一种基于张量投票的牙齿特征识别的方法

• 作者: 何嘉琪 何思渊
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 半边结构 张量投票 邻域搜索
• 年，卷（期）: dnzsyjsxsb_2016,（4X）
• 页码范围: 182-184
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41

摘要

在正畸治疗中,牙齿表面特征是非常重要的测量与治疗的参考点。为了快速准确的识别牙齿特征,本文提出了一种基于张量投票的提取算法。该算法通过计算将牙齿三维网格数据拓扑成为半边结构,将输入的每个顶点进行张量编码,根据张量投票矩阵的特征值进行候选特征点的选取。对于候选特征点,通过邻域搜索将其进行聚类,并通过非极大值抑制选取最终的特征。实验结果表明,该方法可以有效识别牙齿表面不同类型的特征,具有较高的准确性和实用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何思渊	东南大学生物科学与医学工程学院	36	341	12.0	17.0
2	何嘉琪	东南大学生物科学与医学工程学院	2	0	0.0	0.0