【摘 要】
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针对基于主成分分析(PCA)的颅面联合统计复原中建模方法未充分考虑颅骨对面皮表面形状影响的局部性、模型对颅骨与面皮之间形状变化关系描述能力不足的问题,提出一种基于偏最
【机 构】
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西北大学经济管理学院,西北大学信息科学与技术学院,北方民族大学数学与信息科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61172170,61462002,61372046）, 陕西省自然科学基金资助项目（2015JQ7278）
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针对基于主成分分析(PCA)的颅面联合统计复原中建模方法未充分考虑颅骨对面皮表面形状影响的局部性、模型对颅骨与面皮之间形状变化关系描述能力不足的问题,提出一种基于偏最小二乘回归(PLSR)局部形状关系建模的颅面复原方法。首先,深入分析基于PCA的颅面整体形状统计建模方法的缺陷,以及利用PLSR进行局部形状关系统计建模的优势;然后,将PLSR引入到颅面形状关系建模过程中,以按照法医人类学知识分类和具有生理点对应关系的颅面三维表面模型为训练集,针对每一类面皮上的每一个表面顶点,建立关于与其局部紧密相关的颅骨表面顶点集的PLSR坐标计算模型;进而,利用面皮表面顶点的坐标计算模型获得待复原面皮各顶点坐标来实现面貌复原,并给出基于PLSR局部形状关系建模的颅面复原方法的具体步骤;最后,给出通过PLSR局部形状关系建模进行颅面复原的多个实例,并采用有效复原能力和绝对误差等多种评估指标进行对比评估。实验结果表明,基于PLSR局部形状关系建模方法能显著提高颅面复原的准确度。
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