【摘 要】
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鞋印是犯罪现场高遗留率的痕迹之一。它在缩小嫌疑人范围和案件的串并分析方面发挥着非常重要的作用。鞋印图像分类是指根据鞋印图像花纹确定其所属类别。现有鞋印图像分类算法引入了图像语义信息以期进一步改善分类效率,但忽略了鞋印图像语义基元类别与其空间位置特征的联系以及鞋印图像中存在的语义基元类别与该鞋印类别的联系。所以,本文提出一种基于特有属性和局部语义的鞋印图像分类算法,本文工作共包括四部分:1)给出基于
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鞋印是犯罪现场高遗留率的痕迹之一。它在缩小嫌疑人范围和案件的串并分析方面发挥着非常重要的作用。鞋印图像分类是指根据鞋印图像花纹确定其所属类别。现有鞋印图像分类算法引入了图像语义信息以期进一步改善分类效率,但忽略了鞋印图像语义基元类别与其空间位置特征的联系以及鞋印图像中存在的语义基元类别与该鞋印类别的联系。所以,本文提出一种基于特有属性和局部语义的鞋印图像分类算法,本文工作共包括四部分:1)给出基于特有属性和局部语义的鞋印图像分类算法框架以对鞋印图自身性质的研究总结为基础,并与现有语义分类相结合,本文给出了基于特有属性和局部语义的鞋印图像分类算法框架,其主要包括基于特有属性和局部语义的语义表达、基于多尺度基元替代的空间关系描述、基于混合权重的决策级集成分类。2)给出基于特有属性和局部语义的语义表达算法本文兼顾语义基元类别与其空间位置特征的联系,给出局部语义表达算法。并根据语义基元类别与该鞋印类别的联系,构建特有属性词典。分析特有属性在不同情况下的作用,提出特殊词特征并分析其分类性能。最后给出基于特有属性和局部语义的语义表达。3)给出基于多尺度基元替代的空间关系表达算法采用多种尺度基元替代鞋印图像中的所有基元,将得到的特征进行融合得到完善的鞋印空间关系表达;并分析替代基元尺度和个数对空间关系描述的影响,给出合理的基元替代尺度组合。4)给出基于混合权重的决策级集成分类算法本文采用基于混合权重的决策级集成分类器,对提取的特征使用混合权重进行决策级融合。并给出更适合所提取特征的相似度计算方法、分类决策和权重选择。本文测试数据库包含3500类不同类别花纹的5491幅嫌疑人鞋印图像。待分类图像来自1143类的1143幅嫌疑人图像。经实验验证本文的分类准确率达到了 94.40%,在分类结果具有较好的主客观一致性的情况下,比现有的基于语义的鞋印图像分类算法(分类准确率92.90%)进一步提高了分类性能,是一种有效的分类算法。
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