基于皮膚表面紋理信息推斷年齡的研究.pdf

1、年齡作為人體最基本的生物特征之一，此信息的獲取是法醫(yī)、刑事偵查、人口普查等領(lǐng)域經(jīng)常遇到的一項(xiàng)工作。骨齡檢測(cè)是目前運(yùn)用較多和比較成熟的一種年齡推斷方法，因?yàn)楣趋滥畴A段的發(fā)育狀態(tài)通過(guò)X線表現(xiàn)出來(lái)的形態(tài)特征可以被辨認(rèn)。然而，一旦骨骼發(fā)育成熟，特別是成年以后，其發(fā)育變化特征將不是很明顯，甚至停止，對(duì)于成年人的年齡推斷存在一定的局限性。因此，找到一種不依賴于骨骼的、無(wú)創(chuàng)簡(jiǎn)便的成年人年齡推斷方法是非常有必要的，具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　皮

2、膚是人體最大的一個(gè)器官，其皮膚紋理中隱藏了大量的生物信息。本研究通過(guò)采用圖像處理技術(shù)，對(duì)采集到的135例室內(nèi)工作者的前臂皮膚圖像進(jìn)行紋理特征提取，建立年齡推斷模型。首先，為了加快圖像處理速度和改善圖像質(zhì)量，需對(duì)采集到的皮膚圖像先進(jìn)行預(yù)處理，包括裁剪、灰度化以及直方圖均衡化；然后，對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征提取，包括紋理圖像的灰度空間結(jié)構(gòu)特征以及皮膚紋理線的二維網(wǎng)格結(jié)構(gòu)特征。
　　(1)灰度空間結(jié)構(gòu)特征：對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行小波分解，

3、將分解得到的1階低頻圖像作為下一步求灰度共生矩陣的輸入；最后將計(jì)算得到的在距離為10、方向?yàn)?度下的對(duì)比度、相關(guān)性、能量以及同質(zhì)性作為本研究中皮膚紋理圖像的灰度空間結(jié)構(gòu)特征參數(shù)。
　　(2)二維網(wǎng)格結(jié)構(gòu)特征：為了獲取皮膚紋理線，需要對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)增強(qiáng)、圖像分割以及分水嶺變換，然后對(duì)得到的皮膚紋理線進(jìn)行網(wǎng)格標(biāo)記，最終計(jì)算得到的網(wǎng)格數(shù)以及網(wǎng)格平均面積即為本研究中的二維網(wǎng)格特征參數(shù)。
　　最后運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法將這些紋理特

4、征參數(shù)與年齡進(jìn)行相關(guān)性分析、多元回歸分析，得出依據(jù)紋理多參數(shù)推斷年齡的數(shù)學(xué)模型。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法中提取的皮膚紋理參數(shù)均與年齡有較高的線性相關(guān)性，經(jīng)過(guò)線性回歸分析得到的年齡推斷的數(shù)學(xué)模型，其擬合度較好（男性：決定系數(shù)R2=0.681，女性：決定系數(shù)R2=0.720）。將統(tǒng)計(jì)分析得到的年齡推斷模型測(cè)試于15例志愿者，所得年齡推斷誤差均在3歲以內(nèi)，且其標(biāo)準(zhǔn)誤差為±1.9歲，證明了本方法中的模型對(duì)于成年人年齡推斷具備潛在應(yīng)用的可