doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-2-255-270


УДК 612.087.1

ПРИМЕНЕНИЕ ЦИФРОВОЙ ЛИЦЕВОЙ АНТРОПОМЕТРИИ

Кухарев Г.А., Казиева Н.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:
Кухарев Г.А., Казиева Н. Применение цифровой лицевой антропометрии // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 2. С. 255–270. doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-2-255-270


Аннотация
Представлен аналитический обзор применения методов цифровой лицевой антропометрии в научных и практических задачах. Исследование включает краткую историю появления антропометрии (какописательной и сравнительной науки,предметом исследования которой является человек) и ее трансформацию в современные компьютерные методы. Рассмотрены особенности применения цифровойлицевой антропометрии. Рассмотрены: понятия морфотипа и фенотипа лица; задачи морфологии и морфометрии как базовых средств цифровой лицевой антропометрии; методы количественной и качественной оценки характеристик и параметров лиц; задачи поиска ассоциаций между наборами генов в геноме и чертами лица человека; задачи оценки привлекательности лиц; связь лицевой антропометрии с «лицами Чернова» и когнитивной компьютерной графикой, используемой в практической медицине; проблема определения эмоций, пола и психотипа человека; особые случаи задач распознавания изображений лиц, способы их решения в рамках цифровой лицевой антропометрии и примеры их решения. Определен прогноз тесной связи цифровой лицевой антропометрии и интернета вещей в современном мире.

Ключевые слова: цифровая лицевая антропометрия, оценка характеристик и параметров лица человека, привлекательность и красота лица, поиск ассоциаций с геномами (GWA), «Лица Чернова», когнитивная компьютерная графика, распознавание изображений лиц, «Интернет вещей»

Список литературы
  1. Бертильонаж – искусство идентификации [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://kriminalisty.ru/stati/istorija-kriminalistiki/bertilyonaj.html, свободный. Яз. рус. (дата обращения 10.12.2018).
  2. Герасимов М.М. Основы восстановления лица по черепу. М.: Советская наука, 1949. 190 с.
  3. Мареев О.В., Николенко В.Н., Алешина О.Ю. Компьютерная краниометрия с помощью современных технологий в медицинской краниологии // Морфологические ведомости. 2015. № 1. С. 49–54.
  4. Jayaratne Y., Zwahlen R. Application of digital anthropometry for craniofacial assessment // Craniomaxillofacial Trauma and Reconstruction. 2014. V. 7. N 2. Р. 101–107. doi:
    10.1055/s-0034-1371540
  5. Кухарев Г.А., Казиева Н., Цымбал Д.А. Технологии штрихового кодирования для задач лицевой биометрии: современное состояние и новые решения // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018. Т. 18. № 1. С. 72–86. doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-1-72-86
  6. DeCarlo D., Metaxas D., Stone M. An anthropometric face model using variational techniques // Proc. 25th Annual Conf. on Computer Graphics and Interactive Techniques. New York, USA, 1998. P. 67–74. doi: 10.1145/280814.280823
  7. Deutsch C.K., Shell A.R., Francis R.W., Birs B.D. The Farkas system of craniofacial anthropometry: methodology and normative databases / In: Handbook of Anthropometry. Springer, 2012. P. 561–573. doi 10.1007/978-1-4419-1788-1_29
  8. Aynechia N., Larson B.E., Leon-Salazar V., Beiraghi S. Accuracy and precision of a 3D anthropometric facial analysis with and without landmark labeling before image acquisition // Angle Orthodontist. 2011. V. 81. N 2. P. 245–252.doi: 10.2319/041810-210.1
  9. Stegmann M.B. Analysis and Segmentation of Face Images using Point Annotations and Linear Subspace Techniques // Technical report. 2002. 25 p. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/edoc_download.php/ 922/pdf/imm922.pdf, свободный. Яз. анг. (дата обращения: 02.01.2019).
  10. Gupta S., Castleman K.R., Markey M.K., Bovik A.C. Texas 3D face recognition database // Proc. IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation. Austin, USA, 2010. P. 97–100. doi: 10.1109/SSIAI.2010.5483908
  11. Gupta S., Markey M.K., Bovik A.C. Anthropometric 3D face recognition // International Journal of Computer Vision. 2010. V. 90. N 3. Р. 331–349. doi: 10.1007/s11263-010-0360-8
  12. CUHK Face Sketch Database (CUFS) [Электронныйресурс]. Режим доступа: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/ facesketch.html, свободный. Яз. анг. (дата обращения 03.01.2019).
  13. CUHK Face Sketch FERET Database (CUFSF) [Электронныйресурс]. Режим доступа: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/cufsf/, свободный. Яз. анг. (датаобращения: 03.01.2019).
  14. Wang X., Tang X. Face photo-sketch synthesis and recognition // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2009. V. 31. N 11. P. 1955–1967. doi: 10.1109/TPAMI.2008.222
  15. Luxand - Face Recognition, Face Detection and Facial Feature Detection Technologies [Электронныйресурс]. Режим доступа: http://www.luxand.com, свободный. Яз. анг. (дата обращения: 04.01.2019).
  16. Пакет «Portret Client 5.0». Системы «Портрет-Поиск» [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.portret.tomsk.ru/index.php?page=products. свободный. Яз. рус. (датаобращения: 04.01.2019).
  17. Viola P., Jones M.I. Robust real-time face detection // International Journal of Computer Vision. 2004. V. 57. N 2. Р. 137–154. doi: 10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fb
  18. Kazemi V., Sullivan J. One millisecond face alignment with an ensemble of regression trees // Proc. 27th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Columbus, USA, 2014. Р. 1867–1874. doi: 10.1109/CVPR.2014.241
  19. Torres-Restrepo A.M. et al. Agreement between cranial and facial classification through clinical observation and anthropometric measurement among envigado school children // BMC Oral Health. 2014. V. 14. N 1. Р. 50–57. doi: 10.1186/1472-6831-14-50
  20. Driessen P.J., Vuyk H., Borgstein J. New insights into facial anthropometry in digital photographs using iris dependent calibration // International Journal of Pediatric Otorhinolaryngology. 2011. V. 75. N 4. Р.  579–584. doi: 10.1016/j.ijporl.2011.01.023
  21. Farkas L.G., Katic M.J., Forrest C.R. et al. International anthropometric study of facial morphology in various ethnic groups/races // Journal of Craniofacial Surgery. 2005. V. 16. N 4. P. 615–646. doi: 10.1097/01.scs.0000171847.58031.9e
  22. Ramires R.R. et al. Proposal for facial type determination based on anthropometry // Jornal Da Sociedade Brasileira De Fonoaudiologia. 2011. V. 23. N 3. P. 195–200. doi: 10.1590/S2179-64912011000300003
  23. Arapović-Savić M. et al. Linear measurements of facial morphology using automatic aproach // Serbian Dental Journal. 2016. V. 63. N 2. doi: 10.1515/sdj-2016-0007
  24. Mackenzie S., Wilkinson C. Morphological and morphometric changes in the faces of female-to-male (FtM) transsexual people // International Journal of Transgenderism. 2017. V. 18. N 2. P. 172–181. doi: 10.1080/15532739.2017.1279581
  25. Ramanathan N., Chellappa R. Modeling age progression in young faces // IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. New York, 2006. doi: 10.1109/cvpr.2006.187
  26. Sforza C., Grandi G., Menezes M. et al. Age- and sex-related changes in the normal human external nose // Forensic Science International. 2010. V. 204. N 1-3. P. 205.e1–205.e9. doi: 10.1016/j.forsciint.2010.07.027
  27. Kumar S., Ranjitha S., Suresh H.N. An active age estimation of facial image using anthropometric model and fast ICA // Journal of Engineering Science and Technology Review. 2017. V. 10. N 1. P. 100–106. doi: 10.25103/jestr.101.14
  28. Du L. et al. GARP-Face: balancing privacy protection and utility preservation in face de-identification // IEEE International Joint Conference on Biometrics. Clearwater, USA, 2014. doi: 10.1109/BTAS.2014.6996249
  29. De la Torre F., Cohn J.F., Huang D. System and Method for Processing Video to Provide Facial De-Identification. Patent US 9799096 B1. 2017.
  30. Lanitis A., Taylor C.J., Cootes T.F. Automatic interpretation and coding of face images using flexible models // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1997. V. 19. N 7. P. 743–756. doi: 10.1109/34.598231
  31. Cootes T.F., Edwards G.J., Taylor C.J. Active appearance models // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2001. V. 23. N 6. P. 681–685. doi: 10.1109/34.927467
  32. Sucontphunt T., Neumann U. 3D facial surface and texture synthesis using 2D landmarks from a single face sketch // Proc. 2nd Int. Conf. on 3D Imaging, Modeling, Processing, Visualization and Transmission. 2012. P. 152–159. doi: 10.1109/3DIMPVT.2012.65
  33. Sforza C. et al. Three-dimensional facial morphometry: from anthropometry to digital morphology / In: Handbook of Anthropometry: Physical Measures of Human Form in Health and Disease. Springer, 2012. P. 611–624. doi:
    10.1007/978-1-4419-1788-1_32
  34. Krutikova O., Glaz A. Development of a new method for adapting a 3D model from a minimum number of 2D images // Technologies of Computer Control. 2013. V. 14. P. 12–17.
  35. Truong P.H., Park C.W., Lee M. et al. Rapid implementation of 3D facial reconstruction from a single image on an android mobile device // KSII Transactions on Internet and Information Systems. 2014. V. 8. N 5. P. 1690–1710. doi: 10.3837/tiis.2014.05.011
  36. Sforza C., Ferrario V.F. Soft-tissue facial anthropometry in three dimensions: from anatomical landmarks to digital morphology in research, clinics and forensic anthropology // Journal of Anthropological Sciences. 2006. V. 84. P. 97–124.
  37. Schmid K., Marx D., Samal A. Computation of a face atractiveness index based on neoclassical canons, symmetry, and golden ratios // Pattern Recognition. 2008. V. 41. N 8. P. 2710–2717. doi: 10.1016/j.patcog.2007.11.022
  38. Pallett P.M., Link S., Lee K. New “golden” ratios for facial beauty // Vision Research. 2010. V. 50. N 2. P. 149–154. doi: 10.1016/j.visres.2009.11.003
  39. Soler C. et al. Male facial anthropometry and attractiveness // Perception. 2012. V. 41. N 10. Р. 1234–1245. doi: 10.1068/p7214
  40. Milutinovic J., Zelic K., Nedeljkovic N. Evaluation of facial beauty using anthropometric proportions // The Scientific World Journal. 2014. V. 2014. doi: 10.1155/2014/428250
  41. Alam M.K., Mohd Noor N.F., Basri R., Yew T.F., Wen T.H. Multiracial facial golden ratio and evaluation of facial appearance // PLoS ONE. 2015. V. 10. N 11. Art. e0142914 doi: 10.1371/journal.pone.0142914
  42. Zhang. D., Chen F., Xu Y. Typical facial beauty analysis / In: Computer Models for Facial Beauty Analysis. Springer, 2016. P. 19–31. doi: 10.1007/978-3-319-32598-9_2
  43. Prendergast P.M. Facial proportions / In: Advanced Surgical Facial Rejuvenation: Art and Clinical Practice. Springer, 2012. P. 15–22. doi: 10.1007/978-3-642-17838-2_2
  44. Искорнев А. Гармонизация лица // Эстетическая медицина. 2017. Т. 16. № 3. С. 265–271.
  45. Bagic I., Verzak Z. Craniofacial anthropometric analysis in Down's syndrome patients // Collegium Antropologicum. 2003. V. 27. N 2. Р. 23–30.
  46. Ferrario V.F., Dellavia C., Colombo A., Sforza C. Three-dimensional assessment of nose and lip morphology in subjects with Down syndrome // Annals of Plastic Surgery. 2004. V. 53. N 6. P. 577–583. doi: 10.1097/01.sap.0000130702.51499.6b
  47. Starbuck J., Reeves R.H., Richtsmeier J. Morphological integration of soft-tissue facial morphology in Down syndrome and siblings // American Journal of Physical Anthropology. 2011. V. 146. N 4. P. 560–568. doi: 10.1002/ajpa.21583
  48. Jayaratne Y.S.N. et al. The facial morphology in Down syndrome: a 3D comparison of patients with and without obstructive sleep apnea // American Journal of Medical Genetics Part A. 2017. V. 173. N 11. Р. 3013–3021. doi: 10.1002/ajmg.a.38399
  49. Yilmaz A., Akcaalan M. What can anthropometric measurements tell us about obstructive sleep apnoea? // Folia Morphologica. 2017. V. 76. N 2. P. 301–306. doi: 10.5603/FM.a2016.0058
  50. Dering L.M. et al. Evaluation of anthropometric facial landmarks in woman with blepharophimosis, ptosis, and epicanthus inversus syndrome // RSBO. 2017. V. 14. N 3. P. 147–151.
  51. Axelsson J. et al. Identification of acutely sick people and facial cues of sickness // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 2018. V. 285. N 1870. doi: 10.1098/rspb.2017.2430
  52. Naimi A.J. et al. Investigating the relationship between major thalassemia diseases with anthropometric sizes of head and facial soft tissue // Bioscience Biotechnology Research Communications. 2017. V. 10. N 2. P. 233–240. doi: 10.21786/bbrc/10.2/40
  53. Farkas L.G., Katic M.J., Hreczko T.A. et al. Anthropometric proportions in the upper lip-lower lip-chin area of the lower face in young white adults // American Journal of Orthodontics. 1984. V. 86. N 1. P. 52–60. doi:
    10.1016/0002-9416(84)90276-8
  54. Etöz A. Anthropometric analysis of the nose / In: Rhinoplasty. Ed. M. Brenner. In Tech, 2011. P. 3–10. doi: 10.5772/27218
  55. Márcio F. Catapan, et al. Anthropometric analysis of human head to identification of height in proper use of ballistic helmets // Proc. 5th Int. Conf. on Applied Human Factors and Ergonomics. 2014. 12 p.
  56. Goto L., et al. Analysis of a 3D anthropometric data set of children for design application // Proc. 19th Triennial Congress of the IEA. Melbourne, Australia, 2015.
  57. Fenlon R. Facial respirator shape analysis using 3D anthropometric data // NIST Interagency. Internal Report. 2007. 18 p.
  58. Jarkiewicz J., kocielnic R., Marasek K. Anthropometric facial emotion recognition // Lecture Notes in Computer Science. 2009. V. 5611. P. 188–197. doi: 10.1007/978-3-642-02577-8_21
  59. Loconsole C. et al. Real-time emotion recognition: novel method for geometrical facial features extraction // Proc. Int. Conf. on Computer Vision Theory and Applications. 2014. P. 378–385.
  60. Paternoster L. et al. Genome-wide association study of three-dimensional facial morphology identifies a variant in PAX3 associated with nasion position // American Journal of Human Genetics. 2012. V. 90. N 3. P. 478–485. doi: 10.1016/j.ajhg.2011.12.021
  61. Liu F., van der Lijn F., Schurmann C. et al. A genome-wide association study identifies five loci influencing facial morphology in Europeans // PLOS Genetics. 2012. V. 8. N 9.doi: 10.1371/journal.pgen.1002932
  62. Claes P., Liberton D.K., Daniels K. et al. Modeling 3D facial shape from DNA // PLOS Genetics. 2014. V. 10. N 3. doi: 10.1371/journal.pgen.1004224
  63. Shaffer J.R., Orlova E., Lee M.K. et al. Genome-wide association study reveals multiple loci influencing normal human facial morphology // PLOS Genetics. 2016. doi: 10.1371/journal.pgen.1006149
  64. Lee M.K., Shaffer J.R., Leslie E.J., Orlova E., Carlson J.C., Feingold E. et al. Genome-wide association study of facial morphology reveals novel associations with FREM1 and PARK2 // PLoS ONE. 2017. V. 12. N 4. Art. e0176566. doi: 10.1371/journal.pone.0176566
  65. Claes P. et al. Genome-wide mapping of global-to-local genetic effects on human facial shape // Nature Genetics. 2018. V. 50. P. 414–423. doi: 10.1038/s41588-018-0057-4
  66. Meng C. et al. Dimension reduction techniques for the integrative analysis of multi-omics data // Briefings in Bioinformatics. 2016. V. 17. N 4. P. 628–641. doi: 10.1093/bib/bbv108
  67. Kukharev G.A., Shchegoleva N.L. Algorithms of two-dimensional projection of digital images in Eigensubspace: history of development, implementation and application // Pattern Recognition and Image Analysis. 2018. V. 28. N 2. P. 185–206. doi: 10.1134/S1054661818020116
  68. Вельков В.В. Многомерная биология и многомерная медицина // Химия и жизнь. 2007. № 3.С. 10–15.
  69. Chernoff H. The use of faces to represent points in K-dimensional space graphically // Journal of the American Statistical Association. 1973. V. 68. N 342. P. 361–368. doi: 10.1080/01621459.1973.10482434
  70. Kabulov B.T., Tashpulatova N.B. Enhanced Chernoff faces // Proc. 4th Int. Conf. on Application of Information and Communication Technologies. Tashkent, Uzbekistan, 2010. doi: 10.1109/icaict.2010.5612059
  71. Осадчая И.А., Берестнева О.Г., Немеров Е.В. Анализ многомерных медицинских данных с помощью пиктографиков «Лица Чернова» // Бюллетень сибирской медицины. 2014. Т. 13.№ 4.C. 89 –93.
  72. Кочетыгов И.С., Прокопьев Р.О. Визуализация многомерных медицинских данных с помощью пиктографиков «лица Чернова» // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: cборник научных трудов Международной конференции. Томск, 2014. Ч. 1. C. 242–244.
  73. Antonov A. Making Chernoff faces for data visualization [Электронныйресурс]. Режим доступа: https://mathematicaforprediction.wordpress.com/2016/06/03/making-chernoff-faces-for-data-visualization, cвободный. Яз. анг. (дата обращения: 11.01.2019).
  74. Панфилов С.Л. Феномен человеческого лица в приложении к гексаграммам Книги Перемен Ицзин. Электронное издание, 2007. 226 с.
  75. Ицзин. Книга Перемен. Москва: Азбука-Аттикус, 2015. 576 c.
  76. Крушинский А.А. Что такое гексаграммы И цзина? // Общество и государство в Китае. 2005.Т. 35. С. 205–213.
  77. Ugail H., Al-dahoud A. Is gender encoded in the smile? A computational framework for the analysis of the smile driven dynamic face for gender recognition // The Visual Computer. 2018. V. 34. N 9. P. 1243–1254. doi: 10.1007/s00371-018-1494-x
  78. Воробьева Ю. Искусственный интеллект научился различать мужчин и женщин по улыбке [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.vesti.ru/doc.html?id =2997031, свободный. Яз. рус. (датаобращения: 11.01.2019).
  79. Chen X., Liu C., Li B., Lu K., Song D. Targeted backdoor attacks on deep learning systems using data poisoning // arXiv:1712.05526v1. 2017.
  80. Wang Y., Kosinski M. Deep neural networks can detect sexual orientation from faces // Journal of Personality and Social Psychology. 2017. V. 114. N 2. P. 246–257. doi: 10.1037/pspa0000098
  81. Thomas C., Kovashka A. Persuasive faces: generating faces in advertisements // Proc. British Machine Vision Conference. Tyne, UK, 2018.
  82. Forczmanski P., Kukharev G., Shchegoleva N. Simple and robust facial portraits recognition under variable lighting conditions based on two-dimensional orthogonal transformations // Lecture Notes in Computer Science. 2013. V. 8156. P. 602–611.doi: 10.1007/978-3-642-41181-6_61
  83. Кухарев Г.А., Матвеев Ю.Н., Щеголева Н.Л. Поиск людей по фотороботам: состояние проблемы и технологии // Научно-технический вестник информационных технологий механики и оптики. 2014.№ 6.C. 123–136.
  84. Kukharev G., Matveev Y., Forczmanski P. An approach to improve accuracy of photo–to–sketch matching // Lecture Notes in Computer Science. 2016. V. 9730. P. 385–393.doi: 10.1007/978-3-319-41501-7_44
  85. Греф Г. Информационные технологии – отстой: будущее за экономикой данных [Электронный ресурс]. Режим доступа: 2035.media/2017/10/24/gref-future/ ?fbclid=IwAR3fUQbQJTKGXn9D7wmC6ChELzN_bpujH4SrIlxwbH6-t6mrHABOR1V8Ru0, свободный. Яз. рус. (дата обращения: 11.01.2019).


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2024 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика