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基于注意力机制的跨花纹鞋印序列识别算法研究

基于注意力机制的跨花纹鞋印序列识别算法研究

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作者：龚楚洋大连海事大学

学位级别：硕士

鞋印序列是指具有时序关系的多枚鞋印的集合,能够反应双脚解剖结构特征以及在行走过程中的空间几何关系和压力特征等生物信息,其具有稳定性和不易伪造的特点。在银行、机场等需要身份登记管理的场合,足迹采集设备还可以隐蔽置于地下,受... 详细信息

鞋印序列是指具有时序关系的多枚鞋印的集合,能够反应双脚解剖结构特征以及在行走过程中的空间几何关系和压力特征等生物信息,其具有稳定性和不易伪造的特点。在银行、机场等需要身份登记管理的场合,足迹采集设备还可以隐蔽置于地下,受试者不易察觉。用足迹特征进行人员身份验证与识别具有很高的应用价值。跨花纹鞋印序列是指待检鞋印序列与注册鞋印序列由不同鞋底花纹的鞋踩踏形成。鞋底花纹的差异会造成同一人的鞋印外观差异较大,致使基于跨花纹鞋印的身份识别难度加大。为此,本文对跨花纹鞋印序列识别方法进行研究,主要工作如下:1)提出了一种跨花纹鞋印图像预处理方法。通过参考代表鞋印图像对不完整的鞋印图像进行修复,解决因随机干扰导致的鞋印图像缺损问题。检测提取出鞋印图像的压力显著性区域,对此区域利用快速行进法进行鞋印花纹缝隙区域内压力值的预测,相比于直接对整幅鞋印图像进行修补,该方法能够减少不重要区域的误差以及鞋底花纹的负面影响。2)提出了基于注意力机制的足迹能量图组的跨花纹鞋印序列表达方式。首先对足迹能量图组进行压力显著性区域提取,生成显著性区域的足迹能量图组,再加权融合不同尺度的能量图构建能量熵图组和能量均值图组,共生成4类能量图组(24种能量图)来表达跨花纹鞋印序列。在数据集CSSD1、数据集CSSD2-T1和数据集CSSD2-T2上的识别率分别为79.35%、84.48%和92.81%。3)提出了基于卷积神经网络融合通道注意力的跨花纹鞋印序列身份识别方法。首先使用特征提取模块得到足迹能量图组的特征图,再把各个特征图的特征权重重新进行分配,最后通过身份识别模块得到身份识别结果。根据跨花纹鞋印图像的特点,给出了多尺度截断均值滤波的数据增广方式。在数据集CSSD2-T1和数据集CSSD2-T2上的识别率分别为66.50%和84.64%。4)提出了结合步幅特征的跨花纹鞋印序列身份识别方法。步幅特征提取简单,只需要单一鞋印序列进行注册与训练,将其与其他特征进行融合,弥补其他特征需要多种花纹的鞋印序列进行注册的缺点,进一步提升了识别性能。在数据集CSSD1、数据集CSSD2-T1和数据集CSSD2-T2上的识别率分别为81.94%、86.21%和96.08%。

关键词：鞋印序列识别注意力机制跨花纹足迹能量图组卷积神经网络

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