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基于多模特征的足迹识别算法
被引量:
6
1
作者
张艳
王乔
+1 位作者
王年
刘晋
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期73-78,共6页
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...
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,三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.
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关键词
足迹识别
卷积特征
多模特征
特征融合
连通区域滤波法
原文传递
题名
基于多模特征的足迹识别算法
被引量:
6
1
作者
张艳
王乔
王年
刘晋
机构
安徽大学电子信息工程学院
公安部物证鉴定中心
出处
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期73-78,共6页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFC0807302)
公安部物证鉴定中心痕迹科学与技术重点实验室开放基金资助项目(Y06050436)
+1 种基金
安徽大学博士科研启动经费资助项目(J01003220)
国家自然科学基金资助项目(61672032)
文摘
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,三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.
关键词
足迹识别
卷积特征
多模特征
特征融合
连通区域滤波法
Keywords
footprint recognition
convolution feature
multi-modal feature
features fusion
connected component filtering method
分类号
D918.91 [政治法律—法学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模特征的足迹识别算法
张艳
王乔
王年
刘晋
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
原文传递
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