【摘 要】
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提出了颅骨特征点的全自动标定方法,该方法利用分区统计可变模型及模型相似性匹配的方法来标定颅骨特征点。首先,对颅骨分区样本进行统计建模；利用统计模型的形变控制生成基准
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院,北京师范大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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教育部虚拟现实应用工程研究中心(北京师范大学)2012年度开放基金资助项目;陕西省科技计划资助项目(科技新星No.2012KJXX-29);陕西省教育厅科学研究计划资助项目(No.12JK0729)
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提出了颅骨特征点的全自动标定方法,该方法利用分区统计可变模型及模型相似性匹配的方法来标定颅骨特征点。首先,对颅骨分区样本进行统计建模；利用统计模型的形变控制生成基准模型和生成模型,并建立基准模型和生成模型间的映射关系。然后,定义了模型之间相似性。最后,利用模型相似度和映射关系,间接得到待测模型的特征点。实验结果表明：该方法定位眼眶模型特征点的位置平均误差值为3.232 5pixel；当距离阈值为10pixel（模型大小的3%）时,有90%的特征点的位置准确率达到100%。与现有方法相比,本文方法标定的颅骨
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