计算机辅助颅像重合中相似性度量方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 数据预处理阶段 | 第11-12页 |
| 1.2.2 颅像叠加阶段 | 第12-14页 |
| 1.2.3 相似性度量阶段 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 颅像重合的基础理论 | 第18-30页 |
| 2.1 基本原理与可信度分析 | 第18页 |
| 2.2 基本流程 | 第18-25页 |
| 2.2.1 数据预处理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 颅像叠加 | 第21-24页 |
| 2.2.3 相似性度量 | 第24-25页 |
| 2.3 鉴定标准 | 第25-28页 |
| 2.3.1 标志点 | 第25-26页 |
| 2.3.2 审定线 | 第26-27页 |
| 2.3.3 软组织厚度 | 第27-28页 |
| 2.3.4 指数指标 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 叠加像鉴定指标的选取与度量 | 第30-50页 |
| 3.1 鉴定的基本理论依据 | 第30-33页 |
| 3.1.1 回归分析与预测 | 第30-31页 |
| 3.1.2 傅里叶描述子 | 第31-33页 |
| 3.2 叠加像鉴定指标的选取 | 第33-36页 |
| 3.2.1 标志点鉴定指标 | 第33-35页 |
| 3.2.2 指数鉴定指标 | 第35页 |
| 3.2.3 软组织厚度鉴定指标 | 第35-36页 |
| 3.2.4 轮廓曲线 | 第36页 |
| 3.3 人像拍摄角度的影响 | 第36-37页 |
| 3.4 叠加像鉴定指标的度量 | 第37-49页 |
| 3.4.1 叠加像预处理 | 第37-38页 |
| 3.4.2 标志点鉴定指标的度量 | 第38-41页 |
| 3.4.3 指数鉴定指标的度量 | 第41-42页 |
| 3.4.4 软组织厚度鉴定指标的度量 | 第42-43页 |
| 3.4.5 基于傅里叶描述子的下颌曲线相似性度量 | 第43-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于BP神经网络建立相似性度量规则 | 第50-66页 |
| 4.1 问题描述 | 第50-51页 |
| 4.2 BP神经网络的理论基础 | 第51-58页 |
| 4.2.1 BP神经网络模型 | 第51-52页 |
| 4.2.2 BP神经网络算法 | 第52-56页 |
| 4.2.3 BP算法的改进 | 第56-58页 |
| 4.3 BP网络的设计及实验结果分析 | 第58-64页 |
| 4.3.1 网络的设计 | 第58-60页 |
| 4.3.2 实验及结果分析 | 第60-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 颅像重合系统的设计与实现 | 第66-72页 |
| 5.1 系统功能 | 第66-67页 |
| 5.2 系统流程 | 第67-68页 |
| 5.3 系统的实现与展示 | 第68-70页 |
| 5.3.1 开发环境 | 第68页 |
| 5.3.2 系统展示 | 第68-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 本文工作总结 | 第72-73页 |
| 未来工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
