基于支持向量机的颅骨性别识别

• 作者: 刘晓宁 朱菲 杨稳
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 性别识别 可测量特征 非可测量特征 支持向量机 留一交叉验证
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.02.009

摘要

颅骨性别识别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.文中以新疆吐鲁番地区117例维吾尔族成人三维颅骨数字模型为研究对象, 首先, 对颅骨模型利用自主开发的系统标定78个特征点, 其中12个位于颅骨正中矢状面、66个对称分布于颅骨两侧;然后, 提取可测量特征和非可测量特征, 对可测量特征直接测量, 对非可测量特征进行量化表示;最后, 利用支持向量机方法对提取的特征向量进行降维并设计分类器, 实现对颅骨的性别分类.实验结果表明, 将测量特征和非可测量特征结合包含更多的性别识别信息, 支持向量机的方法可以很好地实现性别分类, 并能提高性别识别精度, 利用留一交叉验证进行测试, 其中男性识别正确率达90.0％, 女性识别正确率达94.7％, 平均识别正确率达92.4％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓宁	西北大学信息科学与技术学院	44	280	11.0	14.0
2	杨稳	西北大学信息科学与技术学院	13	5	1.0	1.0
3	朱菲	西北大学信息科学与技术学院	4	1	1.0	1.0