概要
本プロジェクトでは，山梨大学大学院総合研究部の先生方，他と一緒に「コンピュテーショナル・フォレンジクス（計算法科学：CF）」という領域を研究しています．コンピュテーショナル・○○○」に共通する使命は，CGや計算資源を核とすることで，従来の物理的メディアの呪縛から解放されて，本来人間がやりたいと思っている知的活動を実現することです．
法科学がやらなければいけないことの一つに「犯された罪の重大さを適正に判断すること」があります．CFは，数値化された遺体の損傷度に捜査結果も加味して，殺意係数とも言うべき，事案の定量化を行った後，過去の判例と照合して適正に量刑を決められる，将来はそのような方向に向かうのではないかと私たちは考えています．
本プロジェクトでは，捜査における法医学分析や裁判で実際にシステムを利用するための効率的かつ効果的なユーザインタフェースを開発します．その中心的な概念が，LMML (Legal Medicine Markup Language) という新しい専用言語です．
LMML：Leagal Medicine Markup Language
LMMLベースの解剖データオーサリングツールとブラウジングによって，本来法医が多大な労力を払って作成せざる得なかった，警視正（警察の役職名）に嘱託された鑑定書を自動的に生成することを可能にします．
THEMIS：意味の数学モデルを用いた創傷類似度の視覚分析
LMMLファイル間の類似度を自動的に算出し，利害関係者らに提示する機能の初歩として，LMMLファイルに記録される画像間の類似度を提示するシステムとしてTHEMIS（THeoretical Estimation of Meaning of InSults）を開発中です．
意味の数学モデル
意味の数学モデルは，当プロジェクトのメンバである清木教授らが提唱している意味的類似度を計算する手法で，95年のSIGMOD Recordに掲載されました．例えば，「green」という言葉単体では，連想される意味が複数存在しますが，「road」関係の文脈であることを考慮すると，「green」が「go」（青信号の「進んでもいい」の意）に近いことを行列の計算によって示すことが可能です．さらに，ドキュメントだけでなく，マルチメディアであっても，そのコンテンツがもっている意味的要素を抽出して意味づけを行うことで，モダリティに関係なく意味的類似度を算出することが可能になります．
創傷画像の意味づけ
意味の数学モデルを創傷画像に適用するために，THEMISでは創傷の意味づけを行います．抽出する意味の項目としては，大きく「形態」と「色」の特徴のふたつです．画像処理によって創傷画像から創傷の輪郭を抽出し，輪郭から形態の特徴（開いた傷であるか，鋭利な傷であるか，など）を抽出する．一方，色の特徴はL*a*b*の表色系を利用して，創傷の代表色を抽出して創傷の特徴とします．抽出した特徴をベクトル表現することで，意味の数学モデルを用いた類似度計算を行います．
メンバ
背景色が灰色のメンバは現在はプロジェクトに関わっていないメンバです．現在も藤代研究室に所属しているメンバは名前の前に藤代研のアイコン
がついています．
| 名前 | 現在の所属 | ホームページ |
|---|---|---|
| 王 宝慶 |
慶應義塾大学 | |
| 浅山 優芽 |
慶應義塾大学 | |
| 中山 雅紀 |
慶應義塾大学 | |
| 清木 康 | 慶應義塾大学 | |
| 茅 暁陽 | 山梨大学 | 茅研究室 教員紹介 |
| 竹島 由里子 | 東京工科大学 | 東京工科大 教員紹介 |
| 安達 登 | 山梨大学 | 山梨大学 法医学講座 教員紹介 |
| 猩々 英紀 | 山梨大学 | 山梨大学 法医学講座 教員紹介 |
業績
学術誌
- Baoqing Wang, Noboru Adachi, Issei Fujishiro: “FORSETI: A visual analysis environment enabling provenance awareness for the accountability of e-autopsy reports,” Journal of Visual Informatics, Vol. 6, No. 3, pp. 69-80, September 2022. (pdf)
- Baoqing Wang, Yume Asayama, Malik Olivier Boussejra, Hideki Shojo, Noboru Adachi, Issei Fujishiro: “FORSETI: a visual analysis environment for authoring autopsy reports in extended legal medicine mark-up language,” The Visual Computer, Vol. 37, pp. 2951–2963, June 2021. (pdf)
発表
- BaoqingWang, Noboru Adachi, and Issei Fujishiro, “FORSETI: A provenance-aware visual analysis environment for the lifecycle management of e-autopsy reports,” in Proceedings of the 5th international workshop on Big Data Visual Exploration and Analytics, March 29, 2022. [Link][pdf].
- Yume Asayama, Baoqing Wang, Masanori Nakayama, Hideki Shojo, Noburu Adachi, Yasushi Kiyoki, Issei Fujishiro: “THEMIS: Context-sensitive similarity analysis for wound imagery using mathematical model of meaning,” in Proceedings of the 2021 International Conference on Cyberworlds, pp. 128－pp. 132, France, September 28―30, 2021. [Link]
- Issei Fujishiro, Baoqing Wang, Yume Asayama, Malik Olivier Boussejra, Hideki Shojo, Noboru Adachi: “FORSETI: a visual analysis environment for authoring autopsy reports in extended legal medicine mark-up language,” invited by the Workshop in Memory of Professor Kunii in conjunction with CGI 2021, online, September 6, 2021.
- Baoqing Wang, Yume Asayama, Issei Fujishiro: “FORSETI and THEMIS: visual analysis environment for computational forensics,” invited by The 4th China-Japan Joint Visualization Workshop, Wuhan, China, online, July 24, 2021.
- 浅山 優芽，王 宝慶，中山 雅紀，猩々 英紀，安達 登，清木 康，藤代 一成 :「意味の数学モデルを用いた創傷画像類似度の成傷機転依存分析」，第48回可視化情報シンポジウム 講演論文集，オンライン， 2020年9月24日―26日.
- 浅山 優芽，王 宝慶，Malik Olivier Boussejra，中山 雅紀，猩々 英紀，安達 登，清木 康，藤代 一成 :「意味の数学モデルを用いた創傷類似度の視覚分析」，情報処理学会 第82回全国大会講演論文集，Vol. 2，pp. 155―156，金沢工業大学（石川県野々市市，オンライン開催），2020年3月5日―7日. 学生奨励賞受賞
- Malik Olivier Boussejra, Noboru Adachi, Hideki Shojo, Ryohei Takahashi, Issei Fujishiro: “LMML: Developing the environment of the LMML mark-up language for forensic data visualization,” in The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan, vol.45(1), pp. 127, 2016.
- Malik Olivier Boussejra, Noboru Adachi, Hideki Shojo, Ryohei Takahashi, Issei Fujishiro: “LMML: Initial developments of an integrated environment for forensic data visualization,” in EuroVis 2016 – Short Papers, pp. 31－35, 2016. (pdf)
- Malik Olivier Boussejra, Noboru Adachi, Hideki Shojo, Ryohei Takahashi, Issei Fujishiro: “LMML: Describing injuries for forensic data visualization,” in 2016 Nicograph International, pp. 153, 2016. Best poster award (pdf)
資金
基盤研究（A）：