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结合改进卷积神经网络和最小二乘法的颅骨性别鉴定

摘要:颅骨性别鉴定在法医学和颅骨面貌复原等领域具有重要研究意义和应用价值,针对传统颅骨性别鉴定需要专家参与且主观性强、计算机辅助方法需要人工标定特征点等问题,本文提出了结合改进卷积神经网络和最小二乘法的颅骨性别鉴定方法。首先,获取三维颅骨模型多角度颅骨图像,利用改进的卷积神经网络计算每个样本的每张图像属于男性和女性的概率;其次,基于概率均值采用最小二乘法计算每张图像对性别鉴定的权重;最后,利用上述步骤得到的最优参数构造决策函数,通过决策值完成颅骨性别鉴定。本文方法抛弃了繁琐的手动测量,对完整颅骨的性别鉴定正确率高达94.4%,对不完整颅骨的性别鉴定正确率高达87.5%,能够获得较好的颅骨性别鉴定性能。

关键词:
  • 颅骨性别鉴定  
  • 多角度图像  
  • 改进卷积神经网络  
  • 最小二乘法  
作者:
杨稳; 刘晓宁; 刘雄乐; 朱丽品
单位:
西北大学信息科学与技术学院; 西安710127
刊名:
人类学学报

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:人类学学报

人类学学报紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:11-1963/Q。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1982年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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