文件名称：论文研究-改进的基于特征点软组织厚度的颅面复原方法.pdf
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更新时间：2022-08-11 16:06:19
三维颅面复原,特征点标定,软组织厚度,支持向量回归,薄板样条函数
现有的三维颅面复原技术大多依据颅骨特征点的软组织厚度统计值。针对现有统计值指标涵盖的年龄、胖瘦等属性段较宽泛导致复原面貌缺乏个性的缺点，提出了一种改进方法。首先通过CT扫描仪获得颅面样本数据，并通过图像重构获得三维颅骨和人脸模型；然后采用一种半自动特征点标定方法对三维颅骨样本进行特征点标定，并求解特征点软组织厚度；之后采用支持向量回归方法构建特征点软组织厚度与属性之间的函数关系；最后根据待复原颅骨的属性以及回归函数计算特征点软组织厚度，在此基础上采用薄板样条函数对参考人脸模型进行变形获得复原面貌。实验结果表明，相比于已有方法，该方法能获得更准确的软组织厚度，提高颅面复原的准确度。