【摘 要】
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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
【机 构】
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上海交通大学图象处理与模式识别研究所,上海,200240
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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。
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