| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-12-07 10:50
［ショートペーパー］PointNet++に基づく遺伝子関連研究に向けた3次元顔面形態認識
○岡田一真・寺田卓馬・劉 家慶（立命館大）・健山智子（藤田医科大）・木村亮介（琉球大）・陳 延偉（立命館大） |
| 抄録 |
（和） |
今日の遺伝子研究の発展は，人間の顔形状と遺伝子間における関連性の指摘が可能になり, 顔形状の詳細な解析に基づいて, どの遺伝情報が顔形状に影響を与えるか，などの解明が可能となった. しかし, 顔形状は3次元で構成されるため，一般的な深層学習での応用が難しく，その特徴解析手法は現在確立されていない. そこで, 本研究では点群深層学習に基づいた解析により，今回，日本本土の顔形状と沖縄本土の顔形状分類を行う. PointNet++は，顔形状における重要な局所特徴を抽出することが可能であり，正確な分類につながることを，本研究の手法と実験結果から考察を行う. |
| （英） |
Recently, the development of genetic research has found a relationship between human face shape and genes. By analyzing facial shape, it is possible to elucidate which genetic information influences facial shape. However, 3D data is difficult to analyze because of its high dimensionality. Therefore, in this study, a point cloud deep learning approach is used to classify face shapes. Accurate classification can be achieved by using PointNet++, which can extract important local features in face shapes. |
| キーワード |
（和） |
遺伝子研究 / 3次元顔面形態 / 深層学習 / / / / / |
| （英） |
Genetic Study / 3D Face Shape / Deep Learning / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, no. 39, ME2022-88, pp. 9-11, 2022年12月. |
| 資料番号 |
ME2022-88 |
| 発行日 |
2022-11-30 (ME, SIP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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