論文の概要: FaceDig: Automated tool for placing landmarks on facial portraits for geometric morphometrics users

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01508v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 10:03:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:05.131870
• Title: FaceDig: Automated tool for placing landmarks on facial portraits for geometric morphometrics users
• Title（参考訳）: FaceDig: 幾何学的形態計測ユーザーのための顔画像にランドマークを置く自動化ツール
• Authors: Karel Kleisner, Jaroslav Trnka, Petr Turecek,
• Abstract要約: FaceDigはAIを利用したツールで、人間のレベルの精度でランドマークの配置を自動化する。 これは、最大かつ最も民族的に多様な顔データセットの1つを用いて訓練された。 以上の結果から,FaceDigは専門家が手作業で配置したものに匹敵する,信頼性の高いランドマーク座標を提供することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Landmark digitization is essential in geometric morphometrics, enabling the quantification of biological shapes, such as facial structures, for in-depth morphological analysis. Traditional landmarking, which identifies specific anatomical points, can be complemented by semilandmarks when precise locations are challenging to define. However, manual placement of numerous landmarks is time-consuming and prone to human error, leading to inconsistencies across studies. To address this, we introduce FaceDig, an AI-powered tool designed to automate landmark placement with human-level precision, focusing on anatomically sound facial points. FaceDig is open-source and integrates seamlessly with analytical platforms like R and Python. It was trained using one of the largest and most ethnically diverse face datasets, applying a landmark configuration optimized for 2D enface photographs. Our results demonstrate that FaceDig provides reliable landmark coordinates, comparable to those placed manually by experts. The tool's output is compatible with the widely-used TpsDig2 software, facilitating adoption and ensuring consistency across studies. Users are advised to work with standardized facial images and visually inspect the results for potential corrections. Despite the growing preference for 3D morphometrics, 2D facial photographs remain valuable due to their cultural and practical significance. Future enhancements to FaceDig will include support for profile views, further expanding its utility. By offering a standardized approach to landmark placement, FaceDig promotes reproducibility in facial morphology research and provides a robust alternative to existing 2D tools.
• Abstract（参考訳）: ランドマークのデジタル化は幾何学的形態計測において必須であり、詳細な形態解析のために顔構造などの生物学的形状の定量化を可能にする。 特定の解剖学的点を特定する伝統的なランドマークは、正確な位置を定義するのが困難なときにセミランドマークによって補完される。 しかし、多くのランドマークを手動で配置することは時間がかかり、人間の誤りを招きやすいため、研究全体で矛盾が生じている。 この問題を解決するために、私たちは、人間のレベルの精度でランドマーク配置を自動化するAIツールであるFaceDigを紹介した。 FaceDigはオープンソースで、RやPythonのような分析プラットフォームとシームレスに統合される。 2Dの顔写真に最適化されたランドマーク構成を適用することで、最も大きく民族的に最も多様な顔データセットの1つを用いて訓練された。 以上の結果から,FaceDigは専門家が手作業で配置したものに匹敵する,信頼性の高いランドマーク座標を提供することが示された。 ツールの出力は広く使われているTpsDig2ソフトウェアと互換性があり、研究全体にわたって採用と一貫性を確保する。 ユーザーは、標準化された顔画像で作業し、潜在的な修正のために結果を視覚的に検査することを勧められる。 3D形態計測の嗜好が高まりつつあるにもかかわらず、2Dの顔写真は、その文化的・実践的な重要性から、価値が保たれている。 FaceDigの今後の拡張には、プロフィールビューのサポートや、そのユーティリティのさらなる拡張が含まれる。 ランドマーク配置に対する標準化されたアプローチを提供することで、FaceDigは顔形態学の研究における再現性を促進し、既存の2Dツールに代わる堅牢な代替手段を提供する。

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