基于人工智能的足迹识别与特征提取

• 作者: 仲元昌 张群兴 穆治亚 高毅
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 足迹识别 人工智能 模式识别 三维形貌重构 数字图像处理
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 应用基础与前沿技术
• 页码范围: 739-745
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73|TP391.4
• 字数: 4749字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2020.07.001

摘要

针对战场感知及侦破现场中传统人工主观经验检验与识别模式误差较大的问题,提出了一种基于人工智能的足迹识别与特征提取方法.采用三维形貌重构系统进行足迹图像采集,并将数字图像处理算法与传统足迹检验法结合,提取足迹的区域关系特征和形状长度特征,进而采用支持向量机的模式识别方法对提取的特征进行立体足迹身份鉴别对比实验.实验结果表明,所提方法准确率超过人工鉴别准确率,达到99.1％,可应用于战场感知及侦破现场足迹准确检测与识别,也可推广应用于人体身份鉴别的相关领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仲元昌	重庆大学电气工程学院	71	703	16.0	23.0
3	高毅	中国刑事警察学院刑事科学技术学院	32	62	4.0	7.0
4	穆治亚	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	11	59	4.0	7.0
8	张群兴		1	0	0.0	0.0