基于最小二乘正则相关性分析的颅骨身份识别
基于最小二乘正则相关性分析的颅骨身份识别
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DOI：
10.37188/ope.20212901.0201
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
李康
中科院分区：
文献类型：
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作者：
周明全;杨稳;林芄樾;耿国华;刘晓宁;李康
为了可靠地测量颅骨与面皮之间的相关性,提高颅骨识别能力,本文提出了一种基于最小二乘正则相关性分析的颅骨识别方法。构建颅骨和面皮的统计形状模型,将高维颅骨和面皮映射到低维形状参数空间;基于最小二乘正则相关性分析提取颅骨和面皮的主相关信息,构建整体相关性分析模型,用于度量颅骨与面皮的整体相关性;然后,考虑到颅骨不同区域的相关度不同,将颅骨分为前额、眼睛、鼻子、嘴巴和轮廓5个区域,基于最小二乘正则相关性分析提取颅骨和面皮的主相关信息,分区域构建区域相关性分析模型,用于度量颅骨与面皮之间的局部细节相关性;最后,分别采用整体相关性分析模型和区域相关性分析模型度量颅骨与面皮的匹配关系,计算颅骨与面皮库中每个面皮之间的匹配分数,具有最高匹配分数的面皮即为正确的识别结果,从而实现颅骨身份识别。实验结果表明,整体相关性分析模型的识别准确率为85.2%,单一区域相关性分析模型中轮廓区域的识别准确率最高,鼻子区域的识别准确率最低;通过融合5个区域建立的相关性分析模型,识别准确率高达95.2%,基于区域融合的方法优于整体相关性分析方法。