基于赤足迹度量分析的方法研究

本文通过介绍赤足迹的分析方法,系统归纳出了常见的赤足迹分析方法,并通过比较分析这些方法,为鉴定人员利用足迹进行同一认定提供了方法和理论依据。

平面赤足迹特征分析与身份识别方法

在对平面墨拓赤足迹进行原始特征分析的基础上,建立基于贝叶斯决策的足迹身份识别模型.在统一的坐标系下,对足迹进行特征点标注和轮廓分段,运用形状分析理论提取了基于角度和距离、基于区域和基于轮廓的3类共41个特征参数。经过特征选择,利用贝叶斯决策进行身份识别,以266人的532枚足迹作为实验数据,正确识别率达到97.8%。实验结果表明,在同等条件下,平面墨拓赤足迹的形态特征具有身份可识别性。

赤脚平面足迹生物特征提取及测算

赤脚平面足迹(赤平足)计算机识别算法和系统建模一致是刑侦图像处理研究的重点内容之一。根据刑侦技术要求和相关技术资料,对赤平足识别系统建模进行了研究,对赤平足生物形态特征点/线进行了选择和定义,提出了特征点定位及特征参数计算的技术思路,并应用Matlab语言对交互式赤平足识别系统进行了编程实践,对实验所得到的形态特征参数进行了误差计算和分析,实现了赤平足交互识别系统的技术方案。经实验表明,该方案已达到刑侦技术识别和鉴定的实际要求,可作为赤平足自动识别系统研发的技术参考。

似然比在赤足足迹检验鉴定中的应用

目的探索似然比检验方法用于赤足足迹鉴定,并对检验结果作量化分析。方法收集300份赤足足迹样本,并对它们的拇趾形状、跖前(后)缘形状、足弓类型、足跟类型、足趾分布是否为重叠型以及第三趾中心点与第二、四趾中心点连线的关系等项特征进行统计,然后计算出各种特征在赤足足迹中的出现概率,计算似然比值。结果对应于6个似然比等级,关联的特征性足迹类型越多则累积似然比值越大,证据强度越高。结论似然比检验可用于赤足足迹的检验鉴定。

赤脚平面足迹自动识别定位算法研究

赤脚平面足迹定位是足迹特征提取、测量及比对的重要基础性工作,它不但影响足迹图像形态特征比对的配准工作以及特征参数提取算法的规则,更主要的是会影响到后续足迹自动识别的一致性定位准确性或精度。文中提出了一种新的赤脚平面足迹定位方法并且给出了相应的程序,从而为赤脚平面足迹自动识别算法研究和程序实现奠定了基础。

赤足袜印整体特征新指标体系研究

赤足足迹的整体特征指标在足迹学的研究中起着至关重要的作用,赤足足迹整体特征指标可用于研究赤足足迹、人身分析及人身鉴定。但是由于现场环境的限制、中介质的种类不同和作用力方向大小不同会导致现场足迹的尺寸发生变化,从而使得某些整体特征指标在进行人身分析时会出现较大的误差。因此建立一套稳定的整体特征指标体系十分必要。根据法医解剖学理论知识选取11个特征指标,运用统计学原理计算出最稳定的特征指标,以避免足迹分析与鉴定过程出现较大误差。

人体赤足形态特征接触面积与身高体质量相关性统计分析

背景:当前法医人类学、人体工程学及足迹学研究均发现足部各信息(如足长、足宽等)与身高、体质量呈现出显著相关性,但国内外文献对有关赤足形态特征接触面积与人体身高、体质量的量化研究尚不完善。目的:分析人体赤足形态特征接触面积与身高、体质量之间相关性,创新法医人类学、人体工程学等相关学科理论体系,为利用赤足足迹进行人身个体识别提供参考。方法:采用足迹学传统平面足迹油墨捺印方法进行样本收集,再利用MATLAB数字软件对足迹对象进行图像处理。测试对象为随机抽取身高分布在165-190 cm之间健康的青壮年男性100名,记录其身高、体质量,获取正常行走步态下的赤足形态特征接触面积并进行统计分析。试验的实施符合《赫尔辛基宣言》和中国刑事警察学院对人体研究的相关伦理要求。结果与结论:在健康青壮年男性正常弓类型(排除中断弓和膨胀弓两种弓区类型)条件下:①人体赤足形态特征接触面积与身高、体质量之间均呈显著正相关(P<0.01),其与人体身高之间关系可被应用于法医人类学、人体工程学、足迹学的身高分析;②身高相较于体质量而言,对人体赤足形态特征接触面积的影响更加显著,更具有直接相关性。

基于多尺度特征的赤足足迹图像人身识别算法

本文提出一种基于深度学习技术的赤足足迹图像人身识别算法。以ResNet50为基础网络,结合水平金字塔匹配(horizontal pyramid matching,HPM)技术提取赤足足迹图像的多尺度特征,并利用三元组损失函数Separate Triplet Loss对赤足足迹进行人身度量学习。结果表明,本文基于6433人的赤足足迹进行训练,在11028人的开集赤足数据集上进行测试,所提出的算法的首位度识别准确率达到了96.2%,并且在CMC和mAP各项指标上均远优于常规的ResNet50网络结合交叉熵损失(cross-entropy loss)以及ArcFace损失的深度学习方法。实验证明,本文提出的基于赤足足迹的人身识别算法达到了很好的识别效果,在万人级别的采集数据上达到了较高的识别水准。

非局部注意力双分支网络的跨模态赤足足迹检索

目的针对目前足迹检索中存在的采集设备种类多样化、有效的足迹特征难以提取等问题,本文以赤足足迹图像为研究对象,提出一种基于非局部(non-local)注意力双分支网络的跨模态赤足足迹检索算法。方法该网络由特征提取、特征嵌入以及双约束损失模块构成,其中特征提取模块采用双分支结构,各分支均以Res Net50作为基础网络分别提取光学和压力赤足图像的有效特征;同时在特征嵌入模块中通过参数共享学习一个多模态的共享空间,并引入非局部注意力机制快速捕获长范围依赖,获得更大感受野,专注足迹图像整体压力分布,在增强每个模态有用特征的同时突出了跨模态之间的共性特征;为了增大赤足足迹图像类间特征差异和减小类内特征差异,利用交叉熵损失LCE(cross-entropy loss)和三元组损失LTRI(triplet loss)对整个网络进行约束,以更好地学习跨模态共享特征,减小模态间的差异。结果本文将采集的138人的光学赤足图像和压力赤足图像作为实验数据集,并将本文算法与细粒度跨模态检索方法FGC(fine-grained cross-model)和跨模态行人重识别方法HC(hetero-center)进行了对比实验,本文算法在光学到压力检索模式下的m AP(mean average precision)值和rank1值分别为83.63%和98.29%,在压力到光学检索模式下的m AP值和rank1值分别为84.27%和94.71%,两种检索模式下的m AP均值和rank1均值分别为83.95%和96.5%,相较于FGC分别提高了40.01%和36.50%,相较于HC分别提高了26.07%和19.32%。同时本文算法在non-local注意力机制、损失函数、特征嵌入模块后采用的池化方式等方面进行了对比分析,其结果证实了本文算法的有效性。结论本文提出的跨模态赤足足迹检索算法取得了较高的精度,为现场足迹比对、鉴定等应用提供了研究基础。

足迹不同部位测量值与身高之间的相关性

为提高利用足迹分析身高的准确性、缩小误差范围,探索利用残缺足迹分析身高的新方法。以河南籍青年人为例,用SPSS软件比较多个赤足足迹测量值与身高之间的相关性,分别得出不同测量值与身高之间的一元、二元回归方程,通过比较不同方程标准估计的误差,以及不同误差范围内的准确率,得出利用赤足足迹测量值科学分析身高的回归方程,为利用足迹分析身高提供科学的可靠方法,为赤足残缺足迹分析身高提供了新思路。

赤平足行为特征匹配与识别研究

赤脚平面足痕迹(赤平足)匹配和识别的刑侦监察,是以提取赤平足图像为证据,比对行为人身份的一种认证技术。由于在行为人行走运动和意识控制的情况下,人脚的形状会产生一定限度的变形,仅依靠一种脚掌轮廓形态特征难于提供充分的判据。因此,研究中以行走和可变形赤平足痕迹为研究对象,应用主动形状模型理论思想,建立了赤平足主动形状识别技术方案,实现了赤平足图像识别系统程序设计,进行了系统方案可行性测试实验和新实例相似性匹配的识别分析实验,得到了较好的结果。文中以同一行为人意识控制下的几种变形赤平足压痕特征实例为例,较详细地分析了系统方案的结构设计、赤平足压痕特征集实例建立方法、分布模型标准化、主成分分析模型建立等关键环节。实验证明,该方案具有较好的可行性和应用价值,适于赤平足痕迹图像识别和鉴定工作。