人脸识别技术在颅骨面貌复原中的应用的中期报告人脸识别技术在颅骨面貌复原中的应用是当前颅骨面貌复原领域的热点研究方向。在本次研究中，我们使用了基于深度学习的人脸识别技术，对颅骨进行面貌复原，并对模型进行了优化。具体而言，我们使用了VAE-GAN（VariationalAutoencoder-GenerativeAdversarialNetwork）模型进行颅骨的面貌复原。该模型可以同时实现面部图像的重建和面部特征的合成，通过将Autoencoder和GAN结合起来，可以更好地保留颅骨的面部结构特征和真实感。在实验中，我们使用了两个数据集进行测试验证：第一个数据集包括来自50个不同种族、性别、年龄的人的面部图像；第二个数据集则包括来自不同年龄和性别的颅骨图像。我们将第一个数据集用于模型的训练和测试，将第二个数据集用于测试模型的准确性和可靠性。通过实验，我们发现，使用人脸识别技术在颅骨面貌复原中的应用，可以有效实现颅骨面貌复原，并具有较高的准确性和可靠性。此外，经过对模型参数和训练过程的优化，可以进一步提高模型的精度和稳定性。总体而言，本次研究为颅骨面貌复原领域的发展和应用提供了一种有效的技术路线和方法，具有重要的理论和实践价值。