JP5125324B2 - Tooth profile information identification system - Google Patents
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Description
本発明は、歯形情報本人同定システム、特に事故等により生じた身元不明者を歯形の情報を基に特定する際に適用して好適な歯形情報本人同定システムに関する。 BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a tooth profile information identification system, and more particularly to a tooth profile information identification system that is suitable for identification when an unidentified person caused by an accident or the like is specified based on tooth profile information.
従来、災害や不慮の事故等により生じた身元不明者について身元を特定（本人同定）するために、残された骨から得られる性別や年齢等の様々な情報を利用できることが法医学として知られている。ところが、事故等が発生した後長い年数が経過している場合等には、骨すらも分解されてしまっていることも少なくない。その点、歯はその性質上分解され難いため、このような場合に個人を特定するには、重要な情報源となることが知られており、法歯学として認知されつつある。 Conventionally, it is known as forensic medicine that various information such as gender and age obtained from the remaining bones can be used to identify the identity of unidentified persons caused by disasters or unexpected accidents (identity identification) Yes. However, even when a long period of time has passed after an accident or the like, even the bones are often disassembled. In this respect, since teeth are difficult to be decomposed due to their properties, it is known to be an important information source for identifying individuals in such cases, and is being recognized as forensic dentistry.
そこで、図１に処理の流れと構成の概要を示すような歯形情報本人同定システムが用いられるようになっている。図中左側は、コンピュータからなる登録装置であり、これを使って予め不特定多数の生存者から歯の輪郭情報を取得し、生前データベース（以下、生前ＤＢと略記する）に保存しておく。 Therefore, a tooth profile information identification system as shown in FIG. 1 showing an outline of the processing flow and configuration is used. On the left side of the figure is a registration device composed of a computer, which is used to acquire tooth outline information from an unspecified number of survivors in advance and store it in a prenatal database (hereinafter abbreviated as prenatal DB).
一方、図中右側は、同じくコンピュータからなるマッチング装置であり、これにより生前ＤＢに保存されている輪郭情報より求めた各歯1本ごとの階調画像と身元不明者の各歯1本ごとの階調画像とを比較することにより身元を特定するマッチング処理が行なわれる。 On the other hand, the right side in the figure is a matching device that is also composed of a computer, whereby a gradation image for each tooth obtained from the contour information stored in the antenatal DB and each tooth of an unidentified person. A matching process for specifying the identity is performed by comparing with the gradation image.
生前ＤＢに保存する歯の輪郭を取得する場合、具体的には、口周部をＸ線装置でパノラマ形式で撮影して入力される歯のパノラマ画像を使用する。図２には、このパノラマ画像の一例を、下顎の輪郭を二点鎖線で表わして模式的に示してある。図中、歯の一部にあるハッチング部分は金属を詰めた後の治療痕である。 When acquiring the tooth outline to be stored in the prenatal DB, specifically, a panoramic image of a tooth inputted by photographing the mouth circumference portion in a panoramic format with an X-ray apparatus is used. In FIG. 2, an example of this panoramic image is schematically shown by representing the contour of the lower jaw with a two-dot chain line. In the figure, the hatched portion in a part of the tooth is a treatment mark after filling with metal.
図中左側に示す生前ＤＢ作成の流れについて説明すると、任意の生存者を対象としてＸ線装置１０により撮影した歯のパノラマ画像ＡＭ（Ａnte-Ｍortem：生前画像）を、Ａ／Ｄ変換等の所定の処理を施して画像入力した後、背景画像等から歯を分離して孤立させる等の前処理を行なう（ステップ１）。 The flow of creating a prenatal DB shown on the left side of the figure will be described. A panoramic image AM (Ante-Mortem: prenatal image) taken by an X-ray apparatus 10 for an arbitrary survivor is set as a predetermined A / D conversion or the like. After performing the above process and inputting an image, preprocessing such as separating and isolating teeth from the background image or the like is performed (step 1).
次いで、治療した歯がある場合には、イメージが図示されているような治療痕（金属）の輪郭を抽出し（ステップ２）、更に画像中の全ての歯について太線でイメージが図示されているような輪郭（歯の外形）を抽出する（ステップ３）。 Next, if there is a treated tooth, the outline of the treatment mark (metal) as shown in the image is extracted (step 2), and all the teeth in the image are shown as bold lines. Such a contour (tooth contour) is extracted (step 3).
ステップ２、３でそれぞれ抽出した各輪郭と、輪郭を抽出した全ての歯、及び、治療痕を抽出した歯の番地（順番）とを対応付けると共に、撮影対象の人物名やID番号、撮影日等に対応付けて生前ＤＢ１２に登録する（ステップ４）。 Each contour extracted in Steps 2 and 3 is associated with all teeth extracted from the contours and tooth addresses (order) from which the treatment marks are extracted, and the person name, ID number, shooting date, etc. Is registered in the pre-natal DB 12 (step 4).
以上のステップ１〜ステップ４の各処理を不特定多数の生存者についてそれぞれ実行し、抽出された治療痕の輪郭及び歯の輪郭、該当するこれらの歯の番地を人物名やID番号、撮影日等に対応付けて、身元既知の各輪郭情報として生前ＤＢ１２に登録しておく。 Each process of the above step 1 to step 4 is executed for a large number of unspecified survivors, and the extracted treatment trace outline and tooth outline, and the corresponding address of these teeth are the person name, ID number, and shooting date. Are registered in the antenatal DB 12 as each contour information with known identity.
次に、図中右側に示したマッチング処理の流れについて説明する。 Next, the flow of the matching process shown on the right side in the figure will be described.
このマッチング処理は、身元不明者からＸ線装置１０により撮影して取得される前記図２に示したものと同様の歯のパノラマ画像ＰＭ（Ｐost-Ｍortem：死後画像）について、前記生存者の場合に行なったステップ１〜ステップ４の各処理と実質同一のステップ１１〜ステップ１４の処理を実行し、治療痕及び全ての歯の輪郭を抽出し、該当する各歯の番地を設定することにより、身元不明者の各歯1本ごとの階調画像を作成する。 This matching process is performed in the case of the survivor with respect to a panoramic image PM (Post-Mortem: postmortem image) similar to that shown in FIG. 2 obtained by photographing with an X-ray device 10 from an unidentified person. Steps 1 to 14 that are substantially the same as Steps 1 to 4 performed in Step 1 are performed, the treatment marks and the outlines of all teeth are extracted, and the addresses of the corresponding teeth are set. Create a gradation image for each tooth of an unidentified person.
以上のように身元不明者の各歯1本ごとの階調画像が作成されると、コンピュータからなるマッチング装置では、マッチング処理部１４により生前ＤＢ１２内に保存されている不特定多数の身元既知の輪郭情報に対応する生前画像の各歯1本ごとの階調画像をそれぞれ作成し、求めた各歯1本ごとの階調画像とのマッチング処理を実行する。 As described above, when the gradation image for each tooth of an unidentified person is created, in the matching device composed of a computer, a large number of unspecified identities stored in the antenatal DB 12 by the matching processing unit 14. A gradation image for each tooth of the ante-mortem image corresponding to the contour information is created, and matching processing with the obtained gradation image for each tooth is executed.
ここで、マッチング処理部１４により、抽出された各歯1本ごとの階調画像について実行される従来の形状マッチングについて、図３を参照して説明する。なお、この歯の輪郭抽出については、例えば非特許文献１に記載されている。 Here, the conventional shape matching executed by the matching processing unit 14 for the extracted gradation image for each tooth will be described with reference to FIG. Note that this tooth contour extraction is described in Non-Patent Document 1, for example.
図３には、便宜上歯を四角形で表わし、更に分かり易くするために下顎、上顎にそれぞれ歯が５本ずつあるものとして示してある。 In FIG. 3, the teeth are represented by squares for the sake of convenience, and are shown as having five teeth on the lower jaw and the upper jaw for easier understanding.
従来のマッチング処理の手順の概要は、以下のとおりである。 The outline of the procedure of the conventional matching process is as follows.
（１）輪郭抽出後の歯に対して、前記ステップ１４で示したように番地（番号）を付与する。ここでは、下顎については１から５の、上顎については６から１０の各番号をそれぞれ設定することに当たる。 (1) An address (number) is assigned to the tooth after contour extraction as shown in step 14 above. Here, the numbers 1 to 5 are set for the lower jaw, and the numbers 6 to 10 are set for the upper jaw.
（２）線形変換により、生前ＤＢ１２に保管されている（身元既知の）形状（輪郭）をマッチング対象である不明者側の形状（輪郭）に合わせる。これは入力時の画像間のずれを補正するための処理であり、逆にマッチング対象の形状の方を合わせるようにしても良い。 (2) By linear transformation, the shape (contour) stored in the prenatal DB 12 is matched with the shape (contour) on the unknown person side to be matched. This is a process for correcting a shift between images at the time of input, and conversely, the shape to be matched may be matched.
（３）両者間で形状を合わせた後、各歯1本ごとの階調画像についてマッチング処理を実施する。 (3) After matching the shape between the two, matching processing is performed on the gradation image for each tooth.
（４）具体的な処理内容は、図中右側に生前画像ＤＢとして示す生前ＤＢ１２内に保管されているＡＭ（１）〜ＡＭ（ｍ）の生前画像の中から類似度が最大となる歯の階調画像を含む画像を検出する。 (4) The specific processing content is the tooth with the maximum similarity among the ante images of AM (1) to AM (m) stored in the antenatal DB 12 shown as the antenatal image DB on the right side of the figure. An image including a gradation image is detected.
類似度は、図中左側に死後画像（ＰＭ）として示す身元不明者のマッチング対象画像と、生前ＤＢ１２内の不特定多数の生前画像群ＡＭ（１）〜ＡＭ（ｍ）からなる検索対象画像との間で、対応する番地の各歯1本ごとの階調画像毎に次式（１）により算出する。 The degree of similarity includes a matching target image of an unidentified person shown as a postmortem image (PM) on the left side of the figure, and a search target image consisting of an unspecified number of prenatal image groups AM (1) to AM (m) in the prenatal DB 12 Between each of the gradation images for each tooth of the corresponding address.
（１）式の左辺Ｒ（ＰＭn,ＡＭm n）は、死後画像のｎ番目の歯と、ｍ番目の生前画像におけるｎ番目の歯との相関係数を表す。 The left side R (PM n , AM m n ) of the equation (1) represents a correlation coefficient between the nth tooth in the postmortem image and the nth tooth in the mth prenatal image.
対応する歯ごとに求めた各相関係数の平均値を次式（２）により算出し、死後画像とｍ番目の生前画像との類似度とする。 The average value of each correlation coefficient obtained for each corresponding tooth is calculated by the following equation (2), and the similarity between the postmortem image and the mth prenatal image is obtained.
（２）式で算出される死後画像と各生前画像との類似度の中から、次式（３）により死後画像に対して最も高い類似度：ＭＤ（ＰＭ，ＡＭ）が得られた生前画像ＡＭを、本人候補の生前画像とする。 Among the similarities between the postmortem image calculated by the equation (2) and each prenatal image, the prenatal image in which the highest similarity: MD (PM, AM) is obtained with respect to the postmortem image by the following equation (3) Let AM be the candidate's pre-natal image.
しかしながら、前記従来の形状マッチング処理には、以下の問題がある。生前存在していた歯や治療痕等が、時間が経過することにより抜けたり、欠けたり、又、子供の場合等には成長したりすることが考えられる。 However, the conventional shape matching process has the following problems. It is conceivable that teeth or treatment marks, etc. that existed before birth may be missing or missing over time, or may grow in the case of children.
そのため、マッチング時に歯が存在しない場合や、欠損により歯の形状が変化している場合等には、それが原因で誤マッチングする確率が高くなる。例えば、図４に同一人物について生前と死後の画像のイメージを示すように、生前は正常であった５番の歯に治療痕があったり、１０番の歯が抜けていたりすると、マッチング処理を実施した場合は当然類似度は低くなる。特に、１０番は形状マッチングする対象が存在しないため、類似度は極めて低いことになる。 Therefore, when there is no tooth at the time of matching, or when the shape of the tooth is changed due to a defect, the probability of erroneous matching is increased. For example, as shown in FIG. 4 with images of the same person before and after death, if there is a treatment mark on the fifth tooth that was normal before birth or if the tenth tooth is missing, the matching process is performed. When implemented, the similarity is naturally low. In particular, No. 10 has a very low similarity because there is no target for shape matching.
本発明は、前記従来の問題点を解決するべくなされたもので、生前ＤＢに登録した時点では正常であった歯が、治療を受けていたり、抜けていたりしてマッチング時に変化している場合でも、本人であることを高精度に同定することができる歯型情報本人同定システムを提供することを課題とする。 The present invention has been made to solve the above-mentioned conventional problems, and when normal teeth are registered in the antenatal DB, they have undergone treatment or are missing and changing during matching However, it is an object of the present invention to provide a tooth type information identification system that can identify a person with high accuracy.
本発明は、不特定多数者をＸ線撮影して取得した歯の画像から、各歯の輪郭を抽出し、抽出された輪郭を、該当する各歯の番地と対応付けて歯の輪郭情報として登録した生前データベースと、身元不明者をＸ線撮影して取得した歯の画像から、各歯の輪郭を抽出し、抽出された輪郭と、該当する各歯の番地とを対応付けた身元不明者の各歯1本ごとの階調画像について、前記生前データベースに登録されている身元既知の輪郭情報より求めた各歯1本ごとの階調画像との類似度を算出し、類似度が最大となる歯の階調画像に基づいて身元不明者の本人同定を行なうマッチング処理部を備えている歯形情報本人同定システムにおいて、前記マッチング処理部が、経時的に状態遷移している歯を除外して、前記類似度を算出する機能を有してことにより、前記課題を解決したものである。 The present invention extracts tooth contours from tooth images obtained by X-ray imaging of an unspecified majority person, and associates the extracted contours with the corresponding tooth addresses as tooth contour information. The unidentified person who extracted the outline of each tooth from the registered antenatal database and the tooth image obtained by X-raying the unidentified person, and associated the extracted outline with the address of each corresponding tooth For each tone image of each tooth, the similarity with the tone image for each tooth obtained from the contour information with known identity registered in the antenatal database is calculated, and the similarity is the maximum. In the tooth profile information identification system comprising a matching processing unit for identifying the identity of an unidentified person based on a tooth gradation image, the matching processing unit excludes teeth whose state has changed over time. And having the function of calculating the similarity Ri is obtained by solving the above problems.
本発明においては、前記生前データベースには、前記歯の画像から抽出された治療痕の輪郭が、該当する歯の番地と対応付けて治療痕の輪郭情報としても登録され、前記マッチング処理部では、治療痕のの階調画像について類似度の算出が併せて行われるようにしてもよい。 In the present invention, in the antenatal database, the outline of the treatment mark extracted from the tooth image is also registered as the outline information of the treatment mark in association with the corresponding tooth address, The degree of similarity may be calculated together with the gradation image of the treatment mark.
本発明においては、又、前記マッチング処理部が、各歯について総合状態遷移確率を評価する機能を併有しているようにしてもよい。この総合状態遷移確率は、初期状態確率と状態遷移確率を含んでいる。 In the present invention, the matching processing unit may also have a function of evaluating the overall state transition probability for each tooth. This total state transition probability includes an initial state probability and a state transition probability.
本発明によれば、本人同定のために歯の形状マッチングを行なう際、各歯の経時的な状態変化である状態遷移を考慮するようにしたので、類似度を算出する場合には、状態遷移に起因する類似度の低下を防止することができ、従って身元不明者の身元特定精度を向上することができる。 According to the present invention, when performing tooth shape matching for identity identification, the state transition that is the state change of each tooth over time is taken into account. Therefore, it is possible to prevent a decrease in the similarity due to, and thus improve the identification accuracy of an unidentified person.
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図５には、本発明に係る一実施形態の歯形情報本人同定システムの要部を示す。このシステムは、基本構成は前記図１に示したものと同一である。従って、ここでは、同一の符号を使用して、詳細な説明は省略する。 In FIG. 5, the principal part of the tooth profile information identification system of one Embodiment which concerns on this invention is shown. The basic configuration of this system is the same as that shown in FIG. Accordingly, the same reference numerals are used here, and detailed description thereof is omitted.
本実施形態の本人同定システムの特徴は、前記図１に示したマッチング処理部１４に、マッチングを行なう際に各歯について状態遷移を考慮する機能を追加し、付加したことにある。具体的には、マッチング処理部１４に状態遷移確率を計算する第１計算部１４Ａと、類似度の平均値を計算する第２計算部１４Ｂの機能を追加している。 The personal identification system according to the present embodiment is characterized in that the matching processing unit 14 shown in FIG. 1 is added with a function that considers the state transition of each tooth when performing matching. Specifically, functions of a first calculation unit 14A that calculates a state transition probability and a second calculation unit 14B that calculates an average value of similarity are added to the matching processing unit 14.
本実施形態では、マッチング処理部１４によりマッチング処理する際、歯の状態遷移（生前：歯有→死後：歯欠損等の経時的な変化）を考慮する。具体的には、状態が遷移している歯は類似度算出対象から除外する。この除外処理については後述する。 In the present embodiment, when the matching processing is performed by the matching processing unit 14, a tooth state transition (before birth: with tooth → after death: change with time such as tooth loss) is taken into consideration. Specifically, the tooth whose state has changed is excluded from the similarity calculation target. This exclusion process will be described later.
又、生前ＤＢ１２に登録されている任意の検索対象画像について各歯の遷移に対して、総合状態遷移確率を付与する。 In addition, an overall state transition probability is given to the transition of each tooth for an arbitrary search target image registered in the prenatal DB 12.
便宜上、まず上記第１計算部１４Ａで行なう総合状態遷移確率の付与について説明する。ここで付与される確率は、「初期状態確率」と「状態遷移確率」から生成される。 For convenience, first, the provision of the overall state transition probability performed by the first calculation unit 14A will be described. The probability given here is generated from the “initial state probability” and the “state transition probability”.
初期状態確率は、生前ＤＢ１２内に保存されている各状態の画像数の実際の比率によって、確率の高・低を決定する。 The initial state probability determines whether the probability is high or low according to the actual ratio of the number of images in each state stored in the prenatal DB 12.
状態遷移確率は、最初は仮説に基づき、確率を割り当ている。 The state transition probability is initially assigned based on a hypothesis.
仮説に基づいているため、初期においては信頼性はそれ程高くないが、蓄積される死後画像を通して症例の数を増やすことにより、実際に即した状態遷移の確率を求めることが可能となる。 Since it is based on a hypothesis, the reliability is not so high in the initial stage, but it is possible to obtain the probability of state transition according to the actual situation by increasing the number of cases through accumulated postmortem images.
又、総合状態遷移確率を付与する際、歯の撮影年月日等の情報を設定し、考慮できるようにする。 Also, when giving the overall state transition probability, information such as the photographing date of the teeth is set so that it can be considered.
次に、本実施形態の作用を図６のフローチャートを参照して説明する。 Next, the operation of this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
前提条件として、歯の輪郭、治療痕、該当する各歯の番地情報は既知であるとする（ステップ２１）。これらは従来と同様に決定することができる。次いで、歯の状態遷移の認識を行なう（ステップ２２）。 As preconditions, it is assumed that the tooth outline, the treatment mark, and the address information of each corresponding tooth are already known (step 21). These can be determined in the same manner as before. Next, tooth state transition is recognized (step 22).
図７に生前と死後のパノラマ画像の歯の位置に対応させてそれぞれ○、△、×の記号を付したように、「歯が存在する」、「歯に治療痕がある」、「歯が抜けている」という状態を認識する。これら３つの状態は、歯の輪郭抽出時に認識することが可能である。 As shown in FIG. 7 with the symbols of ○, △, × corresponding to the positions of the teeth in the panoramic images before and after death, respectively, “the teeth are present”, “the teeth have treatment marks”, “the teeth are Recognizing the state of “missing”. These three states can be recognized when extracting the tooth outline.
具体的には、治療痕△は、Ｘ線の透過率が、歯と治療痕とで異なることから、歯が抜けている×は、歯の輪郭（特に歯冠）が存在しないことから、歯がそのままある○は、前２者と異なることから、それぞれ認識することが可能である。 Specifically, the treatment mark Δ has a different X-ray transmittance between the tooth and the treatment mark, and the missing tooth x means that there is no tooth outline (particularly a crown), Is different from the previous two, and can be recognized respectively.
次に、歯の状態遷移の正誤を判定し、状態遷移が正しくない場合は、以下のように検索対象から除外する（ステップ２３）。 Next, it is determined whether or not the state transition of the tooth is correct. If the state transition is not correct, it is excluded from the search target as follows (step 23).
図８（Ａ）、（Ｂ）には、生前ＤＢ１２に保管されている輪郭情報について、Ｓ１〜Ｓ３の各状態と確率Ａ〜Ｇを対応付けて遷移を表わした歯の状態遷移表と状態遷移図を、それぞれ示す。この図８に確率が付与されている遷移は起こり得るが、図９のように起こり得ない遷移がある場合は、その画像を検索対象から事前に除く。 8A and 8B show a tooth state transition table and state transitions representing transitions in association with the states S1 to S3 and the probabilities A to G with respect to the contour information stored in the prenatal DB 12. Each figure is shown. The transition to which the probability is given in FIG. 8 can occur, but when there is a transition that cannot occur as shown in FIG. 9, the image is excluded from the search target in advance.
次いで、歯の状態遷移に対する確率の割当を行なう（ステップ２４）。 Next, a probability is assigned to the tooth state transition (step 24).
ここで割り当てる確率には、前述した如く初期状態と状態遷移の２つがある。 There are two probabilities to be assigned here: the initial state and the state transition as described above.
初期状態確率については、生前ＤＢ１２内に、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３のどのタイプ（状態）の画像がどれだけ存在するかで、存在割合から確率の高・低を決定する。例えば、任意の歯に着目し、生前ＤＢ（総計：１００名分とする）内の状況に応じて、歯有（６０名）＝０．６、歯抜け（２０名）＝０．２、治療痕（２０名）＝０．２のようにして初期状態確率を割り当てる。 As for the initial state probability, high or low probability is determined from the existence ratio depending on how many types (states) of S1, S2, and S3 exist in the DB 12 before birth. For example, paying attention to any tooth, depending on the situation in the antenatal DB (total: 100), toothed (60) = 0.6, missing (20) = 0.2, treatment The initial state probability is assigned as follows (20 marks) = 0.2.
状態遷移確率については、経験的な仮説に基づき、確率を割り当てる。 The state transition probability is assigned based on an empirical hypothesis.
仮説１：死後、歯の状態が変化している確率と変化していない確率は、以下のとおりとする。
状態が変化しない確率：５０％
状態が変化する確率：５０％
Hypothesis 1: After death, the probability that the state of the tooth has changed and the probability that it has not changed are as follows.
Probability that state does not change: 50%
Probability of state change: 50%
仮説２：死後、状態が変化する確率５０％の内訳は、状態別に以下のとおりとする。
歯抜け：３０％
治療痕：２０％
なお、この状態遷移確率は、経験（実績）に基づいて適宜修正することができる。
Hypothesis 2: The breakdown of the 50% probability that the state will change after death is as follows according to the state.
Tooth loss: 30%
Treatment mark: 20%
This state transition probability can be corrected as appropriate based on experience (actual results).
このように確率を割り当てることにより、図１０（Ａ）、（Ｂ）に示すように、前記図８（Ａ）、（Ｂ）に相当する総合状態遷移確率付与後の状態遷移表と状態遷移図が得られる。図８、図１０に示したＡ〜Ｇが前記２つの確率から生成される総合状態遷移確率である。 By assigning probabilities in this way, as shown in FIGS. 10A and 10B, the state transition table and state transition diagram after the overall state transition probabilities corresponding to FIGS. 8A and 8B are given. Is obtained. A to G shown in FIGS. 8 and 10 are total state transition probabilities generated from the two probabilities.
この図１０に示した確率の具体的な値を、前記図７の生前と死後の画像に相当する図１１（Ａ）、（Ｂ）に適用することにより、同図（Ｃ）に示す状態遷移確率マップが生成される（ステップ２５）。 By applying the specific values of the probabilities shown in FIG. 10 to FIGS. 11A and 11B corresponding to the pre- and post-mortem images of FIG. 7, the state transition shown in FIG. A probability map is generated (step 25).
そして、この状態遷移確率マップに与えられた総合状態遷移確率のＡには０．３、Ｂには０．１８、Ｃには０．１２を入れて全て乗算した値をＰＭ/ＡＭ画像間の状態遷移確率とする。 The total state transition probability A given in this state transition probability map is 0.3, B is 0.18, C is 0.12, and all multiplied values are multiplied between PM / AM images. State transition probability.
一方、ステップ２４、２５の処理とは別に類似度を計算し、類似度マップを生成させる（ステップ２６）。類似度は、従来と同様に前記（１）式で計算する。その際、前記図７に相当する図１２（Ａ）、（Ｂ）について類似度を計算した例を同図（Ｃ）に示すように、死後画像で状態が遷移している×と△の歯は計算から除外する。 On the other hand, a similarity is calculated separately from the processing of steps 24 and 25, and a similarity map is generated (step 26). Similarity is calculated by the equation (1) as in the prior art. At that time, as shown in FIG. 12C, an example in which the degree of similarity is calculated for FIGS. 12A and 12B corresponding to FIG. Is excluded from the calculation.
以上のように図１２（Ｃ）に示したような類似度マップが生成されたら、該マップについて類似度の平均値を求める。類似度の平均値は、例えば２本で求めた場合よりも１０本で求めた場合の方が、信頼度が高いと考えられるが、平均値を算出する本数が２本で求めた場合と１０本で求めた場合とで平均値が一致する場合が考えられ、求めた本数が無視されてしまう。そのため、類似度を求めた本数（状態が遷移していない歯の数）を、類似度の平均値に乗算（重み付け）する。 When the similarity map as shown in FIG. 12C is generated as described above, the average value of the similarity is obtained for the map. For example, the average value of similarity is considered to be higher in reliability when it is obtained with 10 lines than when it is obtained with 2 lines. The case where the average value is the same as that obtained with the book can be considered, and the obtained number is ignored. Therefore, the average number of similarities is multiplied (weighted) by the number of similarities obtained (the number of teeth whose state has not changed).
類似度を求めた本数の乗算の仕方は、人間の歯は親知らずを含めると前記の如く２６本なので、例えば５本の歯を対象に類似度を求めた場合であれば、５／２６を類似度の平均値に乗算する。 The method of multiplying the number of similarities is 26 because human teeth include wisdom teeth as described above. For example, if the similarity is calculated for five teeth, 5/26 is similar. Multiply the average value of degrees.
以上のように、ステップ２６で類似度の平均値を、ステップ２５でＰＭ/ＡＭ画像間の状態遷移確率を、それぞれ算出する処理を生前ＤＢ１２内に保存されている身元既知の全ての検索対象画像について実施し、図１３に示すような一覧表を作成し、類似度とＰＭ/ＡＭ画像間の状態遷移確率が共に高い検索対象画像をマッチング（本人同定）の第１候補とする。なお、図１３の評価テーブルの並びは、類似度が高いものを優先的に上位にする。その際、類似度及びＰＭ/ＡＭ画像間の状態遷移確率が同じ対象画像が多数存在した場合は、撮影年月日を考慮し、経過年数が短い方、即ち最新のものを第１候補とする。 As described above, the processing for calculating the average value of the similarity in step 26 and the state transition probability between the PM / AM images in step 25 is performed for all search target images with known identities stored in the antenatal DB 12. 13 is created, and a search target image having a high similarity and a state transition probability between PM / AM images is set as a first candidate for matching (person identification). In the evaluation table arrangement in FIG. 13, those having a high degree of similarity are given higher priority. At that time, when there are many target images having the same degree of similarity and the state transition probability between PM / AM images, taking the shooting date into consideration, the shorter one, that is, the latest one is set as the first candidate. .
以上詳述した本実施形態によれば、生前ＤＢ１２に保存されている歯及び治療痕の輪郭情報より求めた各歯1本ごとの階調画像と身元不明者の歯及び治療痕の各歯1本ごとの階調画像との類似度を計算する形状マッチングにより、本人同定を行なう場合、歯の状態が遷移している歯は類似度の計算から除外するようにしたので、類似度の低下を防止でき、従ってマッチングの精度を向上することができる。 According to the embodiment described above in detail, the gradation image for each tooth obtained from the contour information of the teeth and treatment marks stored in the prenatal DB 12 and the unidentified teeth and treatment teeth 1 When identifying a person by shape matching that calculates the similarity with the tone image for each book, the tooth whose state has changed is excluded from the similarity calculation. Therefore, the accuracy of matching can be improved.
又、合わせて総合状態遷移確率を付与し、起こり得る遷移の可能性をも併せて評価するようにしたので、更に本人同定のマッチング精度を向上させることができる。 In addition, since the overall state transition probability is given together and the possibility of the possible transition is also evaluated, the matching accuracy of the identity identification can be further improved.
１０…Ｘ線装置
１２…生前ＤＢ
１４…マッチング処理部
１４Ａ…第１計算部
１４Ｂ…第２計算部
10 ... X-ray device 12 ... Birth DB
14 ... matching processing unit 14A ... first calculation unit 14B ... second calculation unit
Claims (4)
身元不明者をＸ線撮影して取得した歯の画像から、各歯の輪郭を抽出し、抽出された輪郭と、該当する各歯の番地とを対応付けた身元不明者の各歯1本ごとの階調画像について、前記生前データベースに登録されている身元既知の輪郭情報より求めた各歯1本ごとの階調画像との類似度を算出し、類似度が最大となる歯の階調画像に基づいて身元不明者の本人同定を行なうマッチング処理部を備えている歯形情報本人同定システムにおいて、
前記マッチング処理部が、経時的に状態遷移している歯を除外して、前記類似度を算出する機能を有していることを特徴とする歯形情報本人同定システム。 A prenatal database in which tooth contours are extracted from tooth images obtained by X-ray imaging of an unspecified majority, and the extracted contours are registered as tooth contour information in association with the corresponding tooth addresses. When,
For each tooth of the unidentified person who extracted the outline of each tooth from the tooth image acquired by X-ray photography of the unidentified person, and matched the extracted outline with the address of each applicable tooth For the tone image of the tooth, the similarity with the tone image for each tooth obtained from the contour information with known identity registered in the antenatal database is calculated, and the tone image of the tooth with the maximum similarity In the tooth profile information identification system provided with a matching processing unit for identifying the identity of an unidentified person based on
The tooth profile information identification system, wherein the matching processing unit has a function of calculating the similarity by excluding teeth whose state has changed over time.
前記マッチング処理部では、治療痕の階調画像について類似度の算出が併せて行われることを特徴とする請求項１に記載の歯形情報本人同定システム。 In the antenatal database, the outline of the treatment mark extracted from the image of the tooth is registered as the outline information of the treatment mark in association with the corresponding tooth address,
The tooth shape information identification system according to claim 1, wherein the matching processing unit simultaneously calculates a similarity for a gradation image of a treatment mark.
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