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基于深度度量学习的足迹光学图像检索算法研究

基于深度度量学习的足迹光学图像检索算法研究

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作者：江畅安徽大学

学位级别：硕士

足迹光学图像蕴含着人体独特的赤足轮廓特征。传统足迹识别方法大多依赖于人工手动提取特征,存在特征有效性与提取效率低等缺点。通过深度度量学习方法对足迹光学图像检索算法深入研究,提高足迹特征提取和识别效率并以此建立足迹光学图... 详细信息

足迹光学图像蕴含着人体独特的赤足轮廓特征。传统足迹识别方法大多依赖于人工手动提取特征,存在特征有效性与提取效率低等缺点。通过深度度量学习方法对足迹光学图像检索算法深入研究,提高足迹特征提取和识别效率并以此建立足迹光学图像检索系统,为足迹特征提取与个体身份识别提供新的方法。主要研究内容包括以下四部分:(1)构建600人足迹光学图像数据集。制定足迹光学图像采集规范并采集数据。通过对采集图像分别使用两种不同的预处理方法得到足迹光学轮廓图像数据集与足迹光学灰度图像数据集,两者共同组成足迹光学图像数据集。为了便于衡量算法的性能,介绍了图像检索常见的评价指标。(2)针对足迹光学图像中轮廓特征明显及类间差异小的特点,提出了基于MSFF-Net的足迹光学图像检索算法。该算法首先基于Inception V2网络改进得到适合轮廓特征提取的轻量级多尺度特征融合网络MSFF-Net;其次提出BNneck联合proxy-based与pair-based的度量学习方法;最后在足迹光学轮廓图像数据集和足迹光学灰度图像数据集分别达到92.01%和95.46%的最高平均检索精度。(3)针对难样本三元组度量学习会产生固定难样本偏见的问题,在前述方法的基础上提出了基于动态难样本三元组的足迹光学图像检索算法。该算法首先通过生成的难样本三元组辅助已知的难样本三元组优化度量空间;其次引入主成分分析方法压缩特征维度;最后在足迹光学轮廓图像数据集和足迹光学灰度图像数据集分别达到94.85%和97.42%的最高平均检索精度。(4)基于PyQT5平台搭建足迹光学图像检索系统。首先设计了包含用户登录及信息管理模块、系统介绍及使用指导模块、足迹光学轮廓图像检索模块和足迹光学灰度图像检索模块四个主要模块的系统总体方案;其次完成系统界面搭建与功能实现。最后进行了系统实测与优化,并通过多组现场足迹模拟图像的跨模态检索,验证了系统多场景下应用的可行性。

关键词：深度度量学习足迹光学图像轮廓特征现场足迹图像检索

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