基于局部语义块和流行排序的鞋印图像检索
发布时间：2021-01-30 18:50
鞋印图像是犯罪现场留存率较高的证据之一,由于存在重复作案的情况,现场遗留的鞋印图像可以帮助刑侦人员快速进行的案件串并,这可以大大增加案件的侦破几率。同时,如果刑侦数据库中有对应人员录入的鞋印图像,则可以直接缩小破案范围,甚至直接锁定嫌疑人。因此,针对现场遗留的鞋印图像的快速有效的检索是刑侦领域急需解决的一个技术问题。目前的鞋印图像检索算法没有考虑到用户关注的局部区域,而是直接将整幅鞋印图像输入到检索系统提取特征,再将其用于检索。由于现场鞋印图像大多是残缺以及模糊的,将整幅图像作为唯一输入并不合适,本文认为某些保留下来的清晰的局部区域应该得到更多的关注;并且,现有的鞋印图像二次检索算法对于残缺库图之间的关系描述不准确,需要加以改进。基于以上两点,本文提出了基于局部语义块和流形排序的鞋印图像检索算法,主要工作如下:1)提出了基于局部语义块的现场鞋印图像检索算法现场的鞋印图像通常是残缺以及模糊的,为了减弱这一现象对于检索性能的影响,本文不仅使用了整幅图像作为输入,还引入了局部语义块作为输入。本文提出的基于局部语义块的现场鞋印图像检索算法根据现场鞋印图像的特点给出了两个规则,即优先选取清晰的局...
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１?３种类型的鞋印图像样本和预处理后的图??Ｆｉｇ?２．１?Ｓａｍｐｌｅｓ?ｏｆ?ｔｈｒｅｅ?ｔｙｐｅｓ?ｏｆ?ｓｈｏｅｐｒｉｎｔｓ?ａｎｄ?ｔｈｅｉｒ?ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄ?ｖｅｒｓｉｏｎ??
谱特征ｉ??????????Ｌ＿＿＿．???１??鞋底花纹??Ｃ：＝：—＾?Ｊ与数据库图计算局１１查询图与库图之间的＼?＾??＞部语义相似度?全局表观相似度￣??????????????」???Ｙ???ｉ将两部分相似度分别???ｙ归一化，并融合得到??１?一次检＿结果???ｙ??＾?［???甘工此、：ｉｔ祐职排讫笛?｜计算病两库图??基認ｉｉｓｉｒ—ｔｓｓ蠢??１??Ｉ根据排序得分由大??到小输出图像??１???图２．?２本文算法流程图??Ｆｉｇ．２．２?Ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｐｒｏｐｏｓｅｄ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??本文提出由用户选择出一块区域，然后基于这个局部区域衡量两张鞋印图像之间??的相似度，这样就避免了缺损区域带来的干扰，能够更加准确的衡量两张鞋印图像之??间的相似度。我们称这个局部区域为局部语义块。??用户选择出局部语义块后，如何衡量局部语义块与库图之间的相似度是一个很重??要的问题，因为二者的尺度并不相同。本文的思路是使用每个库图中与局部语义块最??相似的局部区域与局部语义块之间的相似度作为局部语义块与库图之间的相似度。??Ｗａｎｇ！３７］已经证明了小波傅里叶梅林特征在这类图像的有效性，但如果基于此特征进行??块与块之间的匹配，那么则需要对库图进行逐像素取块再提取小波傅里叶梅林特征，??考虑到检索效率的问题，这在实际中是难以应用的。因此本文采用ＮＣＣ的方法来寻??找库图中与局部语义块最相似的局部区域。这种方法是本质是基于空域进行匹配，虽??－１３?－??
基于局部语义块和流形排序的鞋印图像检索??１??圓??图３．?２低质量鞋印图像示例（存在花纹被粘连，小洞和毛刺的现象）??Ｆｉｇ．３．２?Ａｎ?ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?Ｌｏｗ?ｑｕａｌｉｔｙ?ｓｈｏｅｐｒｉｎｔ（Ｗｉｔｈ?ｓｍａｌｌ?ｈｏｌｅｓ?ａｎｄ?ｂｕｒｒｓ，?ａｎｄ?ｐａｔｔｅｒｎｓ?ａｒｅ?ｓｔｕｃｋ）??ＷＭ?＝?Ｍ｛Ｌ，０，０）?（３．７?）??根据刑侦人员的办案经验，在现场遗留的鞋印图像中，上半脚掌的图像质量相对??与下班脚掌的图像质量相对较好。在本文的算法中，将鞋印图像分为上下两个部分，??分别提取小波傅里叶梅林特征，并分别用＾和＿８来表示。目的是在检索的时候??分别计算上半脚掌与下半脚掌之间的相似度，并给与上半脚掌较高的可信度，给与下??班脚掌较低的可信度，这将会在３．３．２中具体描述。基于小波傅里叶梅林特征，可以得??到库图与查询图的全局表观相似度ｓ２。??３．?３．?２算法流程??本文的算法总体分为两个过程，首先，引导用户选取一个局部区域作为局部语义??块，并基于用户选取的局部语义块计算查询图与库图之间的局部语义相似度；然后，??基于小波傅里叶梅林特征计算全局表观相似度；最后，进行融合得到排序得分。??１）基于局部语义的鞋印图像检索??（１）根据制定的规则，用户在查询图Ｑ中选定一个子块作为局部语义块及??田??图３．?３查询图与选定的局部语义块示例??Ｆｉｇ３．３?Ｑｕｅｒｙ?ａｎｄ?ｉｔ？ｓ?ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ?ｌｏｃａｌ?ｓｅｍａｎｔｉｃ?ｐａｔｃｈ??－２４?－??
【参考文献】：
硕士论文
[1]基于反馈的现场鞋底痕迹花纹检索算法研究[D]. 孙会会.大连海事大学 2014
本文编号：3009408
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１?３种类型的鞋印图像样本和预处理后的图??Ｆｉｇ?２．１?Ｓａｍｐｌｅｓ?ｏｆ?ｔｈｒｅｅ?ｔｙｐｅｓ?ｏｆ?ｓｈｏｅｐｒｉｎｔｓ?ａｎｄ?ｔｈｅｉｒ?ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄ?ｖｅｒｓｉｏｎ??
谱特征ｉ??????????Ｌ＿＿＿．???１??鞋底花纹??Ｃ：＝：—＾?Ｊ与数据库图计算局１１查询图与库图之间的＼?＾??＞部语义相似度?全局表观相似度￣??????????????」???Ｙ???ｉ将两部分相似度分别???ｙ归一化，并融合得到??１?一次检＿结果???ｙ??＾?［???甘工此、：ｉｔ祐职排讫笛?｜计算病两库图??基認ｉｉｓｉｒ—ｔｓｓ蠢??１??Ｉ根据排序得分由大??到小输出图像??１???图２．?２本文算法流程图??Ｆｉｇ．２．２?Ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｐｒｏｐｏｓｅｄ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??本文提出由用户选择出一块区域，然后基于这个局部区域衡量两张鞋印图像之间??的相似度，这样就避免了缺损区域带来的干扰，能够更加准确的衡量两张鞋印图像之??间的相似度。我们称这个局部区域为局部语义块。??用户选择出局部语义块后，如何衡量局部语义块与库图之间的相似度是一个很重??要的问题，因为二者的尺度并不相同。本文的思路是使用每个库图中与局部语义块最??相似的局部区域与局部语义块之间的相似度作为局部语义块与库图之间的相似度。??Ｗａｎｇ！３７］已经证明了小波傅里叶梅林特征在这类图像的有效性，但如果基于此特征进行??块与块之间的匹配，那么则需要对库图进行逐像素取块再提取小波傅里叶梅林特征，??考虑到检索效率的问题，这在实际中是难以应用的。因此本文采用ＮＣＣ的方法来寻??找库图中与局部语义块最相似的局部区域。这种方法是本质是基于空域进行匹配，虽??－１３?－??
基于局部语义块和流形排序的鞋印图像检索??１??圓??图３．?２低质量鞋印图像示例（存在花纹被粘连，小洞和毛刺的现象）??Ｆｉｇ．３．２?Ａｎ?ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?Ｌｏｗ?ｑｕａｌｉｔｙ?ｓｈｏｅｐｒｉｎｔ（Ｗｉｔｈ?ｓｍａｌｌ?ｈｏｌｅｓ?ａｎｄ?ｂｕｒｒｓ，?ａｎｄ?ｐａｔｔｅｒｎｓ?ａｒｅ?ｓｔｕｃｋ）??ＷＭ?＝?Ｍ｛Ｌ，０，０）?（３．７?）??根据刑侦人员的办案经验，在现场遗留的鞋印图像中，上半脚掌的图像质量相对??与下班脚掌的图像质量相对较好。在本文的算法中，将鞋印图像分为上下两个部分，??分别提取小波傅里叶梅林特征，并分别用＾和＿８来表示。目的是在检索的时候??分别计算上半脚掌与下半脚掌之间的相似度，并给与上半脚掌较高的可信度，给与下??班脚掌较低的可信度，这将会在３．３．２中具体描述。基于小波傅里叶梅林特征，可以得??到库图与查询图的全局表观相似度ｓ２。??３．?３．?２算法流程??本文的算法总体分为两个过程，首先，引导用户选取一个局部区域作为局部语义??块，并基于用户选取的局部语义块计算查询图与库图之间的局部语义相似度；然后，??基于小波傅里叶梅林特征计算全局表观相似度；最后，进行融合得到排序得分。??１）基于局部语义的鞋印图像检索??（１）根据制定的规则，用户在查询图Ｑ中选定一个子块作为局部语义块及??田??图３．?３查询图与选定的局部语义块示例??Ｆｉｇ３．３?Ｑｕｅｒｙ?ａｎｄ?ｉｔ？ｓ?ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ?ｌｏｃａｌ?ｓｅｍａｎｔｉｃ?ｐａｔｃｈ??－２４?－??
【参考文献】：
硕士论文
[1]基于反馈的现场鞋底痕迹花纹检索算法研究[D]. 孙会会.大连海事大学 2014
本文编号：3009408
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3009408.html
最近更新
教材专著
