연화된 진화 알고리즘으로 자동 두개안면 겹침 정확도 향상

본 논문은 법의학 분야에서 사후 두개골과 사전 안면 사진을 비교해 신원을 확인하는 두개안면 겹침(SFO) 과정의 자동화를 목표로 한다. 기존 연구들은 주로 3D‑2D 이미지 정합을 위한 전역 변환 파라미터를 최적화했지만, 연부조직 두께의 개인별 변동성을 명시적으로 모델링하지 못해 정확도에 한계를 보였다. 특히 POSEST‑SFO는 평균 연부조직 두께를 고정값으로 사용하고, 각 랜드마크마다 별도의 벡터를 입력으로 요구하는 비현실적인 전제에 의존한다. Lilium은 이러한 문제점을 해결하기 위해 두 단계의 핵심 아이디어를 제시한다. 첫 번째는 연부조직 두께를 3차원 원뿔(cone) 형태의 탐색 영역으로 표현하는 것이다. 각 두개학적 랜드마크 Cᵢ를 원뿔의 정점으로 두고, 원뿔 축은 인구통계학적·해부학적 연구에서 도출된 평균 성장 방향을 따른다. 원뿔의 높이는 해당 부위의 최대 연부조직 두께(통계적 상한)로 제한하고, 각도는 0~40° 범위로 제한한다. 이 원뿔 내부에서 실제 얼굴 랜드마크 Fᵢ를 찾기 위해 세 개의 연속 파라미터(p₁, p₂, p₃)를 사용한다. p₁은 깊이(연부조직 두께)를, p₂는 축으로부터의 편차 각도, p₃는 축을 중심으로 한 회전각을 조절한다. 이렇게 하면 연부조직 두께의 불확실성을 기하학적으로 직관적인 형태로 포착할 수 있다. 두 번째 핵심은 차등 진화(Differential Evolution, DE) 알고리즘을 이용해 위 파라미터들을 전역 최적화하는 것이다. DE는 변이·교차·선택 과정을 반복해 탐색 공간을 효율적으로 탐색한다. 본 연구에서는 rand/1/exp 변형을 채택했으며, 초기 개체군은 모든 파라미터를