开发基于机器学习的模型的新方法,用于从牙科参数预测面部尺寸
Damini Siwan1, Kewal Krishan2, Vishal Sharma1
1Institute of Forensic Science and Criminology, Panjab University, Sector-14, Chandigarh, India.
Scientific reports
|November 20, 2025
概括
机器学习模型从牙和数据准确预测面部尺寸,帮助法医识别. 这些人工智能技术提供了一种新的方法,用于重建只有骨遗骸可用的配置文件.
科学领域:
- 法医科学 法医科学 法医科学
- 人类学是人类学.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 个人身份识别在法医科学中至关重要,通常依赖于面部形状重建.
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的进步为法医应用提供了新的预测建模能力.
研究的目的:
- 开发和评估定制的机器学习模型,以使用牙和的参数来预测面部尺寸.
- 在法医识别背景下评估ML模型的准确性和可靠性.
主要方法:
- 从422名参与者 (北印度人口) 收集数据,包括牙造型,面部测量和照片.
- 训练了各种ML模型,包括支持向量回归 (SVR),随机森林回归 (RFR),决策树回归 (DTR) 和线性回归 (LR),使用牙和下巴测量作为输入特征.
主要成果:
- 在预测面部尺寸方面,ML模型实现了高精度 (90-94%) 和低预测误差 (0.1-0.9).
- SVR和线性回归模型表现出优异的性能,其次是RFR,而DTR的准确性较低.
结论:
- 机器学习模型提供了一种新且准确的方法,用于从牙和参数预测面部尺寸.
- 这些人工智能驱动的技术可以增强传统的面部重建方法,提高法医识别,灾难受害者识别和考古分析的准确性.
