相同モデルについて
2つのグループに分ける
最適なクラス数を求める
類似形状を探索
形状の主成分分析
メディックエンジニアリングが提供する相同モデル関係のソフトウェアについて解説いたします。
※テンプレートにはDHRC WholeBodyTemplate2014(全身)、dhaibamodel ver1.5(足型)を使用します。
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3Dスキャナーで計測したみかん、カボス、キンカン、柿、林檎、ラフランスの6種類の果物を
相同モデル化し主成分分析することで、
柑橘類と非柑橘類の2つのグループに分けることができるかを試行してみました。
グループ分けには、階層的クラスタリング、非階層的クラスタリング、及び、ROC分析という
統計手法を使いました。
大きさ成分を含めない場合と含める場合も試行してみました。
一
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3Dスキャナーで計測したみかん、カボス、柿、林檎の4種類の果物を
相同モデル化し主成分分析することでいくつのグループに分けることができるかを試行しました。
グループ分けには階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングという統計手法を使い
最適なクラス数を自動で求めるためにエルボー法とシルエット方を試行してみました。
試行には、EXCEL統計、R言語、及び、MATLABを使用しています。
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3Dスキャナーで計測したみかんとカボスは
色でなく形状で見分けることができるか試行してみました。
見分けるために、果物を相同モデル化して形状の主成分分析を行いました。
次にROC分析を行いみかんとカボスを分けるのに有効に働く主成分を見つけ
散布図を作成しました。
次に、同じ柑橘類のオレンジはみかんとカボスのどちらに似ているのか、
どちらにも似ていないのかを試行してみました。
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3Dスキャナーで計測したりんごとりんご以外の柿、カボス、グレープフルーツ、オレンジ、バナナは
色でなく形状で見分けることができるか試行してみました。
見分けるために、果物を相同モデル化して形状の主成分分析を行いました。
相同モデル化すると果物は同一頂点数で解剖学的に対応関係ができます。
相同モデル化された形状はセミランドマークの塊と言えます。
座標値だけでなく色情報も対応関係ができるため
柿からオレンジのモーフィング画像が作成できます。
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