当前位置:主页 > 法律论文 > 治安法论文 >

基于机器学习的平面足迹起脚特征研究

发布时间:2020-08-06 06:32
【摘要】:在我国公安刑事技术工作中,由于足迹特征表述模糊、成因复杂、机理不明,足迹检验在长期以来始终过度依赖足迹学专家的主观经验,各种足迹检验技术,尤其是足迹步态特征检验技术的现代化发展进程缓慢。为了适应新时代公安刑事侦查工作的需要,提高公安刑事侦查工作效率,同时也为了继承发展传统的足迹步态特征检验理论,本文主要关注平面足迹步态特征中的起脚特征,将模式识别领域的相关技术方法应用于足迹步态特征检验领域,取得了较好的效果。本项研究召集约320名志愿者采集到6000多张平面足迹图片,其中约一半图片足趾区域出现了“月牙状”的痕迹。对这一“月牙状”痕迹分两步进行了检测:首先使用了三种方法进行该平面足迹起脚特征的存在性检测。一是使用了一个6层小型卷积神经网络对其进行检测,测试正确率可以达到约97.0%;二是使用了VGG-16经典卷积神经网络,测试正确率约为84.8%;三是提取Haar-like特征后使用Adaboost分类器对其进行检测,测试正确率约为84.3%。可得,小型卷积神经网络在平面足迹起脚特征的存在性检测中效果最佳。其次是根据这一“月牙状”痕迹与整个足迹的相对位置关系来对其进行方向性检测,主要分为偏内起脚和正起脚两类。该步同样使用了三种方法进行效果对比。一是提取GIST特征后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行检测,左右脚的测试正确率分别约为85.4%和81.1%;二是提取HOG特征(Histograms of Oriented Gradients,HOG)后使用SVM进行检测,左右脚的测试正确率分别约为80.7%和76.3%;三是提取Haar-like特征后使用Adaboost分类器进行检测,左右脚的测试正确率分别为72.7%和80.4%。可得,提取GIST特征后使用SVM进行平面足迹起脚特征的方向性检测效果最佳。最后,对平面足迹起脚特征的方向与足迹遗留人起脚时的动作姿态之间的关系进行了探究。截取志愿者身后摄像机所录下的其起脚瞬间的一帧图像,并对其小腿和足之间的夹角进行测量,得出如下结论:绝大部分在第二步中被研判为偏外起脚的志愿者,其起脚瞬间的腿足夹角要小于正起脚的志愿者。本研究证明使用模式识别相关技术来开展平面足迹步态特征的自动化检验是具有可行性的,为后续利用平面足迹步态特征进行足迹分析和人身鉴别打下了良好基础。
【学位授予单位】:中国人民公安大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:D918.91
【图文】:

技术路线图,足迹检验,足迹,步态特征


度上制约了足迹步态特征自动化检验技术的推广应用、优化改善与创新发展。因此,将传统的足迹检验技术与模式识别技术等现代科学技术相结合,创新一种形象直观实用可靠、操作简单的足迹量化检验方法,促进足迹检验的科学化、标准化、自动化发展,是对未来足迹检验研究所提出的要求。1.4 本项研究的技术路线本项研究的技术路线图如下图 1.1 所示。

示意图,方向,示意图,脚趾


图 2.1 起脚方向示意图挖痕,脚跟抬起离开地面,脚趾向下向后挖翻地面的具体表现为在足趾区前部挖出土坑,并同时方等不同方向甩土的现象。与蹬痕不同的是,挖挖、正挖、偏外挖三种。偏内挖和正挖比偏外方向的与起脚动作方向是一致的,但两者作用,脚趾内侧或拇趾部位在起脚时挖动地面,挖出,出现挖痕的位置越偏内,而挖痕的出现率也部位有挖土后甩现象,则多甩向正后方。内收外挖,但挖出的土多甩向内后方。[17]抠痕抠痕,表现为起脚时足跖即将离开地面,趾尖

示意图,月牙,痕迹,足迹


-12-图 2.1 起脚方向示意图2.2.3 立体足迹中的挖痕挖痕是起脚时,脚跟抬起离开地面,脚趾向下向后挖翻地面而遗留的痕迹。在立体足迹中,挖痕的具体表现为在足趾区前部挖出土坑,并同时伴随有向足内侧、向足外侧或向足后方等不同方向甩土的现象。与蹬痕不同的是,挖痕根据方向分类,一般只划分为偏内挖、正挖、偏外挖三种。偏内挖和正挖比偏外挖出现率高。挖痕出现在足迹中位置方向的与起脚动作方向是一致的,但两者作用力的方向相反。外展步易出现偏内挖,脚趾内侧或拇趾部位在起脚时挖动地面,挖出的土甩向外后方。步子外展角度越大,出现挖痕的位置越偏内,而挖痕的出现率也越低。直行步易出现正挖,如果趾尖部位有挖土后甩现象,则多甩向正后方。内收步或青年女子偏外起脚时,易出现偏外挖,但挖出的土多甩向内后方。[17]2.2.4 立体足迹中的抠痕立体足迹中的抠痕,表现为起脚时足跖即将离开地面,趾尖向下抠压地面形成眉毛状或弯月形的痕迹。[17]在松软土地上虽然抠痕部位土发生了移动,但是不想后甩土,在较硬地面上则会出现一道白印。与蹬痕相类似,抠痕也可以根据方向和位置不同而分为五类,内抠、偏内抠、正抠、偏外抠、外抠。其中偏内抠,正抠出现率最高,外抠和内抠很少出现。不同的步幅类型和起脚?

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 杨璐铭;晏诗阳;郝芙蓉;冉美玲;伍舒闻;;肥胖儿童步态特征及足底压力分布的研究进展[J];皮革科学与工程;2013年05期

2 朱晓兰;赵芳;周兴龙;;老年人步态特征的分析及其评价系统的初步建立[J];北京体育大学学报;2006年02期

3 韩均良;常见步态特征的观察与识别[J];河南公安学刊;1993年01期

4 董太金,干东英;六足步行机横爬步态和运动干涉问题的研究[J];机器人;1989年01期

5 朱鹤霖;;高校肥胖大学生步态特征研究[J];当代体育科技;2017年04期

6 何利康;张金艺;韩国川;李鹏;苏全程;;惯性传感体系下步态特征的差异性检测方法[J];工业控制计算机;2018年03期

7 杨先军;李春丽;夏懿;刘建强;王俊青;孙怡宁;;电动跑步机上步态特征获取系统的设计[J];传感技术学报;2012年06期

8 段娟;吴谦;禹晶;苏开娜;;一种新的步态特征提取方法的研究[J];计算机工程与应用;2007年22期

9 杨帆;娄婧婧;;青年男性倒走与正走的步态对比研究[J];当代体育科技;2017年28期

10 张博锋;张静茹;颜科;江苏苏;魏大名;;基于人类行走模型的步态特征提取方法研究[J];计算机应用与软件;2009年05期

相关会议论文 前10条

1 马加彬;李建设;顾耀东;;农村老年妇女步态特征的运动学分析[A];第十五届全国运动生物力学学术交流大会(CABS2012)论文摘要汇编[C];2012年

2 朱虹佳;杜艳艳;;老年人行走过程中不同负重方式对步态的影响[A];第十九届全国运动生物力学学术交流大会论文摘要汇编[C];2017年

3 卫青漫;吴佳艺;刘卉;;行走时使用手机对步态特征的影响[A];第十九届全国运动生物力学学术交流大会论文摘要汇编[C];2017年

4 朱晓兰;赵芳;;老年人步态特征的分析及其评价系统的初步建立[A];第十届全国运动生物力学学术交流大会论文汇编[C];2002年

5 杨帆;潘晓;胡荣勋;;青年男性倒走与正走的步态对比研究[A];第十七届全国运动生物力学学术交流大会论文摘要汇编[C];2014年

6 赵滢;陆阿明;;不同注意控制能力人群双重任务下步态特征的差异[A];第二十届全国运动生物力学学术交流大会论文摘要汇编[C];2018年

7 常鹏飞;姜凯;朱厚伟;潘慧炬;;背包负荷及鞋底硬度对儿童步态影响的运动学分析[A];第二十届全国运动生物力学学术交流大会论文摘要汇编[C];2018年

8 杨帆;张欣;刘学贞;;孕妇步态特征的生物力学追踪分析报告[A];第十三届全国运动生物力学学术交流大会论文汇编[C];2009年

9 杨年峰;王人成;金德闻;黄昌华;季林红;张济川;;人体步态特征的参数化描述[A];中国康复医学会第四届会员代表大会暨第三届中国康复医学学术大会论文汇编[C];2001年

10 裘琴儿;冯枭慧;;青年女性半月板撕裂患者步态的运动学特征研究[A];第十七届全国运动生物力学学术交流大会论文摘要汇编[C];2014年

相关重要报纸文章 前1条

1 冯卫东;改头换面也能认出你[N];科技日报;2008年

相关博士学位论文 前10条

1 韩鸿哲;基于计算机视觉的步态特征提取与身份识别研究[D];北京科技大学;2003年

2 韦素媛;实用步态数据库的建立和步态特征提取与表征方法[D];西安电子科技大学;2013年

3 薛召军;基于小波变换和支持向量机相结合的步态识别新方法研究[D];天津大学;2007年

4 余杰;基于视频的人体目标跟踪与识别技术研究[D];电子科技大学;2016年

5 姚志明;基于步态触觉信息的身份识别研究[D];中国科学技术大学;2010年

6 廖苏;矫形鞋垫对扁平足和内翻膝步态矫正效果的研究[D];北京体育大学;2013年

7 刘波;基于多源图像的生猪体表温度和步态特征提取方法的研究[D];江苏大学;2014年

8 谭建辉;基于信息融合的红外步态识别新技术研究[D];广东工业大学;2011年

9 付海燕;步态分析技术在膝骨性关节炎诊断及中医康复治疗中的应用[D];广州中医药大学;2011年

10 孟军;伊犁马速步赛血气指标、分段速度和步态特征变化规律研究[D];新疆农业大学;2013年

相关硕士学位论文 前10条

1 孟祥雨;基于机器学习的平面足迹起脚特征研究[D];中国人民公安大学;2019年

2 庄嘉敏;浅谈话剧表演创作中的“步态”[D];南京艺术学院;2018年

3 梁海军;基于人脸和步态特征的生物识别系统的研究与实现[D];河北科技大学;2019年

4 孙晗;基于模式识别技术的立体足迹步态特征提取与分类[D];中国人民公安大学;2018年

5 田悦霖;智能终端人体步态特征识别关键技术研究与验证[D];电子科技大学;2018年

6 母洪波;几种步态特征表示方法的研究[D];南京大学;2011年

7 朱晓兰;老年人步态特征的分析及其评价系统的初步建立[D];北京体育大学;2002年

8 鲁继文;基于人体步态特征的身份识别系统研究[D];西安理工大学;2006年

9 杨军;平行线约束下的步态特征提取与基于差分运动切片的步态识别算法研究[D];山东大学;2006年

10 孙潇;篮球专项学生的步态特征和足底压力[D];北京体育大学;2012年



本文编号:2782014

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/falvlunwen/fanzuizhian/2782014.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户3679e***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com