专利名称：基于子空间分析的颅骨性别鉴定方法
技术领域：
本发明涉及计算机应用技术领域，特别涉及ー种利用子空间特征进行颅骨性别分类的方法。主要用于刑侦、考古、法医人类学等领域。
背景技术：
根据人体骨骼形态进行性别鉴定是法医人类学中最基本的研究内容之一。颅骨是由硬组织构成，相对其它骨骼来说不易被破坏，在死后也能够较完整地留存下来。在很多情况下，刑侦现场仅留存受害人的颅骨，没有其它身源线索，这使得DNA、颅像重合等经典检验技术无用武之地，仅能依靠颅骨进行尸源鉴定，而鉴定性别是其中的首要步骤。与其它灵长类动物特别是猩猩和狒狒相比，人类颅骨所体现的性别差异非常小，而且会受到遗传、环境、营养状况和行为活动的影响，这些都増加了颅骨性别鉴定的难度。根据颅骨鉴定性别已经成为国际上信息学、人类学、法医学等相关领域的研究热点。 目前已有的方法分为两类形态判别法和測量判别法。形态判别法主要是由人类学专家按照其对颅骨形态特征性别差异的理解进行鉴定，比如男性眉弓与鼻骨较明显，下颌骨及额骨较方，女性额结节较男性突出等等。形态判别法严重地依赖专家对形态特征理解的主观性，不同专家的理解有一定的差异。測量判别法通常在颅骨的X光照片或者颅骨的石膏像上手工标定ー些测量点，利用測量点建立ー些几何变量，根据这些几何变量，通过对ー些样本的统计构造判别函数。较之形态判别法，測量判别法对专家知识的要求相对较低，但是对几何量的測量精度要求很高，对于如此复杂的生物体而言，实现精确的测量非常困难。已有文献表明，对大部分特征而言，不同观察者之间的测量误差达到10%以上。此夕卜，在成年以后，随着年龄的增长，颅骨的形态基本不会发生变化，但大小会发生改变。这些都增加了測量判别的难度。通过对颅骨的数字化，測量判别法可以由计算机辅助实现。Fordisc是美国人Jantz和Ousley于1993年开发的计算机辅助的骨骼分析软件，目前已升级到第三版。该软件通过人机交互的方式測量骨骼的一些几何量，采用美国刑侦数据库中的颅骨数据建立了性别判别函数。但是在计算机上要实现精确的特征测量也并非易事。此夕卜，目前的方法对颅骨测试样本集的正确鉴定率不高，基本不超过90%。
发明内容
本发明的目的就是克服现有技术中的不足，提供一种自动化程度高、适用范围广、正确率较高的基于子空间分析的颅骨性别鉴定方法。为实现上述目的，本发明的技术解决方案是利用子空间分析技术将高维的颅骨数据投影到低维的子空间，提取子空间特征，在低维的子空间设计分类器。本发明所述的方法的主要步骤包括I)分类训练I. I)数据规格化对训练样本集中的颅骨数据进行非刚性数据配准，将颅骨数据的姿态和大小規格化，最后将每个颅骨数据按点的坐标排列为ー个高维的原始特征向量；
I. 2)子空间分析对规格化的训练样本数据集进行子空间分析，得到子空间投影矩阵；I. 3)分类器设计将训练样本从高维原始特征空间投影到低維子空间，在低維子空间设计分类器；2)性别鉴定2. I)数据规格化将未知颅骨与训练样本集中的颅骨数据进行非刚性数据配准，将其姿态和大小規格化，并按点的坐标排列为ー个高维原始特征向量；2. 2)子空间特征提取利用步骤I. 2)中的子空间投影矩阵将未知颅骨的規格化数据投影到低維子空间；2. 3)性别分类利用步骤I. 3)中的分类器进行性别鉴定。
优选地，步骤I. I)中所述颅骨数据是ニ维的X光照片数据或三维网格数据。优选地，步骤I. 2)中所述子空间分析采用独立成份分析ICA、主成份分析PCA中的ー种。优选地，步骤I. 3)中所述的分类器设计采用Fisher线性判别分析方法。本发明基于子空间分析的颅骨性别鉴定方法，将高维的颅骨数据降维到低維子空间，在低維子空间进行性别分类。本方法的特点在于对颅骨进行了大小的归ー化，去除了颅骨大小的影响，利用的是颅骨的形态信息；无需繁琐的手工測量，无需专家知识，自动化程度高，正确率较高，达到94%以上。
图I为本发明基于子空间分析的颅骨性别鉴定方法的流程图。
具体实施例方式为了更清楚地介绍本发明的技术方案，下面结合附图对本发明作进ー步详细的说明。如图I所示，本发明所述基于子空间分析的颅骨性别鉴定方法的主要步骤包括I)分类训练I. I)数据规格化对训练样本集中的颅骨数据进行非刚性数据配准，将颅骨数据的姿态和大小規格化，最后将每个颅骨数据按点的坐标排列为ー个高维的原始特征向量；I. 2)子空间分析对规格化的训练样本数据集进行子空间分析，得到子空间投影矩阵；I. 3)分类器设计将训练样本从高维原始特征空间投影到低維子空间，在低維子空间设计分类器；2)性别鉴定2. I)数据规格化将未知颅骨与训练样本集中的颅骨数据进行非刚性数据配准，将其姿态和大小規格化，并按点的坐标排列为ー个高维原始特征向量；2. 2)子空间特征提取利用步骤I. 2)中的子空间投影矩阵将未知颅骨的規格化数据投影到低維子空间；2. 3)性别分类利用步骤I. 3)中的分类器进行性别鉴定。
本发明中的所述的颅骨数据为ニ维的X光照片数据或三维网格数据，两者处理的不同之处仅在于步骤1.1)数据规格化中的非刚性数据配准，但无论是ニ维的X光照片数据还是三维网格数据的非刚性数据配准都是研究较多的问题，都能够采用相应的经典方法。下面针对所述的颅骨数据为三维网格数据进行描述。所采用的三维颅骨数据是通过对头部CT影像数据进行颅骨和面皮的分割，并采用Marching Cubes方法重构得到的三维网格数据，每个三维网格数据包含大约150，000个顶点和300，000个三角面片。假定有n个训练样本，以下为具体的实施步骤步骤I)分类训练，包含如下分步骤步骤I. 1)，数据规格化把训练样本集中的颅骨的三维网格数据统一到法兰克福坐标系，将每个样本左、右耳孔中心点的距离作为该样本的距离度量単位，即对样本上所有点的坐标进行尺度归ー化。选择ー个參考颅骨，对训练样本集中的颅骨数据进行三维非刚性数据配准，得到顶点个数相同、语义相同、连接关系一致的网格模型。三维非刚性数据配准是ー个较成熟的技术，有大量的方法供选用，这里以一种迭代的TPS (Thin PlateSpline)配准方法为例，其步骤为 ①在參考卢页骨S。上随机选择一定数量(N>6)的点Mtl= ILtlj | Loj= (x0J, y0J, z0J),j=l,. . . ,N}作为特征点，并通过ICP (Iterative Closest Point)方法在目标颉骨T上得到其对应点M2= {L2JI L2j= (x2j, y2j, z2J)，j=l，. . .，N}，将这N对对应点作为TPS变换的控制点集，求取Stl和T间的TPS变换f，对Stl进行变换f后得到变换后參考颅骨S1 ；②在參考颅骨S。上重新随机选择一定数量(N>6)的点M0= {L0JI Loj= (xoj, y0J, z0J), j=l, . . . , N},根据步骤①得到的 TPS 变换 f 求取点集 M0在S1上的对应点集M1=ILu I Llj= (Xlj, Y1j, Zlj), j=l, , N},再通过对S1和目标颅骨T进行ICP,得到 M1 在目标颅骨 T 上的对应点集 M2= {L2JI L2j= (x2j, y2j, z2J)，j=l， ，N}，将 M0, M2 这组对应点作为新的控制点集重新求取Stl和T间的TPS变换f，更新变换后的參考颅骨S1 ；③如果S1与目标颅骨T间对应点的误差之和达到给定的阈值，或迭代次数超过设定的次数，转入下一歩，否则转步骤②；④根据最后获得的TPS变换f确定目标颅骨T与參考颅骨Stl间的点对应，利用点对应计算两者间的旋转和平移变换，并对目标颅骨进行变换以实现姿态调整。步骤③中的阈值和迭代次数能够根据经验来设定。假定配准后的每个颅骨数据包含m个顶点{(x, y, Zi), i = I，2，. . .，m}，将每个卢页骨数据按顶点的坐标排列为ー个3m维的原始特征向量(X1, y1； Z1, x2, y2, Z2, , xm, ym,zm)T。步骤I. 2)，子空间分析对规格化的训练样本数据集进行子空间分析，子空间分析采用独立成份分析ICA、主成份分析PCA等，以采用主成份分析PCA为例，保留95%的数据方差，得到ー个投影矩阵P3mxk，其中k〈n。步骤I. 3)，分类器设计利用投影矩阵将训练样本从3m维原始特征空间投影到k維子空间，每个训练样本得到ー个k維子空间特征，在k維子空间利用Fisher线性判别分析设计分类器。步骤2)，性别鉴定步骤2. 1)，数据规格化把待鉴定的未知颅骨的三维网格数据统一到法兰克福坐标系并进行尺度归ー化，进行如同步骤1.1)中的三维非刚性数据配准，将配准后的未知颅骨的三维网格数据按顶点的坐标排列为ー个3m维的原始特征向量。步骤2. 2)，子空间特征提取利用步骤I. 2)中的投影矩阵将目标颅骨的規格化数据投影到k維子空间。步骤2. 3)，性别分类利用步骤I. 3)中的分类器进行性别鉴定。总之，本发明的实施例公布的是其较佳的实施方式，但并不限于此。本领域的技术 人员极易根据上述实施例，领会本发明的精神，只要不脱离本发明的技术方案的基础的变型或替换，都在本发明的保护范围之内。
权利要求
1.基于子空间分析的颅骨性别鉴定方法，其特征在于，主要包括以下步骤 1)分类训练 1.1)数据规格化对训练样本集中的颅骨数据进行非刚性数据配准，将颅骨数据的姿态和大小規格化，最后将每个颅骨数据按点的坐标排列为ー个高维的原始特征向量； I. 2)子空间分析对规格化的训练样本数据集进行子空间分析，得到子空间投影矩阵； 1.3)分类器设计将训练样本从高维原始特征空间投影到低維子空间，在低維子空间设计分类器； 2)性别鉴定 2.I)数据规格化将未知颅骨与训练样本集中的颅骨数据进行非刚性数据配准，将其姿态和大小規格化，并按点的坐标排列为ー个高维原始特征向量； 2. 2)子空间特征提取利用步骤I. 2)中的子空间投影矩阵将未知颅骨的規格化数据投影到低維子空间； 2. 3)性别分类利用步骤I. 3)中的分类器进行性别鉴定。
2.根据权利要求I所述的颅骨性别鉴定方法，其特征在于，步骤I.I)中所述颅骨数据是ニ维的X光照片数据或三维网格数据。
3.根据权利要求I或2所述的颅骨性别鉴定方法，其特征在于，步骤I.2)中所述子空间分析采用独立成份分析ICA、主成份分析PCA中的ー种。
4.根据权利要求I或2所述的颅骨性别鉴定方法，其特征在于，步骤I.3)中所述的分类器设计采用Fisher线性判别分析方法。
全文摘要
本发明涉及一种基于子空间分析的颅骨性别鉴定方法，包括如下步骤对训练样本的颅骨数据进行数据规格化；对规格化的训练样本数据集进行子空间分析，得到子空间投影矩阵；将训练样本从高维原始特征空间投影到低维子空间，在低维子空间设计分类器；利用训练得到的子空间投影矩阵将规格化的未知颅骨数据投影到低维子空间，利用设计好的分类器在低维子空间分类。该方法不需要繁琐的手工测量，无需专家知识，正确率达到94%以上。在刑侦领域具有重要的应用价值。
文档编号G06K9/66GK102831443SQ201210264630
公开日2012年12月19日 申请日期2012年7月27日 优先权日2012年7月27日
发明者段福庆, 王梦扬, 周明全 申请人:北京师范大学