[发明专利]一种基于多分辨率特征融合的穿鞋序列足迹识别方法

权利要求书

1.一种基于多分辨率特征融合的穿鞋序列足迹识别方法，其特征在于，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：

从待训练序列足迹图像中提取单枚鞋印相对压力分布图像，并对所述单枚鞋印相对压力分布图像组进行拼接，以构建足迹表达六元组；

构建二维多分辨率步法能量图；

构建一维多分辨率步法能量图；

对单枚足迹二维多分辨率步法能量图二元组提取脚印姿态偏移角；

利用上述脚印姿态偏移角构建脚印姿态分组模型；

构建二维多分辨率步法能量图和一维多分辨率步法能量图特征库；

所述在线识别过程至少包括以下步骤：

从待识别序列足迹图像中提取单枚鞋印相对压力分布图像，并对所述单枚鞋印相对压力分布图像组进行拼接，以构建足迹表达六元组；

构建二维多分辨率步法能量图；

构建一维多分辨率步法能量图；

对单枚足迹二维多分辨率步法能量图二元组提取脚印姿态偏移角；

利用分组模型对所述脚印姿态偏移角进行分组；

根据分组后子数据库中的同类图像缩小识别范围；

计算待识别多分辨率步法能量图与特征库的匹配得分，从而得到基于足迹层次化识别策略的识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于多分辨率特征融合的穿鞋序列足迹识别方法，其特征在于，所述足迹表达六元组包括左脚单枚鞋印相对压力图像组I¹、右脚单枚鞋印相对压力图像组I²、以左脚为基准的带步长拼接图像组I³、以左脚为基准的去步长拼接图像组I⁴、以右脚为基准的带步长拼接图像组I⁵以及以右脚为基准的去步长拼接图像组I⁶。

3.根据权利要求1或2所述的基于多分辨率特征融合的穿鞋序列足迹识别方法，其特征在于，所述构建二维多分辨率步法能量图包括：

通过补零法将每个元组下的图像归一化到相同元组下的标准尺寸，将归一化后的图像按元组相加求平均得到二维步法能量图，构建每个人二维步法能量图六元组；

将得到的足迹二维步法能量图进行B层小波分解后，提取低分辨率的最后T层低频系数作为足迹二维多分辨率步法能量图，记作表示第k元第t个分辨率的足迹二维步法能量图，其中G表示鞋底花纹的最大宽度。

4.根据权利要求3所述的基于多分辨率特征融合的穿鞋序列足迹识别方法，其特征在于，所述构建一维多分辨率步法能量图包括：

对二维多分辨率步法能量图中的提取投影向量其中为第k元第t个二维步法能量图水平方向投影向量，为第k元第t个二维步法能量图垂直方向投影向量；

根据投影向量构建足迹一维多分辨步法能量图四元组其中为第k元第t个分辨率下的一维步法能量图。

5.根据权利要求4所述的基于多分辨率特征融合的穿鞋序列足迹识别方法，其特征在于，所述脚印姿态角的计算步骤包括：

分别提取单枚足迹二维多分辨率步法能量图脚掌区域和脚跟区域的几何中心或质心，计算其连线与垂直方向的夹角θ^(k,t)；

以每个元组下各分辨率能量图计算的角度的平均值作为该元组的脚印姿态角，即其中和分别表示左、右脚脚印姿态角。

6.根据权利要求5所述的基于多分辨率特征融合的穿鞋序列足迹识别方法，其特征在于，所述分组模型的构建步骤包括：

计算数据集中每人每个元组下的脚印姿态角；

分别统计数据集中左、右脚脚印姿态角的最大值和最小值，确定脚印姿态角取值的区间范围；

先按左脚脚印姿态角等间隔分为L个子区间；再按右脚脚印姿态角将所得的L个子区间分别等间隔分为R个子区间，最终可得L×R个子区间。