结合改进卷积神经网络和最小二乘法的颅骨性别鉴定

颅骨性别鉴定在法医学和颅骨面貌复原等领域具有重要研究意义和应用价值,针对传统颅骨性别鉴定需要专家参与且主观性强、计算机辅助方法需要人工标定特征点等问题,本文提出了结合改进卷积神经网络和最小二乘法的颅骨性别鉴定方法。首先,获取三维颅骨模型多角度颅骨图像,利用改进的卷积神经网络计算每个样本的每张图像属于男性和女性的概率;其次,基于概率均值采用最小二乘法计算每张图像对性别鉴定的权重;最后,利用上述步骤得到的最优参数构造决策函数,通过决策值完成颅骨性别鉴定。本文方法抛弃了繁琐的手动测量,对完整颅骨的性别鉴定正确率高达94.4%,对不完整颅骨的性别鉴定正确率高达87.5%,能够获得较好的颅骨性别鉴定性能。

30例成人颅骨体质特征考察与性别鉴定分析

目的探讨颅骨部分结构特征与性别鉴定的关系,开展相关人体颅骨的体质考察。方法考察材料30例颅骨来自学校教学标本库,主要采用非测量观察和体质测量方法,对颅骨的眉弓突度、眉间突度和额骨形态等14项性状指标的表现程度分别计入项目量表,然后统计归类整理分析。结果采用非测量观察方法发现明显倾向男性的15例,倾向女性的14例,1例待定。实施体质测量方法采集颅骨的长宽指数、颅腔容量和上面宽高指数等3项量化指标的原始数据分别计入项目量表,经SPSS统计分析,发现明显倾向男性的9例,倾向女性10例,待定11例。根据以上考察结果,利用Excel总量表进行综合对比处理,最终拟认定男性16例,女性14例。结论本文结果表明,颅骨部分结构特征与性别常量有较密切关系,可用于人类体质学调查。