基于全卷积自加权分类器的三维颅骨性别鉴定

摘要

传统颅骨性别鉴定通常需要人为指定或者测量颅骨的几何形态指标,难以全面地提取颅骨性别特征,无法保证性别鉴定的准确率。为此,提出一种基于深度学习的颅骨性别鉴定方法,用三通道的二维图像表示三维颅骨数据,解决了神经网络难以有效处理拓扑复杂的三维颅骨模型的问题;设计了专用的全卷积自加权分类器,分别判别颅骨的不同部位;加入权值网络和patch自加权损失,提升了颅骨性别鉴定的准确率。与文献中的颅骨性别鉴定方法和经典分类网络的对比实验结果表明,本文方法鉴定结果准确率较高(完整颅骨鉴别准确率98.30%,缺损颅骨鉴别准确率98.98%)。