Bakgrund: Traditionella antropometriska studier av mänskligt ansikte bygger på manuella mätningar av enkla funktioner, som är arbetsintensiva och brist på fullständig heltäckande slutsatser. Dense yta registrering av tredimensionell (3D) mänskliga ansiktsbilder har stor potential för hög genomströmning kvantitativa analyser av komplexa ansiktsdrag. Det finns dock en brist på automatisk hög densitet registreringsmetod för 3D faical bilder. Dessutom kräver nuvarande metoder för landmärkesigenkänning ytterligare förbättring av noggrannheten för att stödja antropometriska tillämpningar. Resultat: Här beskriver vi en ny icke-rigid registreringsmetod för helautomatisk 3D ansiktsbildsmappning. Denna metod består av två steg: först annoteras sjutton ansiktsmarkeringar automatiskt, främst via PCA-baserad funktionsigenkänning efter 3D-till-2D-datatransformation. För det andra används ett effektivt protokoll för tunnplåtspline (TPS) för att fastställa den täta anatomiska överensstämmelsen mellan ansiktsbilder, under ledning av de fördefinierade landmärkena. Vi visar att denna metod är mycket korrekt i landmärkesigenkänning, med en genomsnittlig RMS fel på ~1,7 mm. Registreringsprocessen är mycket robust, även för olika etniska grupper.
REF beskrev en icke-rigid registreringsmetod för helautomatisk 3D ansiktsbildsmappning.
Automatic landmark annotation and dense correspondence registration for 3D human facial images
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}