針對戰(zhàn)場感知及偵破現(xiàn)場中傳統(tǒng)人工主觀經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)與識別模式誤差較大的問題,提出了一種基于人工智能的足跡識別與特征提取方法。采用三維形貌重構(gòu)系統(tǒng)進(jìn)行足跡圖像采集,并將數(shù)字圖像處理算法與傳統(tǒng)足跡檢驗(yàn)法結(jié)合,提取足跡的區(qū)域關(guān)系特征和形狀長度特征,進(jìn)而采用支持向量機(jī)的模式識別方法對提取的特征進(jìn)行立體足跡身份鑒別對比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法準(zhǔn)確率超過人工鑒別準(zhǔn)確率,達(dá)到99.1%,可應(yīng)用于戰(zhàn)場感知及偵破現(xiàn)場足跡準(zhǔn)確檢測與識別,也可推廣應(yīng)用于人體身份鑒別的相關(guān)領(lǐng)域。 

【文章來源】：電訊技術(shù). 2020,60(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

足跡及坐標(biāo)建模圖

根據(jù)兩組平行線可以組成一個矩形框，矩形框的長就是足跡的足長L，寬是足跡跖寬M1M2，如圖2所示。表1為基于形態(tài)長度特征的赤足足跡特征參數(shù)。2.2 區(qū)域關(guān)系特征

式中：（x1,y1）、（x2,y2）為兩點(diǎn)坐標(biāo)。分別計(jì)算出跟質(zhì)心到第一跖質(zhì)心、跟質(zhì)心到拇指質(zhì)心、第一跖質(zhì)心到拇指質(zhì)心、跟質(zhì)心到坐標(biāo)原點(diǎn)、第一跖質(zhì)心到坐標(biāo)原點(diǎn)和拇指到坐標(biāo)原點(diǎn)距離，分別定義為D1、D2、D3、D4、D5、D6，如圖3和圖4所示。圖4 支撐骨到坐標(biāo)原點(diǎn)距離示意圖


本文編號：3225395