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，对诸如白骨尸体等未知尸体的个人识别非常重要。在本研究问题中处理的头骨 - 面部照片超级插座方法是通过与头骨和一生的面部照片重叠来相互测试，并澄清是否是该人。在这项研究中，我们试图将里程碑设置自动化为头骨的三维形状，这对于重叠头骨和面部照片是必不可少的（以下是“ CFS（Cranio-Facial superimpoint）”）。此外，根据面部照片的拍摄距离有很多视角，CSF是必不可少的，以纠正Skull 3D形状。。至于CSF，正在开发西班牙格拉纳达大学的三维形状的头骨以及与该大学联合研究系统的软件供应商的头骨正在开发中。特别的研究人员根据计算机图像分析开发了一种自动地标设置方法，在这项实验室中，三名研究人员在头骨上设定了地标作为熟练的检查员，我们将其比较了自动化方法的准确性。由特别研究人员开发。关于SCD，我们在实验室中招募了10名受试者，并使用多个焦距镜头以多个面部角度和多个拍摄距离拍摄了面部图像。除了没有表达的表达外，还使用各种自然表达进行射击。此外，为了获得考虑对价所需的三维形状和尺寸的三维形状和尺寸，实验室用3D测距仪拍摄了3D测距仪。对于这些大量图像，我们开发了一种方法，通过用折叠的神经网络进行深度学习来估计与单个面部图像的拍摄距离。