鞋印匹配算法
鞋印是案件现场留下的主要线索,在案件侦破中起着十分重要的作用.传统的鞋印匹配算法是基于人工编码的,识别能力有限且对操作者依赖性强.本文提出了基于功率谱密度(PSD:power spectral density)和Zernike矩的鞋印匹配方法.针对捺印图片或现场获取的花纹清晰的鞋印图片,利用功率谱密度的相关系数实现匹配.针对背景复杂或花纹不清晰的现场鞋印图片,将鞋印用一系列不规则形状表示,通过插值对形状进行平移、尺度标准化,并将变换后的形状归一化到单位圆内计算各阶Zernike矩.利用Zernike矩重构原形状,依据各阶矩的重构能力进行特征选择,构成特征向量,最后通过特征向量间的加权欧式距离实现匹配.实验对400余幅真实的鞋印进行了测试,结果表明,识别率在86％以上,可有效地实现鞋印的匹配。
鞋印匹配 功率谱密度 Zernike矩 人工编码 案件侦破
肖睿 陆乃将 施鹏飞
上海交通大学图象处理与模式识别研究所,上海,200240 上海科比生物识别技术有限公司,上海,201203
国内会议
北京
中文
356-360
2006-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）