导读:本文包含了足迹识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:足迹识别,卷积特征,多模特征,特征融合
足迹识别论文文献综述
张艳,王乔,王年,刘晋[1]（2019）在《基于多模特征的足迹识别算法》一文中研究指出基于足迹压力数据提出一种基于多模特征足迹识别算法.该算法采用连通区域滤波法实现足迹压力数据的去噪,对去噪后的数据提取足迹图像的形态特征、压力特征及卷积特征,并基于各特征权重实现足迹多特征的优化融合,最后采用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别.实验结果表明:在50人的足迹压力数据上,叁类不同模态足迹的识别准确率分别达到了100%,99.925%和94.445%,相较于仅采用形态特征和压力特征的识别,所提出算法的平均识别率提高了10.285%,表明该识别算法能够有效进行足迹识别.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
王乔[2]（2019）在《基于赤足足迹的身高分析及身份识别研究》一文中研究指出受足部骨骼和后天生活环境影响,足迹具有唯一性和独特性。足迹包含了人的行走习惯和足型结构等信息,并且具有易采集性和隐蔽性,因而基于足迹的应用研究受到越来越多研究者的关注,而基于足迹数据提取有效的足迹特征,成为能否成功应用的关键。本文在国内外有关足迹特征提取及其应用研究的基础上,分析了赤足足迹特征,并且对足型特征与身高之间的关系以及足型特征、形态特征、卷积特征在身份识别上的应用进行了研究。具体研究内容如下:(1)分析了足迹数据的足型特征、形态特征和卷积特征。根据不同类型的足迹数据和不同的应用领域,针对足迹压力数据提取了足长足宽等足型特征、足底面积和压力直方图等形态特征以及基于LeNet-5模型的卷积特征;针对足迹光学图像数据,在提取足长足宽的基础上还提取了足迹特征点之间的距离特征作为足型特征。(2)使用线性回归的方法分析了叁种测量足长足宽的方法所测得结果的差异性并研究了足型特征与身高之间的关系。通过散点图、Pearson相关系数以及线性回归拟合实验,结果表明了叁种测量足长足宽的方法所测得的结果没有显着性差异;在消除足型特征间的多重共线性的影响后,与身高相关性极高的特征仅有足长;与身高和足长相关性都极高的特征有fAC、fAE、fAF、fBE、fBE、fCM、fEM、fFM。(3)提出一种针对足迹压力数据的分类识别方法。该方法首先通过计算各特征及其组合特征在SVM中的识别准确率选取具有最优识别率的特征子集;然后计算选取后的各特征在分类识别中的权重系数,根据权重系数实现足迹特征的优化融合。同时讨论了优化融合特征在多模态足迹压力数据集上的泛化能力。实验结果表明,此方法能够大大提高特征的识别能力,并且在多模态足迹压力数据集上具有较强的泛化能力。(本文来源于《安徽大学》期刊2019-05-01）
王彪,张斌,戴贝贝[3]（2019）在《利用立体足迹进行人身识别新方法研究》一文中研究指出立体足迹的检验分析鉴定对刑事案件的侦破起到至关重要的作用,但传统检验方法需要丰富的实践经验和专门的知识,只有少量的足迹专家依靠经验来进行人身识别,因此提出一种易掌握、可推广的新方法是十分必要的。基于叁维足迹采集与分析重建技术同机器学习相结合,这种新方法可以使立体足迹检验摆脱传统检验方法,促进足迹检验走向自动化、数字化和标准化。(本文来源于《河北公安警察职业学院学报》期刊2019年01期）
李孟歆,孙艺桐,刘桐序[4]（2018）在《基于混合滤波LBP的鞋底足迹识别》一文中研究指出针对基于局部二值模式算法的鞋印分析算法易受噪声影响,鲁棒性低,精度不低的缺点提出一种基于混合滤波的LBP算子改进策略。本文首先采用混合滤波算法对采集的鞋印图像进行去噪处理,其次采用改进的LBP算法进行鞋印图像特征提取,最后采用欧氏距离对鞋印图像进行识别。通过在自行建立的鞋印库中进行对比实验,相比于传统的局部二值模式算法,本文算法具有较高的识别率,在足迹识别分析方面具有很好的优势。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2018年10期）
施明智[5]（2018）在《叁维激光扫描足迹识别技术应用研究》一文中研究指出设计了一种叁维激光扫描足迹识别设备及其应用程序和算法,研究了采用该设备进行刑事侦查足迹图像采集及识别的方法,通过设计基于激光叁角法测距原理的叁维激光扫描方法完成足迹图像采集,然后通过足迹识别、足迹图像区域的提取、足迹图像降噪与特征提取、图像二值化与层次聚类等关键步骤完成足迹图像识别。该方法采集的足迹图像目标明确,取得了较好的识别效果。(本文来源于《安徽电子信息职业技术学院学报》期刊2018年05期）
朱万春[6]（2018）在《可持续发展背景下基于生态足迹法的旅游扶贫与精准识别研究》一文中研究指出随着人们旅游范围、规模的不断扩大,旅游业的发展为偏远地区带来了可观的经济利益。但是,也对当地的环境、社会、文化产生了一系列负面作用。鉴于偏远地区旅游投资不足、发展困难、基础设施不完善等对旅游业发展的限制,文章提出了针对不同地区采用科学有效的方式开展旅游扶贫的识别,调查贫困人口参与旅游扶贫的情况,并对旅游扶贫目标受众进行精准识别、帮扶及管理。基于可持续发展理论和生态足迹模型,文章提出了一套行之有效的旅游行业精准扶贫识别体系,最大限度地保证了边远地区旅游业健康良性可持续发展,为早日实现边远地区人民脱贫致富、开拓良性可持续旅游发展模式的宏伟战略目标提供了有力保障。(本文来源于《生态经济》期刊2018年07期）
孙晗[7]（2018）在《基于模式识别技术的立体足迹步态特征提取与分类》一文中研究指出立体足迹步态分析是我国刑事科学技术领域足迹分析理论的重要组成部分,曾经在侦查破案中发挥过重要作用。然而在实战中,基于立体足迹的步态分析理论的应用主要以技术人员的经验为支撑,存在主观性较强的缺点。为解决这些问题,让步态分析理论发挥更大作用,本文以模式识别相关理论和方法为技术手段,研究立体足迹中抠痕和踏痕的自动检测算法,实现立体足迹中步态特征的自动提取与分类。首先,使用犯罪现场立体足迹拍照提取的方法,在沙地上大量采集立体足迹照片,然后使用Matlab编写软件,截取足迹照片中的抠痕、踏痕形态图象,建立了规模约为4000的抠痕和踏痕样本库。其次,选取Haar和LBP(Local Binary Pattern,局部二值特征)作为特征提取方法,用这两种方法分别提取抠痕和踏痕的特征向量,选取Adaboost(Adaptive Boosting)作为分类算法,分别基于Haar特征和LBP特征训练出检测抠痕和踏痕的算法,并进行测试。测试效果显示,对于抠痕和踏痕,使用Haar特征和LBP特征这两种方法均有较好的检测效果。之后,针对同一种痕迹,比较两种检测算法的优劣。实验中采用了绘制ROC曲线(Receiver Operating Characteristic)和计算AUC值(Area Under the Curve)的方法。比较发现,对于抠痕基于LBP的检测算法性能较好。对于踏痕,基于Haar特征的检测算法性能较好。经过研究,证明了利用模式识别进行立体足迹步态特征的自动提取与分类是可行的,并且在抠痕和踏痕上取得了良好的实验效果,为利用立体足迹步态特征进行足迹分析和人身鉴别提供了新的思路。(本文来源于《中国人民公安大学》期刊2018-06-14）
金益锋,白艳平,刘寰[8]（2017）在《全国16个省份足迹自动识别系统应用情况分析》一文中研究指出全国已有23个省份完成省级"足迹自动识别系统"的建设,"足迹自动识别系统"的应用显着地提高了足迹的利用率以及案件串并的效率,但是各地应用情况差异较大。为了更好地了解各地2016年度"足迹自动识别系统"的应用情况,本文汇总了2016年全国16个省份"足迹自动识别系统"的应用数据,通过足迹数据提取、系统数据处理和系统利用成果等叁个方面对应用数据进行分析研究,并提出有关建议。(本文来源于《刑事技术》期刊2017年06期）
贾燕雯[9]（2016）在《人体赤足足迹识别算法的研究》一文中研究指出近年来,随着信息处理技术和网络技术的高速发展,犯罪分子的犯罪手法愈加的狡猾,遗留在犯罪现场的痕迹数量急剧减少和愈加模糊。足迹成为了目前犯罪现场遗留痕迹中出现率最高的痕迹信息。足迹承载着人体丰富的生理特征和行为特征。它的分布特征由人自身足部骨骼决定,具有特定性和相对稳定性。足迹检验技术成为现代刑事科学技术中不可或缺的一种,在现代的刑事侦破和叁大诉讼案件中有着举足轻重的地位和作用。本文的研究内容主要包括以下叁个方面:第一:采用了基于多尺度形态学重构的足迹图像滤波算法。该算法首先定义了一个滤波算子作为多尺度形态学滤波时遵循的准则。该算子作用于足迹灰度图像且为非幂等性的连通算子。然后构造最大树结构来描述灰度图像每个灰度级的平面区域和它们之间的关系,按照定义的滤波算子对图像进行滤波。最后用定义的重构准则对滤波后的最大树结构进行重构,输出图像。通过对比中值滤波、均值滤波和高斯滤波对足迹图像的滤波效果,基于多尺度形态学的滤波算法对足迹边缘的保护效果较好,滤波效果强。第二:提出了基于灰度-梯度二维阈值最大熵的足迹图像分割算法。该算法首先根据足迹图像的灰度矩阵求出梯度矩阵,将灰度矩阵和梯度矩阵合成灰度-梯度共生矩阵;其次,利用最大熵原理求出该二维共生矩阵的灰度、梯度二维向量;最后,用该二维阈值向量对足迹图像的边缘进行提取。在提取图像边缘的时候,采用B样条函数曲面拟合算法来进行二值图像的平滑和边缘提取。实验结果表明,该算法提取的图像边缘定位准确、精度高,明显优于其他的算法。第叁:提出了基于形状上下文的足迹特征识别算法。在足迹特征提取时,建立坐标系对足迹图像进行轮廓分段,提取足迹的特征点。采用形状上下文来进行足迹识别时,首先对足迹图像的轮廓进行采样,然后将每个边界进行对数极坐标变换,求取其边界点的对数极坐标直方图,进行两个目标之间相似点的匹配。通过仿真实验研究,采用基于形状上下文算法的足迹识别算法识别足迹的正确率达到93.8%。(本文来源于《沈阳建筑大学》期刊2016-11-01）
刘玉文[10]（2016）在《足迹识别的训练》一文中研究指出当前,现勘提取足迹的数量不少,但在利用上几乎只针对鞋底花纹,而缺乏对留痕人人身信息的利用,造成该现象的重要原因之一是现勘人员对足迹特征的认识和把握不够。因此公安院校应加强足迹识别的训练,训练过程由浅入深可分为四个步骤,分别是支撑点、蹬痕、踏痕和足迹综合识别训练,每一步骤均按照先赤足足迹后穿鞋足迹的顺序进行训练。同时不管是赤足足迹还是穿鞋足迹,训练的次序均为先训练捺印足迹,再训练立体足迹,最后训练平面足迹。(本文来源于《四川警察学院学报》期刊2016年02期）
足迹识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
受足部骨骼和后天生活环境影响,足迹具有唯一性和独特性。足迹包含了人的行走习惯和足型结构等信息,并且具有易采集性和隐蔽性,因而基于足迹的应用研究受到越来越多研究者的关注,而基于足迹数据提取有效的足迹特征,成为能否成功应用的关键。本文在国内外有关足迹特征提取及其应用研究的基础上,分析了赤足足迹特征,并且对足型特征与身高之间的关系以及足型特征、形态特征、卷积特征在身份识别上的应用进行了研究。具体研究内容如下:(1)分析了足迹数据的足型特征、形态特征和卷积特征。根据不同类型的足迹数据和不同的应用领域,针对足迹压力数据提取了足长足宽等足型特征、足底面积和压力直方图等形态特征以及基于LeNet-5模型的卷积特征;针对足迹光学图像数据,在提取足长足宽的基础上还提取了足迹特征点之间的距离特征作为足型特征。(2)使用线性回归的方法分析了叁种测量足长足宽的方法所测得结果的差异性并研究了足型特征与身高之间的关系。通过散点图、Pearson相关系数以及线性回归拟合实验,结果表明了叁种测量足长足宽的方法所测得的结果没有显着性差异;在消除足型特征间的多重共线性的影响后,与身高相关性极高的特征仅有足长;与身高和足长相关性都极高的特征有fAC、fAE、fAF、fBE、fBE、fCM、fEM、fFM。(3)提出一种针对足迹压力数据的分类识别方法。该方法首先通过计算各特征及其组合特征在SVM中的识别准确率选取具有最优识别率的特征子集;然后计算选取后的各特征在分类识别中的权重系数,根据权重系数实现足迹特征的优化融合。同时讨论了优化融合特征在多模态足迹压力数据集上的泛化能力。实验结果表明,此方法能够大大提高特征的识别能力,并且在多模态足迹压力数据集上具有较强的泛化能力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
足迹识别论文参考文献
[1].张艳,王乔,王年,刘晋.基于多模特征的足迹识别算法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[2].王乔.基于赤足足迹的身高分析及身份识别研究[D].安徽大学.2019
[3].王彪,张斌,戴贝贝.利用立体足迹进行人身识别新方法研究[J].河北公安警察职业学院学报.2019
[4].李孟歆,孙艺桐,刘桐序.基于混合滤波LBP的鞋底足迹识别[J].信息技术与信息化.2018
[5].施明智.叁维激光扫描足迹识别技术应用研究[J].安徽电子信息职业技术学院学报.2018
[6].朱万春.可持续发展背景下基于生态足迹法的旅游扶贫与精准识别研究[J].生态经济.2018
[7].孙晗.基于模式识别技术的立体足迹步态特征提取与分类[D].中国人民公安大学.2018
[8].金益锋,白艳平,刘寰.全国16个省份足迹自动识别系统应用情况分析[J].刑事技术.2017
[9].贾燕雯.人体赤足足迹识别算法的研究[D].沈阳建筑大学.2016
[10].刘玉文.足迹识别的训练[J].四川警察学院学报.2016