基于度量学习核函数的光学足迹图像识别算法

• 作者: 唐俊 王云飞 王年 鲍文霞
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 足迹识别 局部相位量化特征 全局形态特征 特征融合 度量学习核函数
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 11-16
• 页数: 6页
• 分类号: TP319.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.201103

摘要

以光学足迹图像为研究对象,采集并构建了一个包含134人在自然行走下的2 680枚足迹数据集,提出一种足迹识别算法.从光学足迹图像中分别提取频域下的局部相位量化(LPQ)纹理特征和空域下的全局形态特征,并通过特征融合和优化获取相对稳定且具有区分性的足迹特征.为了提升分类器对足迹特征的辨识性能,通过度量学习的方法将足迹特征投影到新的特征空间,使同类足迹特征分布更紧凑,异类特征间分布更离散.利用马氏距离和对数函数构造度量学习核函数,结合支持向量机(SVM)分类器实现光学足迹的识别.利用134人自然行走下光学足迹数据集进行实验,通过与不同特征、不同核的SVM分类器进行对比,结果表明:本研究算法提高了足迹的识别准确率,最高达到了96.66％,能够为足迹的应用和研究提供有效参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王云飞		74	107	5.0	7.0
2	唐俊		56	340	11.0	15.0
3	王年		93	1089	17.0	29.0
4	鲍文霞		56	472	11.0	20.0