基于空间聚合加权卷积神经网络的力触觉足迹识别

• 作者: 唐俊 王年 瞿金杰 鲁玺龙 鲍文霞
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 力触觉 足迹识别 空间聚合加权 VGG19卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 959-964
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2020.05.023

摘要

为了提高力触觉足迹识别的准确率,提出一种基于空间聚合加权注意力机制的足迹识别算法.首先,采用压力足迹采集器采集并构建一个包含100人2 000幅力触觉足迹图像的数据集;然后,采用VGG19卷积神经网络预训练模型提取特征,为获取特征图中足迹压力分布感兴趣区域,设计一种空间聚合加权模块(SAWM),该模块专注高响应区域从而提取足迹中显著区域局部特征,并与输入特征图加权融合,保留显著性特征,抑制不重要特征;最后输出的特征经过平均池化在全连接层实现力触觉足迹的识别.试验结果表明,所提算法准确率达到了91.20％,优于其他注意力机制算法以及传统的足迹识别算法.采用空间聚合加权注意力机制网络模型能够有效进行足迹识别,为身份识别提供技术支撑.