[發(fā)明專利]一種面向刑偵的未知身源顱骨的計算機輔助面貌復(fù)原方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310744688.X
• 申請日: 2013-12-30
• 公開（公告）號: CN103679816B
• 公開（公告）日: 2018-09-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周明全;稅午陽;武仲科;段福慶;鄧擎瓊;殷榮超
• 申請（專利權(quán)）人: 北京師范大學(xué)
• 主分類號: G06T17/30
• 分類號: G06T17/30
• 代理公司: 北京中海智圣知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11282
• 代理人: 李大為

1.一種面向刑偵的未知身源顱骨的計算機輔助面貌復(fù)原方法，其特征在于，包括：

步驟一：未知身源顱骨的三維建模；

步驟二：未知身源顱骨的性別判別；

步驟三：基于稠密點的面部軟組織規(guī)律分析；

步驟四：基于稠密點配準(zhǔn)的顱骨面貌復(fù)原方法；

步驟五：基于主成分分析的未知身源顱骨的面貌估計；

所述步驟二進(jìn)一步包括：

步驟2.1：定義如下測量指標(biāo)：

X1：顱面最大長，顱頂最高點至頦下點的距離；

X2：左右額顳點之間的距離；

X3：左右顴頜點間的距離；

X4：右眼眶眶高：右眼眶輪廓線垂直方向的最大長；

X5：右眼眶眶寬：右眼眶輪廓線水平方向的最大寬；

X6：眉間點g至鼻棘下點ss的距離；

X7：下頜骨擬合直線夾角，由左

頦孔下后點、左下頜角點、左下頜支前下點擬合直線與由右頦孔下后點、右下頜角點、右下頜支前下點擬合直線間的夾角，

步驟2.2：建立顱骨性別判別方法，針對完整顱骨，建立由X1、X5、X6、X7四個指標(biāo)作為因子的性別判別方程，性別判別公式為：

Z1＝1.853×X1+2.039×X5+7.126×X6+3.720×X7-559.449

Z2＝1.743×X1+1.786×X5+6.864×X6+4.007×X7-516.919

其中當(dāng)Z1>Z2時，待檢測顱骨為男性；當(dāng)Z1<Z2時，待檢測顱骨為女性；

針對無下頜的顱骨，性別判別方程為：

Z1＝5.226×X2+2.397×X3+1.962×X4+7.321×X6-649.853

Z2＝5.027×X2+2.262×X3+1.784×X4+6.986×X6-586.881

其中當(dāng)Z1>Z2時，待檢測顱骨為男性；當(dāng)Z1<Z2時，待檢測顱骨為女性；

所述步驟三進(jìn)一步包括：

步驟3.1：計算顱面樣本庫中每個樣本頂點處的軟組織厚度；

步驟3.2：采用非剛性配準(zhǔn)技術(shù)實現(xiàn)顱面數(shù)據(jù)庫中顱骨的非剛性配準(zhǔn)，建立顱骨樣本間頂點的稠密對應(yīng)關(guān)系，使得具有對應(yīng)關(guān)系的頂點具有近似相同的解剖學(xué)位置對應(yīng)；

步驟3.3：基于稠密點的軟組織厚度，分析面部軟組織分布規(guī)律；

步驟3.4：基于軟組織厚度分布，實現(xiàn)面貌胖瘦體態(tài)的分類；

步驟3.5：依據(jù)性別、年齡、體態(tài)和地域信息完成顱面數(shù)據(jù)的分類；

所述步驟3.3進(jìn)一步包括：

步驟3.3.1：定義基于稠密點的面部軟組織分布的六個評價指標(biāo)，包括總體軟組織厚度均值mean、總體軟組織厚度標(biāo)準(zhǔn)差sd、各部分的軟組織厚度均值mean_p、各部分的軟組織厚度標(biāo)準(zhǔn)差sd_p、各部分軟組織厚度變化情況ksd_p和軟組織厚度百分比，依據(jù)上述六個評價指標(biāo)發(fā)現(xiàn)面部軟組織的分布規(guī)律及變化規(guī)律：(1)各年齡段中，男性30-40歲階段的軟組織均值最大、胖瘦變化最顯著，女性40-50歲階段的軟組織均值最大、胖瘦變化最顯著，男性和女性均在20-30歲階段軟組織均值最小、胖瘦變化最不顯著，(2)男性的面貌胖瘦隨著年齡的增加軟組織厚度及其胖瘦變化迅速增加，均值達(dá)到最大值后隨著年齡的增加再逐步減小，女性的面貌胖瘦隨著年齡的增加軟組織厚度及其胖瘦變化在逐漸增加，均值達(dá)到最大值后隨著年齡的增加逐漸減小，男性面貌在30-50歲階段，女性在40-60歲階段面貌處于較胖的時期；

所述總體軟組織厚度均值mean和標(biāo)準(zhǔn)差sd計算方法：

其中thick_ij表示第i個顱骨的第j個頂點的軟組織厚度測量值，

其中

其中m表示顱骨樣本的個數(shù)，k表示顱骨的頂點個數(shù)，實驗中k＝90198，

第p部分的軟組織厚度均值mean_p和標(biāo)準(zhǔn)差sd_p計算方法：

其中

其中{kind_p}表示屬于第p部分的頂點序號的集合，m表示顱骨樣本的個數(shù)，number_p表示第p部分對應(yīng)的頂點個數(shù)，

不同于總體均值和標(biāo)準(zhǔn)差，各部分軟組織厚度變化情況ksd_p僅考慮所屬部分的軟組織厚度均值，該指標(biāo)反映在該部分范圍內(nèi)軟組織分布的變化程度，計算方法如下：

其中m表示顱骨樣本的個數(shù)，表示第p部分對應(yīng)的顱骨頂點個數(shù)，

各部分所占百分比Pos：

其中number_p表示第p部分包含的顱骨頂點個數(shù)，k表示顱骨的頂點個數(shù)，軟組織分析過程之中觀測軟組織厚度大于10mm和大于20mm的百分比，分別表示為posA和posB：

posA＝pos₂+pos₃+pos₄+pos₅

posB＝pos₄+pos₅

步驟3.3.2：將軟組織厚度測量值分為(0，10mm)、[10mm，15mm)、[15mm，20mm)、[20mm，25mm)和[25mm，45mm)五個部分，通過將相同區(qū)間內(nèi)的軟組織厚度賦予相同的顏色值，建立不同性別、年齡段的面部軟組織厚度分布圖，在此基礎(chǔ)上按照2mm為間隔進(jìn)一步細(xì)分每個部分，建立細(xì)分軟組織厚度分布圖，通過觀察顏色分布圖發(fā)現(xiàn)軟組織厚度的分布情況；

所述步驟四進(jìn)一步包括：

步驟4.1：利用歐幾里德矩陣度量顱骨間的幾何形態(tài)差異，進(jìn)而從顱面分類數(shù)據(jù)庫中選擇與待復(fù)原顱骨幾何形狀最相似的顱骨；

步驟4.2：利用非剛性配準(zhǔn)方法實現(xiàn)顱面樣本庫中選擇的參考顱骨向待復(fù)原顱骨的非剛性變形，應(yīng)用該變形驅(qū)動參考面貌模型的變形；

步驟4.3：依據(jù)未知身源顱骨的信息，針對不同顱面分類庫，實現(xiàn)未知身源顱骨的面貌復(fù)原；

所述步驟4.1通過以下公式實現(xiàn)：

其中sk_P,sk_Q分別表示兩個顱骨模型，P、Q分別為兩個顱骨模型的對應(yīng)點，dist(d(i,j)_p,d(i,j)_q)＝||d(i,j)_p/d(i,j)_q||²，其中d(i,j)_p＝||p_i-p_j||_p，d(i,j)_q＝||p_i-p_j||_q，lX(sk_P,sk_Q)表示顱骨模型間沿X軸的長度差、lY(sk_P,sk_Q)表示顱骨模型間沿Y軸的長度差，lZ(sk_P,sk_Q)表示顱骨間模型沿Z軸的長度差，n表示對應(yīng)點個數(shù)，a、b為系數(shù)權(quán)重調(diào)節(jié)局部形狀和整體形狀的權(quán)重；

所述步驟五進(jìn)一步包括：

步驟5.1：采用主成分分析方法計算復(fù)原面貌的主成分，建立復(fù)原面貌的表示模型；通過調(diào)整主成分系數(shù)實現(xiàn)未知身源顱骨的面貌復(fù)原，

步驟5.2：從五官數(shù)據(jù)庫中選擇五官庫模型來替換復(fù)原后的人臉模型中的相應(yīng)區(qū)域，同時保證拼接邊界的完全吻合與平滑過渡，采用基于配準(zhǔn)點集的非剛性配準(zhǔn)方法實現(xiàn)所選五官模型與復(fù)原面貌的配準(zhǔn)，解決配準(zhǔn)結(jié)果在輪廓邊緣可能存在不連續(xù)的問題，配準(zhǔn)過程中首先提取面貌五官邊緣輪廓，計算輪廓點集的k鄰域頂點集；然后將輪廓點集中的頂點與五官模型間的歐式距離按降序排序，尋找距離最大的輪廓頂點集Pt以及該點集與五官模型上的對應(yīng)點Qt；最后采用非剛性配準(zhǔn)算法實現(xiàn)五官與面貌的配準(zhǔn)。