基于空间聚合加权卷积神经网络的力触觉足迹识别

作     者：鲍文霞 瞿金杰 王年 唐俊 鲁玺龙 Bao Wenxia;Qu Jinjie;Wang Nian;Tang Jun;Lu Xilong

作者机构：安徽大学电子信息工程学院合肥230601 公安部物证鉴定中心北京100038 

出 版 物：《东南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Southeast University：Natural Science Edition)

年 卷 期：2020年第50卷第5期

页      面：959-964页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2018YFC0807302) 国家自然科学基金资助项目(61772032) 科技强警基础工作专项资助项目(2018GABJC15). 

主　　题：力触觉 足迹识别 空间聚合加权 VGG19卷积神经网络 

摘      要：为了提高力触觉足迹识别的准确率,提出一种基于空间聚合加权注意力机制的足迹识别算法.首先,采用压力足迹采集器采集并构建一个包含100人2000幅力触觉足迹图像的数据集;然后,采用VGG19卷积神经网络预训练模型提取特征,为获取特征图中足迹压力分布感兴趣区域,设计一种空间聚合加权模块(SAWM),该模块专注高响应区域从而提取足迹中显著区域局部特征,并与输入特征图加权融合,保留显著性特征,抑制不重要特征;最后输出的特征经过平均池化在全连接层实现力触觉足迹的识别.试验结果表明,所提算法准确率达到了91.20%,优于其他注意力机制算法以及传统的足迹识别算法.采用空间聚合加权注意力机制网络模型能够有效进行足迹识别,为身份识别提供技术支撑.