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特征点自动标定的颅面复原及其评估方法
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:计算机辅助设计与图形学学报
  • 时间:2013.3.3
  • 页码:322-330
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310023
  • 相关基金:国家自然科学基金(61070114,61202205,61272309);浙江省自然科学基金重点项目(Z1090630).
  • 相关项目:面向海量体数据的高清绘制方法研究
中文摘要:

为了采用计算机技术从人头颅骨样本重构出个性化的三维表面面部特征,提出一种特征点自动标定的颅面复原算法.首先利用特征点自动标定算法对待复原颅骨模型进行特征点标定;然后在基于模板变形的颅面复原算法基础上引入Laplace坐标网格变形技术,以实现待复原颅骨模型的颅面复原.为了验证文中算法进行颅面复原结果的可靠性,提出一种采用计算颅面整体特征和局部特征相似度的颅面复原结果评估方法.实验结果表明,文中提出的特征点自动标定算法大大提高了颅面复原前期工作的效率,颅面复原算法对待复原颅骨的颅面复原取得了良好的复原效果;同时,颅面复原结果评估方法达到了主观与客观评价上的一致,对复原结果验证有良好的指导作用.

英文摘要:

3D craniofacial model reconstruction from skull data has been a challenging research topic for many years. In this paper, a new craniofacial reconstruction algorithm based on automatic calibration of feature points is presented. First, the feature points are calibrated on skull model by landmarks' automatic calibration algorithm. Then the Laplace coordinate based mesh deformation is introduced to the template based craniofacial reconstruction technique to achieve the craniofacial reconstruction of skull. In order to verify the reliability of the reconstruction results, an assessment method is presented, which combines the similarity of overall facial features and local facial features. According to the experimental results, the algorithm greatly improves the efficiency of the preliminary work of craniofacial reconstruction, and achieves a satisfactory result, meanwhile the assessment method for the reconstruction results obtains consensus on the subjective and objective evaluation, and is a good indicator for craniofacial reconstruction results.

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期刊论文 15 会议论文 1 获奖 4 专利 3
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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752