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基于选择性卷积特征描述子融合的鞋印检索算法 被引量:4
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作者 史文韬 唐云祁 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第16期6772-6779,共8页
为了进一步研究基于卷积神经网络的鞋印检索算法,提高基于卷积特征的残缺鞋印检索精度,弥补现有残缺鞋印检索方法的不足,满足公安机关的实战需求,通过引入选择性卷积特征描述子融合(selective convolutional descriptor aggregation,SC... 为了进一步研究基于卷积神经网络的鞋印检索算法,提高基于卷积特征的残缺鞋印检索精度,弥补现有残缺鞋印检索方法的不足,满足公安机关的实战需求,通过引入选择性卷积特征描述子融合(selective convolutional descriptor aggregation,SCDA)方法,研究了基于该理论的鞋印检索算法:首先将鞋印图片输入鞋印数据微调的VGG-16(visual geometry group network),提取conv5-1层输出的张量。然后根据鞋印是否残缺进一步筛选特征,完整鞋印直接展开该张量作为鞋印特征,残缺鞋印则利用选择性卷积特征描述子融合方法筛选卷积特征。为评估算法精度,在CSS-200(crime shoeprints database)和part-FID(part footwear impression database)数据集进行了实验,在CSS-200上Top2%的正确识别率达到94.5%,在Part-FID数据集上Top10%的正确识别率达到82.01%,实验结果表明:本文方法明显提高了残缺鞋印的检索精度,为基于卷积特征的残缺鞋印检索提供了一种新的可行的策略。 展开更多
关键词 卷积神经网络 卷积特征筛选 鞋印检索 残缺鞋印
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