基于特征分块的赤足足迹人身识别算法

作     者：金益锋 赵晓蕊 崔均健 陈伟卿 王国栋 蒋雪梅 JIN Yi-feng;ZHAO Xiao-rui;CUI Jun-jian;CHEN Wei-qing;WANG Guo-dong;JIANG Xue-mei

作者机构：公安部鉴定中心北京100038 中国人民公安大学侦查学院北京100038 大连恒锐科技股份有限公司大连116085 

出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)

年 卷 期：2024年第24卷第3期

页      面：1125-1130页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：公安部科技强警基础专项(2021JC17) 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(2022JB040) 

主　　题：足迹学 人身识别 深度学习 特征提取 特征分块 

摘      要：为了提高赤足足迹人身识别算法的准确率,提出了一种基于深度学习的足迹识别算法。足底各区域所受压力的不同导致了它们包含的信息量存在一定的差异性,为了获取更稳定、区分度更高的特征,该算法采用ResNet50作为基础网络,在特征层进行分块处理。构建了一个包含2000人的赤足足迹库进行训练和一个包含3000人的赤足足迹库进行测试,该算法利用500人1000幅测试图在测试库上首位识别准确率达到了98.50%,优于常规的ResNet50网络。实验表明,基于特征分块的足迹识别算法在赤足足迹识别中获得了很好的识别效果。