランドマークが必要となる。

BACKGROUND: Landmark-based approaches of two- or three-dimensional coordinates are the most widely used in geometric morphometrics (GM). As human face hosts the organs that act as the central interface for identification, more landmarks are needed to characterize biological shape variation. Because the use of few anatomical landmarks may not be sufficient for variability of some biological patterns and form, sliding semi-landmarks are required to quantify complex shape.

結果:

本研究では、顔面の軟組織のGM解析において、スライディングセミランドマークの反復処理の効果とその結果が予測能力に及ぼす影響について検討した。特徴選択には主成分分析(PCA)を用い、各緩和状態の効果を検証するために線形判別分析(LDA)を用いて性別を予測した。その結果、分類精度は反復回数の影響を受けますが、進行パターンでは影響がないことがわかりました。また、12の緩和状態では安定性があり、最高精度は96.43%であり、12の緩和状態以降は不変の低下が見られます。

RESULTS: This study investigates the effect of iterations in sliding semi-landmarks and their results on the predictive ability in GM analyses of soft-tissue in 3D human face. Principal Component Analysis (PCA) is used for feature selection and the gender are predicted using Linear Discriminant Analysis (LDA) to test the effect of each relaxation state. The results show that the classification accuracy is affected by the number of iterations but not in progressive pattern. Also, there is stability at 12 relaxation state with highest accuracy of 96.43% and an unchanging decline after the 12 relaxation state.

結論:

この結果は、スライディングが最適に緩和される特定の反復回数またはサイクルが存在することを示している。つまり、反復回数が多ければ多いほど精度が高くなるわけではないということです。

CONCLUSIONS: The results indicate that there is a particular number of iteration or cycle where the sliding becomes optimally relaxed. This means the higher the number of iterations is not necessarily the higher the accuracy.