基于子空间分析的颅骨性别鉴定方法

摘要

本发明涉及一种基于子空间分析的颅骨性别鉴定方法，包括如下步骤：对训练样本的颅骨数据进行数据规格化；对规格化的训练样本数据集进行子空间分析，得到子空间投影矩阵；将训练样本从高维原始特征空间投影到低维子空间，在低维子空间设计分类器；利用训练得到的子空间投影矩阵将规格化的未知颅骨数据投影到低维子空间，利用设计好的分类器在低维子空间分类。该方法不需要繁琐的手工测量，无需专家知识，正确率达到94%以上。在刑侦领域具有重要的应用价值。

主权项

基于子空间分析的颅骨性别鉴定方法，其特征在于，主要包括以下步骤：1)分类训练：1.1)数据规格化：把训练样本集中的颅骨的三维网格数据统一到法兰克福坐标系，将每个样本左、右耳孔中心点的距离作为该样本的距离度量单位，即对样本上所有点的坐标进行尺度归一化；选择一个参考颅骨，对训练样本集中的颅骨数据进行如下非刚性数据配准，假定参考颅骨用S₀表示，目标颅骨用T表示：①在参考颅骨S₀上随机选择一定数量N＞6的点M₀＝{L_0j|L_0j＝(x_0j,y_0j,z_0j),j＝1,...,N}作为特征点，并通过ICP(Iterative Closest Point)方法在目标颅骨T上得到其对应点M₂＝{L_2j|L_2j＝(x_2j,y_2j,z_2j),j＝1,...,N}，将这N对对应点作为薄板样条函数变换的控制点集，求取S₀和T间的薄板样条函数变换f，对S₀进行变换f后得到变换后参考颅骨S₁；②在参考颅骨S₀上重新随机选择一定数量N＞6的点M₀＝{L_0j|L_0j＝(x_0j,y_0j,z_0j),j＝1,...,N}，根据步骤①得到的薄板样条函数变换f求取点集M₀在S₁上的对应点集M₁＝{L_1j|L_1j＝(x_1j,y_1j,z_1j),j＝1,...,N}，再通过对S₁和目标颅骨T进行ICP，得到M₁在目标颅骨T上的对应点集M₂＝{L_2j|L_2j＝(x_2j,y_2j,z_2j),j＝1,...,N}，将M₀,M₂这组对应点作为新的控制点集重新求取S₀和T间的薄板样条函数变换f，更新变换后的参考颅骨S₁；③如果S₁与目标颅骨T间对应点的误差之和达到给定的阈值要求，或迭代次数超过设定的次数,转入下一步，否则转步骤②；④根据最后获得的薄板样条函数变换f确定目标颅骨T与参考颅骨S₀间的点对应，利用点对应计算两者间的旋转和平移变换，并对目标颅骨进行变换以实现姿态调整；假定配准后的每个颅骨数据包含m个顶点{(x_i y_i z_i),i＝1,2,K,m}，将每个颅骨数据按顶点的坐标排列为一个3m维的原始特征向量(x₁,y₁,z₁,x₂,y₂,z₂,K,x_m,y_m,z_m)^T；1.2)子空间分析：对规格化的训练样本数据集进行子空间分析，得到子空间投影矩阵；1.3)分类器设计：将训练样本从高维原始特征空间投影到低维子空间，在低维子空间采用Fisher线性判别分析方法设计分类器；2)性别鉴定：2.1)数据规格化：将未知颅骨与训练样本集中的颅骨数据进行非刚性数据配准，将其姿态和大小规格化，并按点的坐标排列为一个高维原始特征向量；2.2)子空间特征提取：利用步骤1.2)中的子空间投影矩阵将未知颅骨的规格化数据投影到低维子空间；2.3)性别分类：利用步骤1.3)中的分类器进行性别鉴定。