JP6650996B1 - 識別装置、スキャナシステム、識別方法、および識別用プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1および図2を参照しながら、本実施の形態に係る識別装置100の適用例を説明する。図1は、本実施の形態に係る識別装置100の適用例を示す模式図である。図2は、本実施の形態に係るシステムの全体構成を示す模式図である。
図3を参照しながら、本実施の形態に係る識別装置100のハードウェア構成の一例を説明する。図3は、本実施の形態に係る識別装置100のハードウェア構成を示す模式図である。識別装置100は、たとえば、汎用コンピュータで実現されてもよいし、スキャナシステム10専用のコンピュータで実現されてもよい。
図4を参照しながら、本実施の形態に係るサーバ装置500のハードウェア構成の一例を説明する。図4は、本実施の形態に係るサーバ装置500のハードウェア構成を示す模式図である。サーバ装置500は、たとえば、汎用コンピュータで実現されてもよいし、スキャナシステム10専用のコンピュータで実現されてもよい。
図5〜図7を参照しながら、本実施の形態に係る識別装置100による識別処理の一例を説明する。図5は、本実施の形態に係る識別装置100の機能構成を示す模式図である。図6は、本実施の形態に係る識別装置100による識別処理を説明するための模式図である。図7は、本実施の形態に係る識別処理における識別対象となる歯牙の一例を示す模式図である。なお、図7においては、三次元スキャナ200のスキャン対象となる歯牙が線図によって表されている。
図8および図9を参照しながら、学習用データセット116の生成の一例を説明する。図8は、本実施の形態に係る学習用データの生成を説明するための模式図である。図9は、本実施の形態に係る学習用データセット116の一例を説明するための模式図である。
図10を参照しながら、学習済モデル114aの生成の一例を説明する。図10は、本実施の形態に係る学習用データセット116に基づく学習済モデル114aの生成を説明するための模式図である。
図11を参照しながら、識別装置100が実行する学習処理について説明する。図11は、本実施の形態に係る識別装置100が実行する学習処理の一例を説明するためのフローチャートである。図11に示す各ステップは、識別装置100の演算装置130がOS127および学習用プログラム121を実行することで実現される。
図12を参照しながら、サーバ装置500が実行する学習処理について説明する。図12は、本実施の形態に係るサーバ装置500が実行する学習処理の一例を説明するためのフローチャートである。図12に示す各ステップは、サーバ装置500の演算装置530がOS527および学習用プログラム521を実行することで実現される。
図13を参照しながら、識別装置100が実行するサービス提供処理について説明する。図13は、本実施の形態に係る識別装置100が実行するサービス提供処理の一例を説明するためのフローチャートである。図13に示す各ステップは、識別装置100の演算装置130がOS127および識別用プログラム120を実行することで実現される。
以上のように、本実施の形態では以下のような開示を含む。
本発明は、上記の実施例に限られず、さらに種々の変形、応用が可能である。以下、本発明に適用可能な変形例について説明する。
本実施の形態に係る識別装置100は、図13に示すように、サービス提供処理において学習処理を実行するものではないが、図14に示すように、変形例に係る識別装置100aは、サービス提供処理において学習処理を実行するものであってもよい。図14は、変形例に係る識別装置100aが実行するサービス提供処理の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図14に示すS42〜S54の処理は、図13に示すS42〜S54の処理と同じであるため、図14においては、S56以降の処理についてのみ説明する。
本実施の形態に係る識別装置100は、図10に示すように、カテゴリごとに分類された複数の学習用データセット116a〜116oが含まれる学習用データセット群を用いて推定モデル114を学習させることで、1つの学習済モデル114aを生成するものであったが、図15に示すように、変形例に係る識別装置100bは、カテゴリごとに分類された複数の学習用データセットのそれぞれをカテゴリごとに用いて推定モデル114を学習させることで、カテゴリごとの学習済モデルを生成してもよい。図15は、変形例に係る学習用データセットに基づく学習済モデルの生成を説明するための模式図である。
図16を参照しながら、カテゴリごとの学習済モデル114p〜114uを用いて識別装置100が実行するサービス提供処理について説明する。図16は、変形例に係る識別装置100bが実行するサービス提供処理の一例を説明するためのフローチャートである。図16に示す各ステップは、識別装置100bの演算装置130がOS127および識別用プログラム120を実行することで実現される。
本実施の形態に係る識別装置100は、識別処理によって、歯牙の種類を識別するものであった。しかし、図10および図15に示すように、対象者2のプロファイルを考慮した学習用データセットに基づき学習済モデルが生成されることに鑑みると、識別処理において三次元データが学習済モデルに入力されることで、当該三次元データに対応する歯牙の特徴に基づき、当該歯牙の所有者のプロファイルが識別結果として出力されてもよい。このようにすれば、災害や事件などで発見された身元不明の対象者2について、歯牙を含む三次元データからプロファイルを特定することができる。
本実施の形態に係る識別装置100は、学習処理によって推定モデル114のパラメータ1144を更新するものであったが、パラメータ1144を更新するものに限らず、学習処理によってニューラルネットワーク1142が更新される(たとえば、ニューラルネットワーク1142のアルゴリズムが更新される)ものであってもよい。また、本実施の形態に係るサーバ装置500は、学習処理によって推定モデル514のパラメータを更新するものであったが、パラメータを更新するものに限らず、学習処理によってニューラルネットワークが更新される(たとえば、ニューラルネットワークのアルゴリズムが更新される)ものであってもよい。
図17は、変形例に係る学習用データセットの一例を説明するための模式図である。変形例に係る識別装置100cは、三次元スキャナ200によって取得された三次元データに含まれる位置情報に加えて、歯牙の実際の色情報を推定モデル114に入力することで、推定モデル114を学習してもよい。
Claims (15)
- 歯牙の種類を識別する識別装置であって、
歯牙を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データが入力される入力部と、
前記入力部から入力された三次元データと、当該三次元データに基づき歯牙の種類を推定するためのニューラルネットワークを含む推定モデルとに基づき、当該歯牙の種類を識別する識別部と、
前記識別部による識別結果を出力する出力部とを備える、識別装置。 - 前記推定モデルは、歯牙を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データに関連付けられた歯牙の種類に対応する歯牙情報と、当該三次元データを用いた当該歯牙の種類の識別結果とに基づき学習されたものである、請求項1に記載の識別装置。
- 前記位置情報は、予め定められた位置を基準とした絶対位置の座標を含む、請求項1または請求項2に記載の識別装置。
- 前記識別部は、前記入力部から入力された三次元データに対応する歯牙を構成する複数の点のそれぞれについて生成された法線にさらに基づき、歯牙の種類を識別する、請求項1〜請求項3のいずれか1項に記載の識別装置。
- 前記入力部に入力された三次元データに対応する歯牙が上顎の切歯である場合、当該三次元データは、上唇側の部位、口蓋側の部位、および切縁側の部位を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を少なくとも含み、
前記入力部に入力された三次元データに対応する歯牙が上顎の犬歯および臼歯である場合、当該三次元データは、頬側の部位、口蓋側の部位、および咬合する部位を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を少なくとも含み、
前記入力部に入力された三次元データに対応する歯牙が下顎の切歯である場合、当該三次元データは、下唇側の部位、舌側の部位、および切縁側の部位を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を少なくとも含み、
前記入力部に入力された三次元データに対応する歯牙が下顎の犬歯および臼歯である場合、当該三次元データは、頬側の部位、舌側の部位、および咬合する部位を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を少なくとも含む、請求項1〜請求項4のいずれか1項に記載の識別装置。 - 前記出力部は、前記識別部による識別結果を表示部に出力し、
前記表示部は、前記識別部による識別結果に対応する画像、文字、数字、アイコン、および記号の少なくともいずれか1つを表示する、請求項1〜請求項5のいずれか1項に記載の識別装置。 - 前記出力部は、前記識別部による識別結果を音声出力部に出力し、
前記音声出力部は、前記識別部による識別結果に対応する音声を出力する、請求項1〜請求項6のいずれか1項に記載の識別装置。 - 前記出力部は、前記識別部による識別結果をサーバ装置に出力し、
前記サーバ装置は、前記識別部による識別結果を蓄積して記憶する、請求項1〜請求項7のいずれか1項に記載の識別装置。 - 前記推定モデルは、前記ニューラルネットワークによって用いられるパラメータとして、重み付け係数および判定値の少なくともいずれか1つを含み、
前記推定モデルは、前記歯牙情報と歯牙の種類の識別結果とに基づき前記パラメータが更新されることで学習される、請求項2に記載の識別装置。 - 前記歯牙情報は、前記三次元データに対応する歯牙の種類に対応付けられた文字、数字、および記号のうちの少なくともいずれか1つの情報を含む、請求項2または請求項9に記載の識別装置。
- 前記歯牙情報は、前記三次元データに対応する複数の歯牙のそれぞれの範囲を特定可能に当該三次元データに関連付けられる、請求項2、請求項9、および請求項10のいずれか1項に記載の識別装置。
- 前記歯牙情報は、前記三次元データに対応する歯牙を構成する複数の点のそれぞれに関連付けられる、請求項2、請求項9、請求項10、および請求項11のいずれか1項に記載の識別装置。
- 歯牙の形状情報を取得するスキャナシステムであって、
三次元カメラを用いて歯牙を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データを取得する三次元スキャナと、
前記三次元スキャナによって取得された三次元データに基づき、当該歯牙の種類を識別する識別装置とを備え、
前記識別装置は、
前記三次元スキャナによって取得された三次元データが入力される入力部と、
前記入力部から入力された三次元データと、当該三次元データに基づき歯牙の種類を推定するためのニューラルネットワークを含む推定モデルとに基づき、当該歯牙の種類を識別する識別部と、
前記識別部による識別結果を出力する出力部とを含む、スキャナシステム。 - コンピュータによる歯牙の種類を識別する識別方法であって、
歯牙を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データが入力されるステップと、
前記入力されるステップによって入力された三次元データと、当該三次元データに基づき歯牙の種類を推定するためのニューラルネットワークを含む推定モデルとに基づき、当該歯牙の種類を識別するステップと、
前記識別するステップによる識別結果を出力するステップとを含む、識別方法。 - 歯牙の種類を識別する識別用プログラムであって、
前記識別用プログラムは、コンピュータに、
歯牙を構成する複数の点のそれぞれにおける三次元の位置情報を含む三次元データが入力されるステップと、
前記入力されるステップによって入力された三次元データと、当該三次元データに基づき歯牙の種類を推定するためのニューラルネットワークを含む推定モデルとに基づき、当該歯牙の種類を識別するステップと、
前記識別するステップによる識別結果を出力するステップとを実行させる、識別用プログラム。
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