フェイシャルキンシップを発表する：顔の親族の検証と遺伝関連研究のためのBiokinvisデータセット

顔のイメージベースの親族の検証は、コンピュータービジョンと生物医学の領域内の急成長するフロンティアを表しています。最近のゲノム全体の関連研究は、人間の顔面形態の遺伝性を強調しており、遺伝情報に基づいたその予測可能性を明らかにしています。これらの啓示は、顔のイメージベースの親族の検証を進めるための堅牢な基盤を形成します。コンピュータービジョンの進歩にもかかわらず、生物医学とコンピュータービジョンのドメインの間には識別可能なギャップが残っています。特に、生物学的父性検査方法を通じて確立された家族の写真データセットがないことは、大きな課題をもたらします。この研究では、生物学的に確認された親族を持つ2412家族の5773人を含む生物学的な親族視覚化データセットを導入することにより、このギャップに対処します。私たちの分析は、親子のペア間の顔の類似性の分布と影響の要因を掘り下げ、法医学的短いタンデム反復多型と顔の類似性との間の潜在的な関連を調査します。さらに、データセットで0.80の精度を達成するための、顔の画像ベースの親ship検証のための機械学習モデルを開発しました。さらなる調査を容易にするために、http：//120.55.161.230:88/でアクセスできるオンラインツールとデータベースを確立しました。

Facial image-based kinship verification represents a burgeoning frontier within the realms of computer vision and biomedicine. Recent genome-wide association studies have underscored the heritability of human facial morphology, revealing its predictability based on genetic information. These revelations form a robust foundation for advancing facial image-based kinship verification. Despite strides in computer vision, there remains a discernible gap between the biomedical and computer vision domains. Notably, the absence of family photo datasets established through biological paternity testing methods poses a significant challenge. This study addresses this gap by introducing the biological kinship visualization dataset, encompassing 5773 individuals from 2412 families with biologically confirmed kinship. Our analysis delves into the distribution and influencing factors of facial similarity among parent-child pairs, probing the potential association between forensic short tandem repeat polymorphisms and facial similarity. Additionally, we have developed a machine learning model for facial image-based kinship verification, achieving an accuracy of 0.80 in the dataset. To facilitate further exploration, we have established an online tool and database, accessible at http://120.55.161.230:88/.