声明
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外现状
1.2.1 数据预处理阶段
1.2.2 颅像叠加阶段
1.2.3 颅像相似性度量阶段
1.3 本文研究内容
1.4 本文章节安排
第二章 基于颅像重合身份认证的基础理论
2.1 基本原理与可信度分析
2.2 鉴定标准
2.2.1 标志点
2.2.2 审定线
2.2.3 软组织厚度
2.2.4 指数指标
2.3 基本流程
2.4 本章小结
第三章 人脸照片鉴定指标的提取方法
3.1 人脸照片样本的预处理
3.2 人脸照片特征点的自动标定
3.2.1 相关方法
3.2.2 基于回归算法实现人脸特征点检测
3.2.3 与传统方法比较
3.3 基于改进GVF 模型的人脸轮廓提取
3.3.1 问题描述
3.3.2 相关方法
3.3.3 本文方法
3.4 实验结果和分析
3.4.1 人脸照片的特征点自动标定
3.4.2 基于改进GVF模型的人脸轮廓线提取
3.5 本章小结
第四章 三维颅骨鉴定指标的提取方法
4.1 三维颅骨数据的预处理
4.2 三维颅骨特征点的自动标定
4.2.1 相关方法
4.2.2 本文方法
4.3 基于PointNet++对三维颅骨提取轮廓线
4.3.1 问题描述
4.3.2 相关方法
4.3.3 本文方法
4.4 实验结果和分析
4.4.1 三维颅骨特征点的自动标定
4.4.2 基于PointNet++对三维颅骨提取轮廓线
4.5 本章小结
第五章 基于BP神经网络的颅像身份识别器
5.1 鉴定指标的度量
5.1.1 傅里叶描述子
5.1.2 鉴定指标的度量
5.2 问题描述
5.3 BP神经网络
5.3.1 BP 神经网络结构原理
5.3.2 BP 神经网络学习方式
5.3.3 BP 神经网络学习过程
5.4 基于BP神经网络的颅像身份识别器
5.5 实验与结果分析
5.6 本章小结
第六章 颅像身份鉴定系统的设计与实现
6.1 系统需求分析
6.2 系统设计
6.3 系统流程
6.4 系统实现
6.5 本章小结
第七章 总结与展望
本文工作总结
未来工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的科研成果
致谢
西北大学;
