【摘要】：在刑事科學技術(shù)領域,平面足跡是重要的痕跡證據(jù),可間接提供犯罪嫌疑人的年齡、身高、性別等信息。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,足跡的自動識別成為現(xiàn)代化足跡鑒定學的重要內(nèi)容。已有的鞋印分析集中在鞋底花紋提取和建庫,對腳印的磨損、鞋型等在足跡學上有較強鑒定意義的形象特征研究較少。本文針對性地分割出足跡的花紋、磨損和鞋型三類特征,降低足跡鑒定中人工標注的主觀性,為足跡識別奠定基礎�；谡Z義對平面足跡的形象特征分割指實現(xiàn)語義“廣義”的可解釋性——使分割得出的類別結(jié)果在足跡鑒定領域中有意義。本文以油墨捺印的7600余張平面鞋印為研究樣本,應用不同的圖像分割方法,實現(xiàn)對平面足跡三類形象特征的分割。在分割足跡圖像的花紋特征方面,研究并提出使用局部灰度聚類和乘法內(nèi)在分量優(yōu)化兩種方法分割足跡圖像,目標是得到可視化度高的鞋底花紋。結(jié)果表明:局部灰度聚類法對花紋分割有較好的魯棒性。乘法內(nèi)在分量優(yōu)化法則矯正了足跡圖像的偏移場、圖像變得有序而少噪,花紋也被有效分割。對600張分割效果圖打分評估,花紋分割成功率達83%。在分割足跡圖像的磨損特征方面,提出使用偽彩色和均值漂移兩種方法對乘法內(nèi)在分量優(yōu)化算法預處理過的圖像分割,以期得到“上色”的平面鞋印磨損區(qū)。結(jié)果發(fā)現(xiàn):偽彩色使鞋印圖像的磨損區(qū)域的識別度提升,但是它在一定程度上犧牲了足跡圖的準確度,效果良。均值漂移在不需要先驗知識的前提下,可有效分割出磨損區(qū),魯棒性強,算法性能優(yōu)。評估階段,將均值漂移分割得到的效果圖進行特征匹配,表現(xiàn)良好。在分割足跡圖像的鞋型特征方面,使用邊緣算子、閾值和區(qū)域分割三類方法分割足跡圖像,旨在強化圖像上足跡區(qū)和非足跡區(qū)的區(qū)分度。結(jié)果顯示,邊緣算子檢測鞋型效果一般,自適應閾值法表現(xiàn)良好,區(qū)域增長法分割鞋型的性能較好,而分水嶺法出現(xiàn)過分割,表現(xiàn)不佳。將分割得到的鞋型進行身高與前掌寬的評估實例,結(jié)果與事實一致,證明鞋型分割有效。
【圖文】：

鑒于現(xiàn)場出現(xiàn)頻率的大小，，本文主要研究鞋型特征、鞋底花紋特征及鞋的穿用特征中的磨損特征。如下圖1.1 所示，藍線勾勒區(qū)塊為平面鞋印的花紋特征，三處綠線勾勒區(qū)塊為平面鞋印的磨損特征，紅線勾勒出鞋印的輪廓，該輪廓是平面鞋印的鞋型特征。鞋底花紋特征，按照前掌凸起花紋的形狀（細小花紋不作為依據(jù)）可分為九大類之多。鞋底花紋特征的自動識別需要建立龐大的鞋印樣本集，本文所述鞋底花紋特征的分割是后續(xù)識別的基礎，分割出鞋底花紋指對鞋底花紋的提取與放大觀察。鞋底磨損特征，在穿用鞋子的過程中，由于動力接觸、擠壓和摩擦，鞋的內(nèi)底、外底、鞋幫部位都會與地面和足部產(chǎn)生接觸，從而使鞋內(nèi)底、外底

在圖像分割過程中，本文目標是分割出如下圖1.2 人工標注的平面鞋印圖像的三大特征區(qū)域，包括由綠色斜線標注的位于前掌區(qū)空心部位（完整花紋多位于該區(qū)）的鞋底花紋區(qū)域、由藍色斜線標注的第二三跖趾區(qū)、掌區(qū)、鞋跟區(qū)的磨損區(qū)、由紅色細線勾畫的鞋型區(qū)。
【學位授予單位】：中國人民公安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：D918.91;TP391.41

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本文編號：2607594