颅面的径向曲线统计复原模型

王琳; 赵俊莉; 黄瑞坤; 李淑娴; 李守哲

doi:10.37188/OPE.20202812.2729

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颅面的径向曲线统计复原模型

信息科学 | 更新时间：2021-01-04

- 颅面的径向曲线统计复原模型
- Craniofacial statistical reconstruction by radial curves
- 光学精密工程 2020年28卷第12期页码：2729-2736
- 作者机构：
  
  1.青岛大学数据科学与软件工程学院，山东青岛 266071
  2.大连大学机械工程学院，辽宁大连 116622
  3.威斯康星大学麦迪逊分校文理学院，美国威斯康星州麦迪逊 53706
- 作者简介：
  
  [ "王　琳（1994-），女，山东济宁人，硕士，分别于2016年、2020年在青岛大学获得学士、硕士学位，主要研究方向为计算机图形学。E-mail：1544872533@qq.com" ]
  [ "赵俊莉（1977-），女，山西新绛人，博士，副教授，硕士生导师，CCF会员，1999年于山西师范大学获得学士学位，2006年于首都师范大学获得硕士学位，2015年于北京师范大学获得博士学位，青岛大学数据科学与软件工程学院教师，美国纽约州立大学石溪分校访问学者，中国图像图形学学会虚拟现实专委会委员，中国虚拟现实与可视化产业技术创新战略联盟会员，主要从事计算机图形学、计算机视觉、虚拟现实方面的研究。E-mail： zhaojl@yeah.net" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61702293;11572066;11602047);中国博士后科学基金资助项目(2017M622137);教育部虚拟现实应用工程研究中心基金资助项目(MEOBNUEVRA201601);山东省重点研发计划重大科技创新工程资助项目(2019JZZY020101)
- DOI：10.37188/OPE.20202812.2729
  中图分类号： TP394.1;TH691.9
- 收稿日期：2020-07-14，
  
  修回日期：2020-08-10，
  
  纸质出版日期：2020-12-15
- 稿件说明：
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王琳,赵俊莉,黄瑞坤等.颅面的径向曲线统计复原模型[J].光学精密工程,2020,28(12):2729-2736.

WANG Lin,ZHAO Jun-li,HUANG Rui-kun,et al.Craniofacial statistical reconstruction by radial curves[J].Optics and Precision Engineering,2020,28(12):2729-2736.
王琳,赵俊莉,黄瑞坤等.颅面的径向曲线统计复原模型[J].光学精密工程,2020,28(12):2729-2736. DOI： 10.37188/OPE.20202812.2729.

WANG Lin,ZHAO Jun-li,HUANG Rui-kun,et al.Craniofacial statistical reconstruction by radial curves[J].Optics and Precision Engineering,2020,28(12):2729-2736. DOI： 10.37188/OPE.20202812.2729.

摘要

颅面复原是根据给定的未知颅骨数据来估算对应的面貌，在法医学、人类学、公安刑侦等领域都有重要的应用价值。针对颅面复原中手工提取特征点费时费力的问题，本文依据颅面几何结构，在三维颅面模型上自动提取以鼻尖点为起点的均匀分布于人脸的径向曲线作为颅面的特征表示，并以颅骨和人脸面皮上提取的径向曲线作为训练样本数据，构建了一种基于径向曲线的颅面统计复原模型，通过由这种模型得到的先验知识联合待复原颅骨数据，来求得面皮数据。实验结果表明：与基于主成分分析（PCA）进行的颅面复原方法相比，本文提出的基于径向曲线的颅面统计复原方法的复原精度提高了2.95倍，速度提高了4.01倍，因此本文方法降低了模型中样本数据的维度，提高了颅面复原的精度和速度，颅面复原的效果得到进一步的改善。

Abstract

Craniofacial reconstruction is used to estimate facial data for a given unknown skull data， and it has been widely applied in various fields such as forensic science， anthropology， and criminal investigation. It is time-consuming and laborious to extract feature points manually during craniofacial reconstruction. In this study， radial curves uniformly distributed on the face were automatically extracted starting from the nose tip as a feature representation of the three-dimensional craniofacial model based on its geometry structure. The extracted radial curves and skull data were used as training sample data to establish a statistical model for craniofacial reconstruction. Previous knowledge obtained using the statistical model and skull data were used to estimate the data for the face. The experimental results showed that when the craniofacial statistical method based on the radial curves was applied， the craniofacial reconstruction accuracy improved by 2.95 times； moreover， the reconstructed speed was 4.01 times faster than that of the craniofacial reconstruction method based on principal component analysis. Therefore， our method reduces the dimension of craniofacial data and improves the accuracy and speed of the reconstruction results.

关键词

Keywords

references

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