26、基于深度学习的面部照片引导头部解剖建模及水域生态清洁机器人设计

基于深度学习的面部照片引导头部解剖建模及水域生态清洁机器人设计

面部照片引导头部解剖建模

在面部照片引导的头部解剖建模中，有一系列关键步骤和技术。首先是计算相似变换矩阵，将统计形状模型（SSM）的地标集与神经网络模型的地标集进行匹配，使 SSM 与目标坐标系相适配。

头部解剖结构的获取

SSM 中完整的头部解剖结构通过标准数字人体模板中的软组织映射获得。映射过程采用非线性薄板样条（TPS）变换，控制点为皮肤和骨骼上的表面顶点。然后，利用 3D 空间插值将头部外表面的变形场插值到内部解剖结构，实现内部解剖结构的个性化，并使内部解剖结构与外表面模型精确重合。

2D/3D 注册算法

2D/3D 注册算法分为两个步骤：
1. 投影与 2D 注册 ：将 SSM 平均形状投影到两个视图中，然后在投影模型图像和面部照片之间进行 2D 注册，得到 2D 投影空间中的变形向量场。
2. 反投影 ：将 2D 变形向量反投影到 3D 空间，得到 3D SSM 的变形。反投影原理基于相似三角形的边长关系，相关公式如下：
- 设点 (O) 到点 (F_0) 的距离为 (m)，点 (O) 到点 (M_0) 的距离为 (n)，点 (F_0) 到点 (F_1) 的距离为 (p)，则点 (M_0) 到点 (M_1) 的距离为：(\vert M_0M_1\vert=\frac{n\times p}{m})
- 设 (F_0) 的坐标为 ((X_0,Y_0,Z_0))，(F_1) 的坐标为 ((X_1,Y_1,Z_1))，(\overrightarrow{