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摘要:
介绍了用人工神经网络算法确定待复原颅面的软组织厚度及颅面特征点的方法.在计算机辅助颅面复原过程中,通常只能根据颅骨上少数特征点及其所在部位的法向软组织厚度的统计值进行运算.由于现有统计值指标涵盖的年龄较宽泛,导致复原结果缺乏个性.在测定待复原颅骨骨龄的基础上,通过神经网络训练,确定软组织厚度随年龄的变化规律,较精确地计算出与拟复原对象的骨龄相适应的特征点软组织厚度值,并用最小二乘法及曲面法线原理建立数学模型,计算出颅面特征点.最后用基于Delaunay三角剖分的wavelet插值法复原出面貌雏形.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于特征点的颅面复原技术
来源期刊 沈阳航空工业学院学报 学科 工学
关键词 三维颅面复原 特征点 软组织厚度 人工神经网络 最小二乘法
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 计算机工程
研究方向 页码范围 46-49
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 3063字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-1248.2008.02.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李一波 101 885 13.0 25.0
2 姬晓飞 46 256 9.0 13.0
3 王扬扬 14 59 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
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2019(2)
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研究主题发展历程
节点文献
三维颅面复原
特征点
软组织厚度
人工神经网络
最小二乘法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
沈阳航空航天大学学报
双月刊
2095-1248
21-1576/V
大16开
辽宁省沈阳市沈北新区道义南大街37号
1984
chi
出版文献量(篇)
2881
总下载数(次)
10
总被引数(次)
11933
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