深度学习的颅面重建方法开发出国际首个颅面重建人脸检索系统

克日，四川大学泄漏，该校算计机学院(软件学院)同华西根基医学与法医学院团结，提出了一种基于深度进修的颅面重筑法子，获胜竣工从二维算计机断层扫描的颅骨数据中主动光复出颅面图像，斥地出邦际首个颅面重筑人脸检索编制。闭联收效已宣布正在邦际学术期刊《形式识别》上。

颅面重筑时间大凡被使用于正在没有指纹、牙科记载、放射性质料或DNA等确定性新闻的情景下，依照头骨和样貌的内部闭连光复出颅骨的可靠样貌，进而识别身份。

然而，古代时间所运用的三维重筑法子对数据质料恳求高，一定有完好的头部扫描数据才华用于练习，导致数据收罗价钱大，节制了颅骨与人脸之间繁杂闭连的描写。不只如斯，用三维式样记载颅面几何新闻的数据维度大，正在数据量有限的情景下很难用深度进修时间来实行拟合，容易形成“过拟合”，导致光复成果差。

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