Deep Learning for improving forensic Craniofacial Superimposition method

深度学习改进法医颅面叠加方法

基本信息

批准号：
19F19119
负责人：
今泉和彦
金额：
$ 0.7万
依托单位：
National Research Institute of Police Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-07-24 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

犯罪捜査において、白骨死体等の身元不明死体の個人識別は極めて重要である。本研究課題で扱う頭蓋―顔写真スーパーインポーズ法は、頭蓋骨と生前の顔写真と重ね合わせることにより互いの合致性を検査し、本人かどうかを明らかにするものである。本研究では、頭蓋骨と顔写真の重ね合わせ作業に不可欠な、頭蓋骨の3次元形状へのランドマーク設定の自動化を試みた（以下、本検討項目を「CFS (Cranio-facial superimposition)」という）。また、顔写真には撮影距離によるパースが少なからず生じており、CSFには頭蓋骨3次元形状の補正が不可欠であるところ、この撮影距離を顔写真から推定する手法について、深層学習をベースとした検討を併せて行った（以下、本検討項目を「SCD (subject to camera distance)」という）。CSFについては、スペイン・グラナダ大学が所蔵する頭蓋骨3次元形状と、同大学と共同研究体制にあるソフトウェアベンダーが開発中である、個人識別支援ソフトウェアを用いた。特別研究員は、コンピュータ画像解析に基づいた自動ランドマーク設定法を開発し、受入側である当研究室では、3名の研究員が熟練検査者として頭蓋骨に手作業でランドマークを設定し、これらと、特別研究員が開発した自動化法によるものとの精度を比較した。SCDについては、当研究室で男性10名の被験者を募り、複数の焦点距離レンズによる、複数顔角度、複数撮影距離における顔画像撮影を行った。なお、撮影は無表情のものに加えて、自然な各種表情でも行った。また、検討に必要な被験者の顔の3次元的な形状と寸法を得るため、当研究室がもつ3Dレンジファインダーにより3次元顔画像を撮影した。これら膨大な数の画像に対し、畳み込みニューラルネットワークによる深層学習を行い、単一顔画像から撮影距離を推定する手法を開発した。

在刑事调查中，识别诸如骨骼尸体之类的身份不明的机构非常重要。本研究主题中涵盖的颅面照片的叠加方法是将头骨与生命前的头骨的脸部照片叠加，并检查它们之间的匹配，并确定它们是否是个人。在这项研究中，我们试图将地标自动化为颅骨的三维形状，这对于头骨和面部照片的叠加至关重要（以下称为“ CFS（颅骨 - 种族叠加））”）。此外，基于所拍摄的距离，对面部照片有相当多的观点，并且由于对CSF的颅骨3D形状进行了校正，我们还对估计从面部照片中拍摄的距离进行的方法进行了深入的基于学习的研究（以下是以下是“被称为“由相机距离（scd（由相机距离）），我们使用了3D（scd（由摄像机距离）。与大学共同研究组织中的软件供应商正在开发的个人识别支持软件。根据计算机图像分析，三名研究人员在熟练的测试人员上设置了一种基于计算机图像分析的自动化地标设置方法，将这些方法设置为熟练的测试人员，将这些方法的精度与scd for scd for scd for scd for scd ry the scd the the Import。多个面部角度和多个射击距离。除了没有表达的拍摄外，还使用各种自然表达式进行拍摄。此外，为了获得研究所需的受试者面的三维形状和尺寸，我们使用实验室拥有的3D测距仪拍摄了三维面部图像。通过使用卷积神经网络对这些大量图像进行深入学习，开发了一种方法来估计单个面部图像的射击距离。