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题名基于改进残差网络和数据增强的鞋型识别算法
被引量:2
- 1
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作者
张家钧
唐云祁
杨智雄
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机构
中国人民公安大学侦查学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第19期139-147,共9页
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基金
公安部技术研究计划项目(2020JSYJC21)
中央高校基本科研业务费项目(2021JKF203)
上海市现场物证重点实验室开放课题基金项目(2021XCWZK04)资助。
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文摘
在监控视频中搜索犯罪现场出现的嫌疑鞋型是目前侦破案件的重要手段,针对该手段自动化程度低、人工筛选易漏查等问题,提出一种基于改进深度残差网络和数据增强的鞋型识别算法。为增强网络特征提取能力,对深度残差网络进行了研究,在不增加任何参数量的前提下改进瓶颈结构,提升算法精度;针对瓶颈结构中下采样操作存在的问题,改进下采样模块,缓解网络下采样时信息丢失问题;引入Mixup和光学变换数据增强算法,建立数据之间的线性关系,丰富数据的多样性,进而增强网络模型的鲁棒性;最后,采取中心损失函数和Softmax损失函数联合训练的方法,使训练数据达到更好的聚类效果。为验证所提算法的有效性和实用性,在多背景鞋型数据集上对所提算法进行测试,测试结果表明,所提算法mAP、Rank-1精度分别达到66.83%、86.77%,可以有效提高网络识别精度。
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关键词
鞋型识别
残差网络
瓶颈结构
Mixup算法
中心损失函数
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Keywords
shoe type recognition
residual network
bottleneck structure
Mixup algorithm
center loss function
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名融合自适应感受野与多支路特征的鞋型识别算法
- 2
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作者
张家钧
唐云祁
杨智雄
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机构
中国人民公安大学侦查学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期295-303,共9页
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基金
公安部技术研究计划项目(2020JSYJC21)
中央高校基本科研业务费项目(2021JKF203)。
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文摘
随着监控摄像头的普及和图侦技术的快速发展,“鞋印+监控”技战法成为公安机关侦破案件的重要手段。该技战法根据现场嫌疑鞋印推断出嫌疑鞋型,进而在犯罪现场周围监控视频中查找对应鞋型,锁定犯罪嫌疑人。然而现有鞋型识别算法无法充分提取嫌疑鞋印的重要特征,导致识别准确率降低。针对该问题,提出一种融合自适应感受野模块与多支路特征的鞋型识别算法。通过设计一种自适应感受野模块,使网络自适应选择合适大小的感受野特征,增强网络的特征提取能力,同时构建多支路特征融合模型,融合网络的深层和浅层特征,以充分利用有效特征进行鞋型识别,从而提高识别精度。在此基础上,采用中心损失函数和标签平滑损失函数联合训练的方法,在增大类间差距的同时缩小类内差距,增强模型的泛化能力。在多背景鞋型数据集上进行实验,结果表明,该算法Rank-1和mAP精度分别为79.77%和62.18%,具有较优的识别效果,为公安刑侦实战提供了一种可行方案。
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关键词
鞋型识别
自适应感受野
特征融合
中心损失函数
标签平滑
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Keywords
shoe type recognition
adaptive receptive field
feature fusion
Center Loss function
Label Smoothing(LS)
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于注意力机制的鞋型识别算法
被引量:5
- 3
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作者
张家钧
唐云祁
杨智雄
耿鹏志
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机构
中国人民公安大学侦查学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第2期357-365,共9页
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基金
公安部技术研究计划(2020JSYJC21)
中央高校基本科研业务费(2021JKF203)。
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文摘
根据现场遗留鞋印推断出作案人所穿鞋型,再从周围监控视频中搜索嫌疑鞋型已成为公安机关侦破案件的重要技战法。针对该技战法完全依赖人工筛查、受主观影响大、易造成漏检等问题,提出了一种基于注意力机制的鞋型识别算法。首先,建立了贴近公安刑侦实战、样本容量为300的多背景监控鞋型数据集。然后,提出了一种注意力机制模型,以增强残差网络(ResNet50)对鞋子重要特征的提取能力。最后,对比了选取不同特征层输出作为鞋子特征及不同卷积特征聚合方法对识别精度的影响。为了增强模型的泛化能力,在损失函数中加入Label Smoothing。在多背景数据集上的实验结果表明,本算法的Rank-1、平均精度均值分别达到74.32%和56.97%。
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关键词
机器视觉
深度学习
鞋型识别
注意力机制
特征聚合
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Keywords
machine vision
deep learning
shoe type recognition
attention mechanism
features aggregation
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于卷积神经网络的鞋型识别方法
被引量:7
- 4
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作者
杨孟京
唐云祁
姜晓佳
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机构
中国人民公安大学刑事科学技术学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019年第19期195-202,共8页
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基金
国家重点研发计划(2017YFC0822000)
国家自然科学基金(61503387,61772539)
+1 种基金
上海市现场物证重点实验室开放课题
中央高校基本科研业务费项目(2018JKF217)
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文摘
“监控+鞋印”是目前公安机关刑事侦查的重要技战法,其基本原理是依据犯罪现场鞋印推断嫌疑人所穿鞋型,然后到周边监控视频中检索嫌疑鞋型。针对“监控+鞋印”技战法自动化程度低下的问题,提出一种基于卷积神经网络的鞋型识别方法,实现对嫌疑鞋型的自动识别。根据鞋型识别独有特点,在DeepID的基础上设计卷积神经网络框架,并构建鞋型样本数据库(50双鞋型样本,共计160231幅图像)。运用Caffe框架结合不同网络模型对鞋型图像数据进行训练和测试,实验设计的初始网络结构由两层卷积、两层池化、两层全连接组成。实验比对了不同的第一层全连接层输出元素数目对网络性能与训练效率的影响,又在不改变输出特征图大小的情况下比对了不同网络深度的实验结果,在优化模型的基础上引用重叠池化得到实验最优网络模型。实验结果表明,卷积神经网络对于鞋型有很好的识别效果,识别精度值最高达96.06%,为鞋型识别提供了一种新的途径。
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关键词
机器视觉
鞋型识别
卷积神经网络
重叠池化
刑事侦查
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Keywords
machine vision
shoe type recognition
convolutional neural network
overlapping pooling
criminal investigation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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