基于径向曲线与支持向量回归的颅骨修复方法

颅骨修复技术是对有缺损的颅骨补全对应的缺损部分,进而实现颅骨形状的完整性。针对高维颅骨数据,采用径向曲线来表示颅骨几何特征,结合最小二乘支持向量回归的方法构建颅骨修复模型。提取完整的三维颅骨模型的径向曲线,将其分为已有径向曲线和缺失径向曲线两部分作为训练样本,采用最小二乘支持向量回归统计模型复原出待修复颅骨的缺失径向曲线,进而合并生成待修复颅骨的完整径向曲线,通过迭代最近点算法将合并的颅骨径向曲线与颅骨统计模型进行匹配生成完整的三维颅骨模型。实验结果表明,该方法的平均误差达到6.834×10^-3,比主成分分析方法降低2.90倍,具有更好的修复效果。     

基于测地回归模型的颅面复原

颅面复原是指根据一个未知颅骨的特征预测出对应的面貌,在考古研究、医学整容、刑事案件调查等领域有重要应用.为解决颅面复原过程中存在着数据量大、需要大量标定特征点的手工工作及颅面特征点定义困难的问题,针对三角网格表示的三维颅骨和面皮模型,将颅面模型用从鼻尖出发的一组测地线表示,提出了基于测地回归的颅面复原方法.该方法首先从三维人脸模型的鼻尖点提取一组测地线;然后以颅骨和对应的人脸模型上提取的测地线作为训练样本,采用偏最小二乘回归统计模型复原未知颅骨对应人脸模型的测地线;最后通过迭代最近点算法将生成的测地线与人脸统计模型进行匹配,实现复原测试颅骨的面貌.在192套颅面数据库上进行了颅面复原实验,将基于测地回归法复原的结果与主成分分析法和偏最小二乘回归法复原结果对比,实验结果表明,该方法能够提高复原精度,减少复原时间,取得了良好的复原效果.     

南方某水库底层溶解氧分布特征及低氧成因分析

以南方某水库为例,通过2013年4月至2014年3月的监测数据研究底层溶解氧(bottom dissolved oxygen,BDO)和底层水温(bottom temperature,BT)、p H值、电导率、浊度(TU)、TP、TN、COD、总有机碳(TOC)、Chl-a间的关系,以阐明该水库BDO的时空分布特征及低氧成因。结果表明,BDO春、夏季浓度低,秋、冬季(枯水期)浓度较高,进水口附近的DO浓度普遍高于库中、库心;低氧现象主要发生在夏季(5—8月);水越深、水温越低,BDO下降趋势显著(P0.05);浊度、TOC与BDO为正相关关系。BDO与叶绿素a呈现显著正相关,在底层浮游植物中,蓝藻门占绝对优势,BDO浓度与蓝藻的垂直迁移有关。表明水库BDO在时间上的变化趋势受温度的影响,而空间上的变化受到水动力的影响,低氧现象的发生受到水体垂直密度分层的影响。