基于稀疏表示的足跡花紋圖像檢索算法研究.pdf

1、足跡花紋圖像是犯罪現(xiàn)場中遺留率較高的重要物證之一，鑒于重復作案的原因，現(xiàn)場足跡花紋圖像有效的檢索不僅能夠協(xié)助刑偵人員進行高效地案件串并，還可以幫助他們快速確定犯罪嫌疑人。因此，足跡花紋圖像有效的檢索是刑事技術迫切需要解決的問題之一。目前足跡花紋圖像的檢索算法只考慮了查詢圖像與數(shù)據(jù)集圖像之間的相關性，沒有考慮數(shù)據(jù)集中同類圖對檢索結果的影響;并且數(shù)據(jù)集中同類圖之間的特征存在冗余，稀疏表示可以用較少的幾個特征聯(lián)合表示圖像，更加深刻的描述圖像的

2、本質特征，基于此，本文提出了基于稀疏表示的足跡花紋圖像檢索算法。
　　本研究主要內容包括：⑴根據(jù)足跡花紋圖像的自身特點，給出了基于DCT域的足跡花紋圖像檢索算法，驗證了足跡花紋圖像在DCT域特征的有效性。該算法利用足跡花紋圖像的傅里葉梅林特征和DCT域特征相結合的排序策略使得檢索結果更加符合主客觀一致性。在含有9294幅足跡花紋圖像的數(shù)據(jù)集中，檢索排名在前10名、前20名的查全率分別達到了93.9％、96.68％。⑵基于多樣本聯(lián)合

3、表示的足跡花紋圖像檢索算法包括多樣本聯(lián)合字典的構建和稀疏系數(shù)加權重構的策略。本文設計了數(shù)據(jù)集自動擴充方法，不但可以提高檢索效果還可以提高算法的泛化能力。將擴充后數(shù)據(jù)集中的每類足跡圖像進行K-Means聚類，聚類中心即為字典的原子。根據(jù)正交匹配跟蹤算法求得查詢圖的稀疏系數(shù)，利用足跡的花紋占空比賦予權值重構出稀疏系數(shù)。在足跡花紋圖像數(shù)據(jù)集中的實驗表明:本文算法達到的性能指標要優(yōu)于現(xiàn)有的典型算法。在含有9294幅足跡花紋圖像的數(shù)據(jù)集中，檢索排