一种基于CNN的足迹图像检索与匹配方法

• 作者: 奚雪峰 曾诚 程成 邹恩岑 陆悠 陈扬 顾建伟
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 足迹检索 图像处理
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能算法与应用专栏
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 字数: 4183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2018.03.006

摘要

足迹图像作为犯罪现场的重要痕迹物证之一,在破解串并案上有着不可忽视的作用.传统的足迹图像检索与匹配,需要耗费大量的时间与人力,极大地影响了破案进展.卷积神经网络(CNN)在图像识别与检索上表现出很好的效果.面向公安足迹图像比对实战需求,提出了一种基于卷积神经网络的足迹图像检索与匹配方法,对检索结果设置不同检索区,可以满足不同业务需求.初步实验表明该方法的有效性和实用性.