[发明专利]一种基于压力特征的穿鞋足迹序列识别方法

说明书

本发明提供一种结合压力特征的穿鞋足迹序列识别方法，分为离线训练过程和在线识别。在离线训练时，提取所述待训练的压力足迹序列图像的单枚鞋印相对压力图像，提取基于前后足的质心偏移角，构建所述待训练的压力足迹序列图像的足迹压力能量图四元组，最终得到足迹的五元组特征表达构成的特征数据库。在线识别中，将待识别的足迹五元组特征与预先存储的特征数据库中的数据计算相似度得分，通过排名完成对穿鞋足迹序列的识别。本方法根据能反映人行走习惯的最小单元，采用两枚足迹构造足迹压力能量图，减小了误差累积，提高了识别精度，通过足迹压力能量图四元组相似度加权融合，可以使匹配结果更加稳定，本发明研究的是穿鞋足迹序列，适用性更加广泛。

技术领域

本发明涉及足迹识别技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于压力特征的穿鞋足迹序列识别方法。

背景技术

目前在基于足迹序列的生物特征识别中主要步骤有特征提取和特征匹配。特征提取包括步幅特征和压力特征。对于足迹步幅特征的获取^[1,2]，主要步骤是：1)通过求取同侧相邻两足迹的质心的连线为步行线；2)求取前后相邻左右足迹的对应点间的距离(通常选择后跟的边缘点)为步长；3)足迹后跟边缘点与对侧步行线之间的距离为步宽；3)足迹中心线与步行线在前进方向的夹角为步角。

对于压力特征的提取通常采用的方法是提取行走过程中的足迹质心压力轨迹(cop)^[5]。

采用的匹配方法主要有：(1)U检验法：文献通^[3]过实验将20个嫌疑人与罪犯留下来的步幅六项数量指标进行统计，计算其样本均值与均值差的绝对值，再与计算好的均值差上限值表进行比较，可以排除掉18个人，再结合其他破案手段最终确定了犯罪分子(2)极差检验法：第一步，测量现场作案人的足迹序列中正常的步长、步宽、步角数据，并计算出各项指标的均值。第二步，测量嫌疑人的足迹序列中正常的步长、步宽、步角数据，并计算出各项特征指标的均值，嫌疑人足迹序列的遗留条件要尽可能的与现场接近。第三步，分别计算出各个嫌疑人与现场步幅特征的对应指标均值差的绝对值。第四步，检验嫌疑人与现场各对应指标，如果说特征检验指标其均值差的绝对值小于或等于该指标的极差量值，则判为肯定：若大于该项指标的极差量值，则判为否定。检验嫌疑人与现场步幅六项指标后，若有其中有一项指标未被接收，即判为否定；只有当六项指标全部被接收时，才能下结论为嫌疑人的步幅特征与现场作案人的步幅特征一致。(3)隶属度检验法^[3]：＂隶属度＂是模糊数学中的一个概念。它表示一个元素隶属于某个模糊集合的贴近程度。当某案件未被査清之前，＂作案人的足迹特征＂就是一个模糊集合，与此对应的＂论域＂是一切可疑的对象。每一个嫌疑人都在一定程度上隶属于＂作案人的足迹特征＂这一模糊集合，每一个元素贴近某个模糊集合程度的差异可以用一个介于0与1之间的数据表示出来，这个数据就叫隶属度。

参考文献：

[1]山东政法学院.一种利用步幅特征综合指标定量检验方法.中国，申请公开的发明专利,201710902633.5.2017

[2]潘楠,伍星,李岩,等.智能步幅特征分析检验系统的设计与实现[J].科学技术与工程,2014,14(3):64-69.

[3]袁胜,王阳.中国足迹检验技术沿革及其展望.云南警官学院学报,2011(2):119-121.

[4]彭进,伍星,等.成趟与立体足迹分析检验系统的研究[D].昆明理工大学,2016.

[5]李从珠,王清举,韩均良,等.U检验法在步法鉴定中的应用[J].数理统计与管理,1982(2):17-21.