颅面复原技术是利用科学方法和技术手段，将人类颅骨信息恢复为生前面部特征的技术。其主要应用领域包括法医学、人类学和考古学等，它依靠头骨和面部特征之间的相互关系规律来实现。颅面复原可以分为手工颅面复原和计算机辅助三维颅面复原两种主要方式。手工复原是通过专家使用橡皮泥等材料在颅骨模型上重建面部，这种方法费时费力且效果不佳。计算机辅助颅面复原则是利用现代计算机技术，例如三维重建、图像处理和模拟等，进行颅面复原。
计算机辅助颅面复原技术主要分为三个阶段：复原重建、面部表情构建以及五官组合修饰与毛发添加。在复原重建阶段，首先需要构建出三维颅骨模型，并获取颅骨模型上各顶点的软组织厚度数据。随后，需要判断出颅骨的人种和骨龄，以便选择合适的软组织厚度值应用到三维模型上，从而完成颅面复原。在面部表情构建阶段，要在重建的颅面模型上增加表情、肌理等非几何信息，以得到一个更逼真的三维人脸模型。五官组合修饰则包括二维和三维修饰，以及在模型上添加毛发，使复原出的脸部更加生动和形象。
基于颅骨形态的颅面复原技术以颅骨形状特征为基础，结合特定人群的面部软组织厚度数据，采用算法适当添加软组织，以实现面貌复原。目前，复原方法多样，包括对照匹配法、模板法、特征点法、二维凸包法、三维凸包和分区法以及颅骨变形技术等。其中，颅骨变形技术是通过参考颅骨变形匹配待复原颅骨，将匹配模式应用到参考颅面来实现复原。
在颅骨自动配准方面，ICP（Iterative Closest Point）和CPD（Coherent Point Drift）算法被认为是提高配准准确性和鲁棒性的有效方法。ICP+CPD结合算法能够处理含有缺损的颅骨数据，即便是在目标颅骨有缺损的情况下也能取得较好的复原结果。
计算机辅助颅骨面貌复原不仅在人类学研究中有重要价值，对于法医学、刑事侦察等领域也有着极其重要的应用意义。目前，对于颅骨特征点的标定主要依靠手动方式，自动标定方法还不够成熟，因此这也是未来研究的一个重点方向。
在颅骨配准算法方面，除了ICP和CPD，TPS（Thin Plate Spline）算法也经常被使用。今后的研究可能会继续探索更先进的算法，以提高复原的精确度和效率。颅骨配准是整个颅面复原过程中的关键步骤，通过对比研究和优化算法，能够更好地实现颅面复原的目标，进一步推动相关领域的技术进步和应用发展。
