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颅面模型数据分区方法研究

李坤鹏  
【摘要】:在基于统计模型的颅骨面貌复原中,将整个颅面数据作为训练样本参与统计模型的训练会导致小样本问题,同时也会造成某些局部特征丢失,影响复原精度。对颅面模型按照形态特征进行合理、有效、快速、精准的区域分割并进行统计复原是解决该问题的主要途径。本文将颅面模型数据分区问题转化为一种模式分类问题,提出了一种基于核方法的支持向量数据域描述(support vector data description, SVDD)数据分区方法。该方法能对颅面模型的特征区域进行精确分区,且能够适用于有复杂轮廓与形状的特征区域,同时具有鲁棒性和灵活性的特点。主要研究工作包括: (1)给出了颅面数据获取过程步骤,得到用于颅面复原的数据。根据颅面的生理结构,研究了颅面模型上与五官相关的特征区域分布,给出了一种基于生理结构的区域划分,有效地保留了局部特征。 (2)提出了一种基于一致性状态的模型参数自动选择方法。该方法避免了SVDD模型参数手动赋值与调整的繁琐过程,提高了三维颅面模型数据分区方法的效率。 (3)给出了一种网格模型上基于二次型表述的主曲率高效计算方法。针对离散网格模型上的特征表示问题,引入了基于视觉感知的视觉显著性特征,以及有效能量均值与方差特征。 (4)提出了一种多尺度的特征属性处理方法,该方法能够有效地加强有用的特征信息,并可以对各种因素造成的特征退化现象进行适度恢复。 (5)给出了基于核方法的SVDD颅面模型数据分区流程,设计并实现了一个颅面模型数据分区系统,完成了对颅骨与面皮特征区域的快速分割。并对分区结果进行了分析,实验证明,本文的分区方法能够得到精确合理的特征分区。 本研究得到国家自然科学基金重点项目“颅面形态学和颅面重构的研究”(60736008)的支持。


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