论文摘要：基于三维扫描数据的头面型分类方法研究

人体测量学是人机工程学的一个重要分支，通过测量人体各部位的尺寸，对人体形态特征进行研究。头面型分类是指按照一定规则把人头面分为几个类，每个人的头面都有自己所属的类，是人类工效学的重要基础性课题。头面型分类研究对头盔、防毒面具、防护目镜、通讯耳机、尤其是军事装备的制造具有重要意义。传统的头面部装备设计主要参考头宽、头长两项分离的一维指标，由于这两项一维指标仅反映了头颅的一维尺寸大小，而无法反映三维曲面形状，所以据此设计的头面部装备品往往只能按大小分号而不能按形状分型，而且与头颅的贴合度较差。随着三维扫描技术的发展，通过扫描仪获取头部三维模型，运用头面部的整个形态信息进行头面型分类已获得广泛关注。本文以“头面部三维形态数据管理和分析系统”项目为背景，研究了基于三维扫描数据的头面型分类所需的关键技术和算法；提出了一种基于特征对齐的同质网格模型的三维头面型分类方法，并在此基础上，设计和实现了一个基于三维扫描数据的头面型分类系统。

论文的工作主要包括以下三个部分：

1. 设计了头面型分类处理框架。基于三维扫描数据的头面型分类的关键问题是怎样将三维头部的整体几何形态信息转化为分类特征。这涉及到网格去噪、坐标系转换、测点识别、同质网格生成等一系列问题。论文将分类处理过程分为预处理、同质网格生成和头面型分类等三个阶段。（1）预处理阶段：主要完成对头面扫描数据进行网格简化、网格光顺、网格补洞和坐标系对齐等预处理；（2）同质网格生成阶段：采用基于几何特征和人工交互相结合的方法完成测点识别，同时利用识别的测点作为初始对齐点，基于模板网格变形方法生成头部同质网格；（3）头面型分类阶段：通过测点计算出测量尺寸，采用基于特征尺寸和基于同质网格的方法对头面型进行分类。

2. 提出了基于同质网格的头面型分类方法。采用基于特征尺寸和基于同质网格的聚类方法进行头面型分类，并对分类结果进行对比分析。实验结果表明，基于同质网格的头面型分类方法明显优于传统的基于特征尺寸的分类方法。

3. 设计与实现基于三维头部数据的头面型分类系统。系统其主要功能包括：测试者基本信息管理、头面数据管理、头面数据处理、测点识别与测量项计算、头面型分类、头面数据统计分析等。

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