[发明专利]一种结合步法特征的成趟足迹识别方法

说明书

本发明提供一种结合步法特征的成趟足迹识别方法，其特征在于，至少包括：离线训练过程和在线识别过程。通过采集单元获取待训练的成趟足迹图像，得到初始待训练的成趟足迹图像数据集。提取所述待训练的成趟足迹图像中单枚足迹。构建所述待训练的成趟足迹图像的步法能量图。提取用于粗粒度分类的待训练成趟足迹图像的步幅特征，根据提取的步幅特征构建成趟足迹粗粒度分类模型，进一步根据步法能量图与粗粒度分类模型再构建细粒度识别模型。本发明根据三角形稳定性原理，采用三枚单个足迹组成的图像加权平均，得到步法能量图作为判别图像，通过将不同时间段采集的脚印加权平均，减少了匹配误差，还保持了左右脚的相对关系，是足迹步法特征的融合，充分体现了成趟足迹的差异性。

技术领域

本发明涉及成趟足迹的识别算法，特别是涉及一种结合步法特征成趟足迹的识别算法。

背景技术

目前针对成趟足迹的主要研究工作有以下几种：

1、将成趟足迹中能够反映个体步幅特征规律的六个随机变量(步长、步角、步宽)作为研究对象，然后结合不同的步幅特征定量化检验方法，来判断足迹的归属。其中，《智能步幅特征分析检验系统的设计与实现》中提出一种智能步幅特征分析检验系统，该系统主要功能包括：足迹提取、图像拼接、基于主分量分析(PCA)的步幅特征提取、隶属度检验等关键技术。

2、将成趟足迹采集过程中的压力信息作为研究对象，对每只脚的压力分布和采集过程中质心与重心的变化轨迹进行分析，从而达到识别的效果。

目前针对成趟足迹的研究工作中存在的问题是：1)压力变化信息需要动态采集，并不适用于案件现场的成趟足迹识别；2)步幅特征中的步长和步宽相对易受外界环境干扰，并不稳定，作为主要研究特征具有一定局限性。

发明内容

根据上述提出的技术问题，而提供一种结合步法特征的成趟足迹识别方法。

本发明提出一种结合步法特征的成趟足迹识别方法，其特征在于，至少包括：离线训练过程和在线识别过程；

所述离线训练过程至少包括以下步骤：

S11：通过采集单元获取待训练的成趟足迹图像，得到初始待训练的成趟足迹图像数据集D＝{f_i,i＝1,2,L,N}，其中f_i表示第i个人的成趟足迹，N表示人的个数；

S12：提取所述待训练的成趟足迹图像集D中的单枚足迹；

S13：构建所述待训练的成趟足迹图像的步法能量图；

S14：根据单枚足迹提取用于粗粒度分类的待训练成趟足迹图像的步幅特征；

S15：根据提取的步幅特征构建成趟足迹粗粒度分类模型；

S16：根据步法能量图和粗粒度分类模型构建成趟足迹细粒度识别模型。

所述在线识别过程至少包括以下步骤：

S21：通过采集单元获取在线识别的成趟足迹图像；

S22：提取所述在线识别的成趟足迹图像中单枚足迹；

S23：构建所述在线识别的成趟足迹图像的步法能量图；

S24：提取粗粒度分类在线识别的成趟足迹图像的步幅特征；

S25：将提取的步幅特征输入到通过所述离线训练过程步骤S15构建的粗粒度分类模型，得到粗分类结果；

S26：根据粗粒度分类结果和提取的步法能量图，通过S16所构建的细粒度识别模型进行成趟足迹的细粒度识别。

进一步的，所述在线识别的/待训练的成趟足迹图像提取单枚足迹：