本文關(guān)鍵詞：基于聚類的鞋印圖像檢索算法研究

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【摘要】：鞋印是刑事偵查的重要物證之一,如何在海量的鞋印數(shù)據(jù)集中查找到與現(xiàn)場遺留的鞋印同類的圖像,是刑事技術(shù)迫切需要解決的問題之一。目前的鞋印檢索算法沒有考慮數(shù)據(jù)集中圖像之間的相關(guān)性以及同類圖對檢索結(jié)果的影響,使檢索結(jié)果在一定程度上缺少語義信息�；诖吮疚奶岢隽嘶诰垲惖男D像檢索算法,目的是通過聚類的手段來提升鞋印圖像檢索算法的性能。本文主要工作如下：1)提出了基于聚類的鞋印圖像檢索算法框架本文針對目前鞋印圖像檢索算法存在的缺陷,提出了基于聚類的鞋印圖像檢索算法框架。該框架將整體檢索過程分為聚類和基于聚類的檢索兩大部分。在目前鞋印圖像檢索算法的基礎(chǔ)上,加入了數(shù)據(jù)集中圖像之間的相似關(guān)系和案發(fā)現(xiàn)場存在多幅圖像對檢索結(jié)果的影響,三類數(shù)據(jù)集的測試實驗驗證了本文算法的合理性。2)提出了基于K步穩(wěn)定的鞋印圖像聚類算法本文根據(jù)鞋印圖像的特性,提出了基于K步穩(wěn)定的鞋印圖像聚類算法。該聚類算法主要針對鞋印圖像集類別之間存在隔離帶的情況而設(shè)計的。核心思想是尋找各類鞋印圖像之間的隔離帶,將各類分開。在兩類公開測試數(shù)據(jù)集和鞋印數(shù)據(jù)集上的實驗表明：本文算法的主要性能指標都超過典型比較算法,其中在包含5792枚鞋印圖像數(shù)據(jù)集上的聚類準確率和F-Measure值分別達到了99.68%和95.99%。3)提出了基于數(shù)據(jù)集圖像聚類的鞋印圖像檢索算法本文提出的基于數(shù)據(jù)集圖像聚類的鞋印圖像檢索算法考慮了數(shù)據(jù)集中兩兩圖像之間的局部關(guān)系和同類圖像的全局關(guān)系,使檢索排序得分滿足三個條件：(1)檢索得分與特征之間的相似性一致；(2)數(shù)據(jù)集中圖像之間的得分關(guān)系與其特征之間的相似性一致；(3)數(shù)據(jù)集中同類圖像的檢索得分接近。實驗結(jié)果表明,本文算法的MAP (Mean Average Precision) 和 NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)指標值分別達到了79.84%和87.15%,較傳統(tǒng)算法提高了近20%和12%。4)提出了基于查詢圖像聚類的鞋印圖像檢索算法本文考慮了在犯罪現(xiàn)場遺留多幅相同花紋的鞋印圖像的情況。根據(jù)現(xiàn)場遺留的多幅相同花紋圖像的排序得分應(yīng)該接近這一先驗知識,通過考慮多幅現(xiàn)場圖像與數(shù)據(jù)集中圖像的綜合相似性關(guān)系構(gòu)造排序得分目標函數(shù)。實驗結(jié)果表明,基于多幅查詢圖像聚類算法的MAP和NDCG指標值分別達到了84.39%和91.89%,較僅根據(jù)一幅現(xiàn)場圖像檢索的算法提高了近30%和20%。本文提出的基于聚類的鞋印圖像檢索算法較傳統(tǒng)算法增加了語義特性,即特征相似圖像的排序得分以及同類圖像的排序得分都應(yīng)該相近。在公開測試數(shù)據(jù)集和實際鞋印數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,該算法對于提升檢索結(jié)果的性能和主客觀一致性具有良好的效果,并已應(yīng)用到實際系統(tǒng)中。
【關(guān)鍵詞】：鞋印圖像檢索 聚類 K步穩(wěn)定 基于聚類的檢索
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 緒論12-26
• 1.1 研究目的與意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀13-19
• 1.2.1 鞋印圖像檢索技術(shù)13-17
• 1.2.2 目前達到的性能指標17-19
• 1.3 評測方法與鞋印圖像數(shù)據(jù)集19-22
• 1.3.1 鞋印圖像檢索算法的評價方法19-21
• 1.3.2 鞋印圖像數(shù)據(jù)集21-22
• 1.4 鞋印圖像檢索算法存在的問題22
• 1.5 本文的主要工作和章節(jié)安排22-26
• 1.5.1 主要工作內(nèi)容22-23
• 1.5.2 本文章節(jié)安排23-26
• 第2章 基于聚類的鞋印圖像檢索算法框架26-34
• 2.1 引言26
• 2.2 算法原理與描述26-30
• 2.2.1 算法原理26-29
• 2.2.2 算法描述29-30
• 2.3 本文所采用的特征相似性計算方法30-31
• 2.4 評測方法與測試數(shù)據(jù)31-33
• 2.4.1 比較算法31
• 2.4.2 測試數(shù)據(jù)31-32
• 2.4.3 評測指標32-33
• 2.5 本章小結(jié)33-34
• 第3章 基于K步穩(wěn)定的鞋印圖像聚類算法34-58
• 3.1 引言34-35
• 3.2 相關(guān)工作35-36
• 3.3 鞋印圖像分布特點分析36-41
• 3.4 基于K步穩(wěn)定的鞋印圖像聚類算法原理與描述41-47
• 3.4.1 一個直觀的例子41-42
• 3.4.2 定義42-45
• 3.4.3 算法描述45-47
• 3.5 算法特性分析47-48
• 3.6 實驗結(jié)果與分析48-57
• 3.6.1 合成數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果與分析48-51
• 3.6.2 公共測試數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果與分析51-52
• 3.6.3 實際鞋印圖像數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果與分析52-55
• 3.6.4 參數(shù)設(shè)置對算法性能影響的實驗結(jié)果與分析55-57
• 3.7 本章小結(jié)57-58
• 第4章 基于數(shù)據(jù)集圖像聚類的鞋印圖像檢索算法58-72
• 4.1 引言58
• 4.2 相關(guān)工作58-60
• 4.2.1 基于點對距離的檢索算法58-59
• 4.2.2 基于空間局部模型檢索算法59
• 4.2.3 基于聚類檢索算法59
• 4.2.4 目前方法存在的不足59-60
• 4.3 基于數(shù)據(jù)集聚類的鞋印圖像檢索算法60-63
• 4.3.1 算法原理60-62
• 4.3.2 算法描述62-63
• 4.4 實驗結(jié)果與分析63-70
• 4.4.1 合成數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果和分析63-65
• 4.4.2 鞋印圖像數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果與分析65-70
• 4.5 本章小結(jié)70-72
• 第5章 基于查詢圖像聚類的鞋印圖像檢索算法72-80
• 5.1 引言72
• 5.2 基于查詢圖像聚類的鞋印圖像檢索算法72-75
• 5.2.1 算法原理72-75
• 5.2.2 算法描述75
• 5.3 鞋印圖像數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析75-77
• 5.4 本章小結(jié)77-80
• 第6章 總結(jié)與展望80-82
• 6.1 本文主要工作總結(jié)80-81
• 6.2 未來工作展望81-82
• 參考文獻82-87
• 攻讀學位期間公開發(fā)表論文87-88
• 致謝88-89
• 作者簡介89

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本文編號：893016