基于知識庫的分區(qū)插值顱面復原方法研究與實現.pdf

1、顱面復原是指在僅有顱骨信息的情況下，以相關領域知識為依據再現人臉面貌的過程，其在刑偵案件中尸骨身份辨認、考古領域古人物相貌重現和虛擬整形手術方面有著廣泛的應用。本文以各類型顱骨特征點處的軟組織厚度為知識構建顱面復原知識庫；以人類學因素為依據進行知識的選取；以選取的知識為依據設計分區(qū)插值的方法實現顱面的復原；研究對后續(xù)顱面復原專家系統(tǒng)的建立具有一定的指導意義。主要研究工作如下：
　　 1)樣本模型生成。通過CT(computed

2、tomography)技術采集大量活體顱骨和顱面數據，并對數據進行預處理；采用MC(Marching Cube)算法實現基于CT切片的顱骨和顱面三維模型重建。
　　 2)特征點標定及軟組織厚度測量。根據本文中復原方法的需求定義了顱骨和顱面各58個對應特征點；采用一種手工、自動相結合的標定方法兼顧了特征點三維標定的準確性和高效性；采用空間點到點歐氏距離公式實現特征點處軟組織厚度的快速測量。
　　 3)顱面復原知識庫構建及知

3、識推理策略制定。通過提取樣本的軟組織厚度信息來生成實例知識；將實例知識按照顱骨類型分類，并通過計算同類型中實例知識的均值來獲得各類型顱骨的軟組織厚度值，即復原指導知識；采用BNF(Backus-Naur Form)范式和產生式分別對知識庫中的知識和規(guī)則進行表示；提出一種基于索引表的知識推理策略，按照所屬類型為待復原顱骨選取最匹配的復原指導知識。
　　 4)顱面復原方法研究。通過法向-距離法，由待復原顱骨特征點和選取的復原指導知識