核心概念
皮膚の色素成分であるヘモグロビンとメラニンを正確に分解・抽出する手法を比較し、その性能を評価する。
要約
本論文では、皮膚の色素成分であるヘモグロビンとメラニンを分解・抽出する様々な手法を比較検討している。
まず、HSV色空間を用いた直感的な手法と、光学密度領域でのPCAとICAを組み合わせた手法を紹介する。前者は直感的だが定量的ではなく、後者は定量的だが非線形な皮膚データに対して正確に分解できない問題がある。
そこで本論文では、非線形データに強いIsomap手法をPCAの代わりに導入し、ICAと組み合わせることで、より正確な皮膚色素成分の分解を実現している。実験結果から、Isomap+ICAの手法が複雑な皮膚データに対して優れた性能を示すことが確認された。
ただし、Isomap手法は計算量が大きいという課題があり、大規模な皮膚画像データへの適用が困難である。今後の課題として、Isomap手法の計算量削減に取り組むことが挙げられる。
統計
皮膚の光学密度は以下の式で表される:
cl,m = [−log (rl,m) , −log (gl,m) , −log (bl,m)]⊤
ここで、rl,m、gl,m、bl,mはそれぞれ皮膚画像のRGB値を表す。
引用
"Isomap is based on classical multidimensional scaling (MDS) but seeks to preserve the intrinsic geometry of input data, as captured in geodesic manifold distances between all pairs of datapoints. Isomap outperforms other traditional linear techniques such as PCA on nonlinear manifold on which the input data lies."