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题名基于视图特征和形状特征融合的颅骨身份识别方法
被引量：1
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作者
杨稳
周明全
耿国华
刘晓宁
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机构
西北大学信息科学与技术学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第10期128-136,共9页
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文摘
颅骨身份识别是法医学研究的重要课题。针对以往颅骨身份识别研究中颅骨和面貌内在特征表示能力不足的问题,为了充分利用颅骨和面皮模型的有效识别信息、提高颅骨识别能力,提出一种基于视图特征和形状特征融合的颅骨身份识别方法。首先,采用多视图神经网络学习颅骨和面皮的多视图特征,采用基于双谐波距离的LS-MDS算法计算颅骨和面皮的标准形,采用池化融合方法聚合多个特征来减少视图池化阶段的信息丢失;然后,为了解决波核特征对尺度变换敏感的问题,根据特征值归一化思想提取颅骨和面皮的尺度不变波核特征;最后,采用核典型相关分析将视图特征和波核特征进行融合,得到颅骨和面皮的最终特征向量,通过计算颅骨特征向量和面皮特征向量的相关系数实现颅骨的身份识别。实验结果表明,所提方法的识别正确率为95.4%,优于其他对比方法,是一种有效的颅骨身份识别方法。
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关键词
图像处理
颅骨身份识别
视图特征
波核特征
核典型相关分析
相关系数
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Keywords
image processing
skull identification
view feature
wave kernel feature
kernel canonical correlation analysis
correlation coefficient
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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