基于SIFT、K-means和BOF的鞋底痕迹检索

随着计算机技术的迅猛发展,图像处理在不同领域中发挥了重要作用。在刑侦方面,实现鞋印的信息化检索,对侦破串并案件有着重要的意义,使用K-means聚类算法对SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)的特征向量矩阵进行聚类,构建鞋底痕迹花纹图像视觉特征包,根据余弦相似定理排序得出结论。实验结果表明,该算法对于鞋底痕迹花纹图像检索具有较高查准率,并且对于残缺的鞋底痕迹花纹图像具有较强的抗变换性。