專利名稱：一種基于張量空間偏最小二乘回歸的顱面重構(gòu)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及面皮重構(gòu)方法，特別涉及一種通過(guò)在張量空間進(jìn)行偏最小二乘回歸來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)未知顱骨進(jìn)行面皮重構(gòu)的方法。主要用于刑偵、考古、法醫(yī)人類學(xué)、醫(yī)學(xué)手術(shù)、美容整容等領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
顱骨是人類面貌的內(nèi)在生物特征，根據(jù)顱骨形態(tài)實(shí)現(xiàn)面貌重構(gòu)是法醫(yī)人類學(xué)領(lǐng)域的典型應(yīng)用項(xiàng)目。傳統(tǒng)的手工重構(gòu)是在待定顱骨的基礎(chǔ)上，借助解剖測(cè)量和針刺測(cè)量途徑獲得人臉軟組織的厚度規(guī)律，由藝術(shù)家雕塑而成，屬于人類學(xué)家、藝術(shù)家和醫(yī)生的領(lǐng)域，較多的依賴重構(gòu)者個(gè)人對(duì)顱面特征和藝術(shù)的把握，其結(jié)果受主觀因素影響較大，不具備科學(xué)推廣的價(jià)值，并且重構(gòu)一個(gè)顱面需要幾天的時(shí)間。目前，計(jì)算機(jī)輔助的顱面三維重構(gòu)已引起國(guó)際信息學(xué)、人類學(xué)、法醫(yī)學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的高度重視，成為國(guó)際上研究的熱點(diǎn)。典型技術(shù)可分為兩類一類是基于軟組織厚度測(cè)量的方法。通過(guò)測(cè)量一定數(shù)量的顱面樣本在顱骨上一些關(guān)鍵特征點(diǎn)處的平均軟組織厚度作為經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，對(duì)于目標(biāo)顱骨，首先根據(jù)這些平均軟組織厚度的經(jīng)驗(yàn)值，獲得顱骨關(guān)鍵特征點(diǎn)處的面皮位置，然后通過(guò)插值、 變形等技術(shù)得到整個(gè)顱骨的面皮。這類方法只要求在顱骨上標(biāo)注少量關(guān)鍵特征點(diǎn)，并獲得這些點(diǎn)的軟組織厚度，所需的數(shù)據(jù)較少。然而，這些關(guān)鍵特征點(diǎn)處的軟組織厚度和顱面形狀之間并沒(méi)有直接的相關(guān)關(guān)系；另一類是基于統(tǒng)計(jì)變形模型的方法。這類方法將一套顱骨和面皮數(shù)據(jù)組織為一個(gè)整體形成一個(gè)向量，通過(guò)對(duì)大量的訓(xùn)練樣本進(jìn)行主成份分析(PCA)，建立參數(shù)化的顱面統(tǒng)計(jì)變形模型，通過(guò)優(yōu)化的方法將統(tǒng)計(jì)模型匹配到目標(biāo)顱骨，獲得模型參數(shù)實(shí)現(xiàn)顱面重構(gòu)。這類方法本質(zhì)上是對(duì)僅具有小部分?jǐn)?shù)據(jù)的顱面樣本求解數(shù)據(jù)缺失這一病態(tài)問(wèn)題，優(yōu)化過(guò)程容易陷入局部極小，很難體現(xiàn)顱骨對(duì)面皮的決定性作用。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于張量空間偏最小二乘回歸的顱面重構(gòu)方法。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)解決方案是分別將顱骨和面皮變換到不同的張量特征空間，利用偏最小二乘技術(shù)分性別進(jìn)行面皮張量特征對(duì)顱骨張量特征和顱面屬性的回歸建模。對(duì)待重構(gòu)的目標(biāo)顱骨，利用建立的回歸模型得到相應(yīng)的面皮張量特征，根據(jù)張量特征重構(gòu)出目標(biāo)面皮。方法簡(jiǎn)單易行，速度快，充分體現(xiàn)了顱骨決定面貌這一本質(zhì)聯(lián)系，重構(gòu)準(zhǔn)確度高。本發(fā)明所述顱面重構(gòu)方法的主要步驟包括1模型訓(xùn)練1. 1數(shù)據(jù)處理，把訓(xùn)練樣本中的三維顱面統(tǒng)一到法蘭克福坐標(biāo)系(Frankfurt Horizontal)并將大小規(guī)格化，去除數(shù)據(jù)中不屬于面部的部分，對(duì)顱骨和面皮分別進(jìn)行三維數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，將配準(zhǔn)后的顱骨和面皮轉(zhuǎn)化為二維深度圖。1. 2張量特征提取，將顱骨和面皮分別變換到顱骨張量特征空間和面皮張量特征空間；1. 3回歸模型建立，采用偏最小二乘回歸分性別建立面皮張量特征對(duì)顱骨張量特征和屬性(年齡、體重指數(shù)BMI)的回歸模型。2顱面重構(gòu)2. 1數(shù)據(jù)處理把待重構(gòu)的未知顱骨統(tǒng)一到法蘭克福坐標(biāo)系并將大小規(guī)格化，將未知顱骨與訓(xùn)練樣本中的顱骨進(jìn)行數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，將配準(zhǔn)后的未知顱骨轉(zhuǎn)化為二維深度圖；2. 2張量特征提取將未知顱骨變換到顱骨張量特征空間；2. 3特征回歸，估計(jì)顱骨的性別和屬性(年齡、體重指數(shù)BMI)，根據(jù)其張量特征和屬性，利用1.3)中建立的回歸模型回歸出相應(yīng)的面皮張量特征；2. 4三維面皮重構(gòu)，根據(jù)回歸到的面皮張量特征恢復(fù)其二維深度圖，將得到的二維深度圖轉(zhuǎn)化為三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。


圖1為本發(fā)明基于張量空間偏最小二乘回歸的顱面重構(gòu)方法的總體流程圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明所述一種基于張量空間偏最小二乘回歸的顱面重構(gòu)法作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。下面參考圖1對(duì)本發(fā)明基于張量空間偏最小二乘回歸的顱面重構(gòu)方法進(jìn)行詳盡的描述。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明所述方法的具體步驟是1模型訓(xùn)練1. 1數(shù)據(jù)處理把三維顱面統(tǒng)一到法蘭克福坐標(biāo)系，按顱骨左耳孔Lp和右耳孔R(shí)p這兩個(gè)特征點(diǎn)間的距離將顱骨和面皮的大小規(guī)格化，人工去除數(shù)據(jù)中不屬于面部的部分，對(duì)顱骨訓(xùn)練樣本和面皮訓(xùn)練樣本分別進(jìn)行三維數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，將配準(zhǔn)后的顱骨和面皮轉(zhuǎn)化為二維深度圖。1. 2張量特征提取按照顱面的生理特征將每個(gè)顱骨和每個(gè)面皮的深度圖分為k個(gè)大小相同且部分重疊的小區(qū)域，分別將訓(xùn)練樣本中全體顱骨和全體面皮的深度圖按身份、區(qū)域位置、區(qū)域橫向和縱向信息變化的方向組織為四階張量Ds e Rnxkxhx^P Df e Rmxkxhxw,其中，η和m分別為訓(xùn)練樣本中顱骨和面皮的個(gè)數(shù)，k為小區(qū)域個(gè)數(shù)，h和w分別是每個(gè)小區(qū)域的行數(shù)和列數(shù)， 通過(guò)執(zhí)行張量分解和空間降維得
權(quán)利要求
1. 一種基于張量空間偏最小二乘回歸的顱面重構(gòu)方法，其特征在于，包括下列步驟1)模型訓(xùn)練1.1)數(shù)據(jù)處理，把訓(xùn)練樣本中的三維顱面統(tǒng)一到法蘭克福坐標(biāo)系并將大小規(guī)格化，去除數(shù)據(jù)中不屬于面部的部分，對(duì)顱骨和面皮分別進(jìn)行三維數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，將配準(zhǔn)后的顱骨和面皮轉(zhuǎn)化為二維深度圖；1. 2)張量特征提取，將顱骨和面皮分別變換到顱骨張量特征空間和面皮張量特征空間；1.3)回歸模型建立，采用偏最小二乘回歸分性別建立面皮張量特征對(duì)顱骨張量特征和年齡、體重指數(shù)BMI屬性的回歸模型；2)顱面重構(gòu)2.1)數(shù)據(jù)處理把待重構(gòu)的未知顱骨統(tǒng)一到法蘭克福坐標(biāo)系并將大小規(guī)格化，將未知顱骨與訓(xùn)練樣本中的顱骨進(jìn)行數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，將配準(zhǔn)后的未知顱骨轉(zhuǎn)化為二維深度圖；2. 2)張量特征提取將未知顱骨變換到顱骨張量特征空間；2. 3)特征回歸，估計(jì)顱骨的性別和年齡、體重指數(shù)BMI屬性，根據(jù)其張量特征和屬性， 利用1.3)中建立的回歸模型回歸出相應(yīng)的面皮張量特征；2. 4)三維面皮重構(gòu)，根據(jù)回歸到的面皮張量特征恢復(fù)其二維深度圖，將得到的二維深度圖轉(zhuǎn)化為三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。
2.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第1. 2)步中的張量特征空間是由訓(xùn)練樣本集中全體樣本所確定的特征空間，其確定過(guò)程如下按照顱面的生理特征將每個(gè)顱骨和每個(gè)面皮的深度圖分為大小相同且部分重疊的小區(qū)域，分別將訓(xùn)練樣本集中全體顱骨和全體面皮的深度圖按身份、區(qū)域位置、區(qū)域的縱向和橫向信息變化的方向組織為一個(gè)四階張量Ds e Rnxkxhx^P Df e Rmxkxhxw,其中，η為訓(xùn)練樣本集中顱骨的個(gè)數(shù)，m為面皮的個(gè)數(shù)，k為每個(gè)深度圖所確定的小區(qū)域個(gè)數(shù)，h和w分別是每個(gè)小區(qū)域的行數(shù)和列數(shù)，通過(guò)執(zhí)行張量分解和空間降維得下式(1)和O)Ds ^ Cs X iUpeople X 2UregionX 3Urow ^ ^column — ^s X iUpeople ......(丄)其中CS是核張量，控制著身份、區(qū)域位置、區(qū)域縱向和橫向這四個(gè)模式之間的相互作用，U-fe eiT ,Mregwn^Rkyk' ,VrW、，是四個(gè)行正交的矩陣，由其行向量分別確定了相應(yīng)的模式特征空間，ns，ks，hs，ws分別是相應(yīng)空間經(jīng)過(guò)降維以后的空間維數(shù)，Ts — CsX2UregionX3UrowX4Ucolumn 是顱骨身份張量； Df ^ Cf X ιVpeople X 2Vregion X 3Vrow X 4VCoiumn = TfX1Ypec5ple (2)其中cf是核張量，W NregwnWf ’V_GRh ，V-_ eiT，是四個(gè)行正交的矩陣，由其行向量分別確定了相應(yīng)的模式特征空間，nf, kf，hf，wf分別是相應(yīng)空間經(jīng)過(guò)降維以后的空間維數(shù)，Tf = CfX2VregionX3VrowX4Vcolm是面皮身份張量；定義顱骨原始特征向量
3.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第2.4)步中根據(jù)回歸到的面皮張量特征恢復(fù)其深度圖如下J = ^ypeople ……(5)其中為回歸到的面皮張量特征，$為恢復(fù)出的面皮原始特征向量，根據(jù)面皮原始特征向量的定義得到面皮的深度圖。
4.按照權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述訓(xùn)練樣本集可以包含一部分僅有顱骨或僅有面皮的樣本，但必須包含一定數(shù)量的既有顱骨又有面皮的顱面樣本。
全文摘要
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域的一種通過(guò)在張量空間進(jìn)行偏最小二乘回歸來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)未知顱骨進(jìn)行面皮重構(gòu)的方法。所述方法分別將訓(xùn)練樣本中全體顱骨和全體面皮組織為兩個(gè)四階張量，通過(guò)張量分解將顱骨和面皮變換到不同的張量特征空間，利用偏最小二乘技術(shù)分性別進(jìn)行面皮張量特征對(duì)顱骨張量特征的回歸建模。對(duì)待重構(gòu)的目標(biāo)顱骨，按照與訓(xùn)練樣本相同的方式變換到顱骨張量特征空間，利用建立的回歸模型得到相應(yīng)的面皮張量特征，根據(jù)張量特征重構(gòu)出目標(biāo)面皮。本發(fā)明所述方法充分體現(xiàn)了顱骨決定面貌這一本質(zhì)聯(lián)系，避免了以往基于統(tǒng)計(jì)模型的重構(gòu)中求解數(shù)據(jù)缺失這一病態(tài)問(wèn)題。在刑偵、考古、法醫(yī)人類學(xué)、醫(yī)學(xué)手術(shù)、美容整容等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
文檔編號(hào)G06T17/00GK102521875SQ20111038209
公開(kāi)日2012年6月27日 申請(qǐng)日期2011年11月25日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月25日
發(fā)明者周明全, 武仲科, 段福慶 申請(qǐng)人:北京師范大學(xué)