フォトグラメトリーと動作解析による法医学的識別
監視カメラが低品質の画像や背中からの画像を捉えた場合、顔認識は効果を失います。解決策は、フォトグラメトリーと動作解析を融合させた法医学パイプラインにあり、歩行という独自のバイオメカニクス識別子を研究します。🕵️♂️
3Dシーン再構築
最初のステップは、事件現場の正確な計測レプリカを作成することです。カメラトラッキングソフトウェアであるPFTrackやSynthEyesを使用して、レンズパラメータをキャリブレーションし、3次元環境を再構築します。このキャリブレーションされた3Dシーンは、後続のすべての解析のための正確な空間基盤として機能し、透視歪みを排除します。
再構築プロセス：- セキュリティカメラのレンズをキャリブレーションしてその歪みを理解する。
- 録画が発生した環境の3Dメッシュとテクスチャを生成する。
- 実際の測定のための正確な座標系を確立する。
解決策は、その歩き方にあり、指紋と同じくらい独自のバイオメカニクスパターンです。
動作の抽出と転送
3Dシーンが準備できたら、ビデオ素材から個人の動作を分離します。この2DトラッキングをAutodesk MayaやMotionBuilderなどのアプリケーション内のデジタルスケルトンまたはリグに転送します。結果は、歩行のニュアンスを忠実に捉えたアニメーションです：歩幅の長さ、骨盤の揺れ、関節の回転。
スケルタルアニメーションの利点：- ゆったりした服装や不良照明の視覚ノイズを排除する。
- 定量的解析のためのクリーンなモデルを提供する。
- 再構築された3D空間内の任意の角度から動作を視覚化する。
定量的解析と法医学的比較
スケルトンのアニメーションをDartfishなどの専門ツールで解析します。主要パラメータを測定・定量化：関節角度、歩行速度、歩行頻度、動作の対称性。このデータセットは、詳細なバイオメカニクスプロファイルを形成し、制御条件下で録画された被疑者の歩行と客観的に比較可能です。この比較は、関連性を支持または排除する客観的証拠を提供します。📊
最終的な課題はしばしば、この科学的メソッドを裁判所で検証することであり、動作データが他の証拠手段と同じくらい信頼性が高いことを証明し、特に視覚的証言が信頼できない場合です。歩行による識別は、こうして重要な法医学ツールとして確立されます。