
No.4ベストアンサー
- 回答日時:
No.3です。
添付図は、DTWの、「数値化する前の2つの波形の対応状況」を可視化したものです。
このプロットが直線になっていれば完璧だと言えますが、ある幅の中に納まっていれば、類似性が良いと判断することができます。
学会発表や、患者に示すならば、数値に加えて図も示した方が分かりやすいかと思います。
作図方法は、DTWで検索してみて下さい。

No.3
- 回答日時:
数値で、OKかNGかを評価したいのだと思います。
①「画像 座標 取得 フリーソフト」で好みの座標取得ソフトを入手する。
②画像の瞼の部分から、各々10箇所くらい(なるべく等間隔に)、マウスを使って座標値を取得する。
③データ処理ソフトを使って、それらの点をsmooth-splineなどで平滑化処理する。
④平滑化した曲線データをもとに、その曲線上の等間隔座標を100箇所くらい生成する。(predict()などの関数にx軸座標を100個生成して与えれば、y軸座標が出力されます)
⑤両者の座標値の乖離度をDTW(ダイナミック・タイム・ワーピング)で数値化する。(片方の並び順を逆にすることを忘れずに)
⑥あらかじめ同様に数値化してあった、許容限界の数値と比較し、判定する。
DTWは、タイヤ内センサーの波形データから片減りを自動判定するのに用いられています。
https://www.y-yokohama.com/release/?id=3794
No.2
- 回答日時:
人の顔って、左右対称ではないものですよ。
確かめたければ、画像を左右反転して半透明で重ねれば判ります。
昔は、Photoshopがあればすぐにできたんだけど、
今ってどんなツールを使うんですかね?
No.1
- 回答日時:
数式で表わせれば、その時点で証明は終わっていますが、そもそもが「数式では表せない」ものでしょう。
現実的には「2つの画像を、一方をひっくり返して重ねてみる」ことで確認すればよいと思います。
おそらく「重ならない」、従って「左右対称ではない」ということになると思いますが。
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ご指摘のとおり2つの像を反転して重ねれば良いので、そうならない症例もあります。きちんと数値で表したいのです。