我国当代足迹检验技术的反思

我国当代足迹检验技术的发展停滞不前，确实应该引起我们的反思。反思足迹检验技术的科研，使我们认识到足迹检验技术的创新发展，寄托在与现代科技相结合的基点上；反思足迹检验技术的教育，使我们认识到足迹检验技术的教育，应该采取“师傅带徒弟”、“干校培训”和“高校教育”等多种方式同时进行，并要十分注重理论与实践相结合；反思足迹检验技术的临场运用，使我们认识到要增强侦查、技术人员的足迹证据意识，不断完善、创新发现、提取和利用足迹的技术方法，全面、细致勘查现场，以提高犯罪现场足迹的发现率、提取率和利用率。     

基于反向传播神经网络的三维足迹触觉步态特征识别

摘 要：为有效解决当前传统步态特征人身识别技术过分依赖人工判读、识别准确率较低的问题,将计算机技术引入步态特征识别领域中,以获取一种基于BP神经网络的步态特征识别新方法。将立体赤足足迹作为研究对象,通过光栅立体足迹采集仪对立体赤足足迹图像进行预处理,以获取计算机可识别出的三维足迹触觉步态特征信息,记录立体赤足足迹的深度差、区域面积、区域体积三类步态特征信息,并在法庭科学领域中的足迹检验理论为基础的前提下运用BP神经网络,对其中MultillayerPerceptron分类器参数进行优化调整,最后,将测试结果与传统的人工检验结果进行比对,从比对结果得出,相对于传统的人工鉴别方法只有84.7%的准确率,基于BP神经网络的步态特征人身识别算法的准确率可达到90%以上。     

The Plane Footprints Inspection in Computer

介绍了一个用于刑侦的交互式足迹计算机自动检验系统．在本系统中应用多媒体技术,数字图象处理和模式识别技术实现二维足迹图象的采集、分析与处理,从而自动标定足迹特征,对犯罪现场提取的足迹与嫌疑人样本足迹进行一致性检验．根据分析、处理所得到的某些特征值可以实现体态推断,如身高、体重、年龄、性别、行走姿态等．本系统是刑事技术人员桌面上较好的一个检验工具     

基于多模特征的足迹识别算法

基于足迹压力数据提出一种基于多模特征足迹识别算法.该算法采用连通区域滤波法实现足迹压力数据的去噪,对去噪后的数据提取足迹图像的形态特征、压力特征及卷积特征,并基于各特征权重实现足迹多特征的优化融合,最后采用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别.实验结果表明:在50人的足迹压力数据上,三类不同模态足迹的识别准确率分别达到了100%,99.925%和94.445%,相较于仅采用形态特征和压力特征的识别,所提出算法的平均识别率提高了10.285%,表明该识别算法能够有效进行足迹识别.     

足迹步幅特征中有关概念的探讨

我国公安高等院校的痕迹检验教材中,足迹步幅特征的某些概念不科学、不统一。足迹步幅特征中,步长、步宽、步角的6项指标,可以用来揭示人的行走运动规律,并可进行定量化检验,对现场足迹的分析与检验非常重要。而这6项指标都是以足迹步行线为基准的。所以应在统一足迹步行线的定义的基础上,统一步长、步宽、步角的定义。     

监控人像步幅特征的矫正测量方法研究

通过视频监控人像进行人身识别是许多案件侦查的重要方法。目前,人身识别的方法主要依赖于人面像的识别,由于实际监控人像的面部往往非常模糊,造成人像识别利用率较低。为充分利用视频监控人像进行人身识别,研究中采用对视频监控人像中地平面进行透视矫正的方法,消除人像足部透视变形,实现了对行走人像足的等价垂直俯视观察记录,并用足迹步幅特征检验的原理,对监控人像行走动作中反映的步幅特征进行测量检验,为监控人像识别提供了一种新的途径。     

贝叶斯判别法在基于足底压力特征个体识别研究中的应用

利用贝叶斯判别法,以足底压力特征为研究对象,选取footscan足底压力分析系统所提取的50名实验对象的足底各区域压力参数作为分析样本(训练样本500枚足迹、测试样本100枚足迹),建立个体识别模型。经检验,同一个体的足底压力特征组合具有相对稳定性,不同个体的足底压力特征组合具有特定性,且个体间的识别率可达92%。为利用足底压力特征的人身识别研究提供了理论基础。     

人体质心波动与足迹特征的关系

本文对人体质心波动与形成足迹之间关系进行了分析，抽象出人体运动模型并建立步行运动的动力学过程，探讨了质心的波动对步态的影响，从理论上说明当前应用足迹动力形态检验技术的机理，将力学原理与足迹检验方法相结合，深化了足迹检验理论。     

基于特征分块的赤足足迹人身识别算法

为了提高赤足足迹人身识别算法的准确率，本文提出了一种基于深度学习的足迹识别算法。由于足底各区域压力的不同导致了赤足足迹各部分包含的信息量存在一定的差异性，为了获取更稳定、区分度更高的特征，采用ResNet50作为基础网络，在特征层进行分块处理。本文基于2000人的赤足足迹库进行训练，利用500人1000幅测试图在3000人的赤足测试库上进行测试。所提出算法的首位识别准确率达到了98.50%，优于常规的ResNet50网络。实验证明，本文提出的基于特征分块的足迹识别算法在赤足足迹识别中获得了很好的识别效果。     

平面足迹计算机自动检验系统

介绍了一个用于刑的交互式足迹计算机自动检验系统，在本系统中应用多媒体技术，数字图象处理和模式识别技术实现二维足迹图象的采集，分析与处理，从而自动标定足持征，对犯罪现场撮的足迹与嫌疑人样本足迹进行一致性检验。