基于稀疏表示的足跡花紋圖像檢索算法研究.pdf

1、足跡花紋圖像是犯罪現(xiàn)場(chǎng)中遺留率較高的重要物證之一，鑒于重復(fù)作案的原因，現(xiàn)場(chǎng)足跡花紋圖像有效的檢索不僅能夠協(xié)助刑偵人員進(jìn)行高效地案件串并，還可以幫助他們快速確定犯罪嫌疑人。因此，足跡花紋圖像有效的檢索是刑事技術(shù)迫切需要解決的問題之一。目前足跡花紋圖像的檢索算法只考慮了查詢圖像與數(shù)據(jù)集圖像之間的相關(guān)性，沒有考慮數(shù)據(jù)集中同類圖對(duì)檢索結(jié)果的影響;并且數(shù)據(jù)集中同類圖之間的特征存在冗余，稀疏表示可以用較少的幾個(gè)特征聯(lián)合表示圖像，更加深刻的描述圖像的

2、本質(zhì)特征，基于此，本文提出了基于稀疏表示的足跡花紋圖像檢索算法。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴根據(jù)足跡花紋圖像的自身特點(diǎn)，給出了基于DCT域的足跡花紋圖像檢索算法，驗(yàn)證了足跡花紋圖像在DCT域特征的有效性。該算法利用足跡花紋圖像的傅里葉梅林特征和DCT域特征相結(jié)合的排序策略使得檢索結(jié)果更加符合主客觀一致性。在含有9294幅足跡花紋圖像的數(shù)據(jù)集中，檢索排名在前10名、前20名的查全率分別達(dá)到了93.9％、96.68％。⑵基于多樣本聯(lián)合

3、表示的足跡花紋圖像檢索算法包括多樣本聯(lián)合字典的構(gòu)建和稀疏系數(shù)加權(quán)重構(gòu)的策略。本文設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)集自動(dòng)擴(kuò)充方法，不但可以提高檢索效果還可以提高算法的泛化能力。將擴(kuò)充后數(shù)據(jù)集中的每類足跡圖像進(jìn)行K-Means聚類，聚類中心即為字典的原子。根據(jù)正交匹配跟蹤算法求得查詢圖的稀疏系數(shù)，利用足跡的花紋占空比賦予權(quán)值重構(gòu)出稀疏系數(shù)。在足跡花紋圖像數(shù)據(jù)集中的實(shí)驗(yàn)表明:本文算法達(dá)到的性能指標(biāo)要優(yōu)于現(xiàn)有的典型算法。在含有9294幅足跡花紋圖像的數(shù)據(jù)集中，檢索排