[发明专利]基于子空间分析的颅骨性别鉴定方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，特别涉及一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，这些都增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：形态判别法和测量判别法。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。测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一些测量点，利用测量点建立一些几何变量，根据这些几何变量，通过对一些样本的统计构造判别函数。较之形态判别法，测量判别法对专家知识的要求相对较低，但是对几何量的测量精度要求很高，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。此外，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。这些都增加了测量判别的难度。通过对颅骨的数字化，测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测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。此外，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：

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规格化，最后将每个颅骨数据按点的坐标排列为一个高维的原始特征向量；

1.2）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维子空间，在低维子空间设计分类器；

2）性别鉴定

2.1）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，将其姿态和大小规格化，并按点的坐标排列为一个高维原始特征向量；

2.2）子空间特征提取：利用步骤1.2）中的子空间投影矩阵将未知颅骨的规格化数据投影到低维子空间；

2.3）性别分类：利用步骤1.3）中的分类器进行性别鉴定。

优选地，步骤1.1）中所述颅骨数据是二维的X光照片数据或三维网格数据。

优选地，步骤1.2）中所述子空间分析采用独立成份分析ICA、主成份分析PCA中的一种。

优选地，步骤1.3）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维子空间，在低维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一化，去除了颅骨大小的影响，利用的是颅骨的形态信息；无需繁琐的手工测量，无需专家知识，自动化程度高，正确率较高，达到94％以上。

附图说明

图1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一步详细的说明。

如图1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：

1）分类训练