[发明专利]一种颅骨性别鉴定方法

权利要求书

1.一种颅骨性别鉴定函数获得方法，其特征在于，方法包括：

步骤一，将训练颅骨样本集中的所有颅骨样本转换到法兰克福坐标系A下，并进行尺度归一化；训练颅骨样本集中的颅骨样本数N不少于50个；

步骤二，将归一化后的颅骨样本n围绕Z轴旋转，n＝1,2,.3...,N，每旋转α获得一张该颅骨样本的图像，1≤α≤90°，得到不同旋转角度下该颅骨样本的多张图像；

步骤三，利用改进的卷积神经网络方法提取颅骨样本n的全局特征，n＝1,2,.3...,N，所述改进的卷积神经网络方法依次为输入、第一卷积、第二卷积、下采样、第三卷积、第四卷积、下采样、全连接和输出；利用sigmoid函数计算颅骨样本n的每张图像所属性别的概率，所得多个概率构成颅骨样本n的概率向量p_n，n＝1,2,.3...,N；

步骤四，利用最小二乘法对所有颅骨样本的概率向量求解最优参数w^*，

q_n＝0或1，q_n取值根据颅骨样本n所属性别不同而取值不同；

步骤五，设计颅骨性别鉴定函数：D＝p_xw^*-l，D为因变量，p_x为自变量，l＝0或1。

2.一种颅骨性别鉴定方法，其特征在于，方法包括：

步骤1，将待鉴别颅骨转换到法兰克福坐标系A下，并进行尺度归一化；

步骤2，将经步骤1处理后的待鉴别颅骨样本围绕Z轴旋转，每旋转α得到一张该颅骨样本的图像，1≤α≤90°，获得不同旋转角度下待鉴别颅骨样本的多张图像；

步骤3，利用改进的卷积神经网络方法提取待鉴别颅骨样本的全局特征，所述改进的卷积神经网络方法依次为输入、第一卷积、第二卷积、下采样、第三卷积、第四卷积、下采样、全连接和输出；利用sigmoid函数计算待鉴别颅骨样本的每张图像所属性别的概率，得到待鉴别颅骨样本的概率向量p_x；

步骤4，采用权利要求1所述方法构建的式(7)对待鉴别颅骨样本进行性别鉴定：

D＝p_xw^*-l (7)

假设l＝0代表男性、l＝1代表女性，若|D|的值小于0.5则待鉴别颅骨样本的性别为男性，否则，待鉴别颅骨样本的性别为女性；

假设l＝0代表女性、l＝1代表男性，若D的值大于0.5则待鉴别颅骨样本的性别为男，否则待鉴别颅骨样本的性别为女。