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基于特征分块的赤足足迹人身识别算法
作者姓名:金益锋  赵晓蕊  崔均健  陈伟卿  王国栋  蒋雪梅
作者单位:1.公安部鉴定中心,北京 100038;中国人民公安大学侦查学院,北京 100038;2.大连恒锐科技股份有限公司,大连 116085;3.公安部鉴定中心,北京 100038
基金项目:公安部科技强警基础工作专项项目 ( 2021JC17 );中央级公益性科研院所基本科研业务费专项 ( 2022JB040 )
摘    要:为了提高赤足足迹人身识别算法的准确率,提出了一种基于深度学习的足迹识别算法.足底各区域所受压力的不同导致了它们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,该算法采用ResNet50作为基础网络,在特征层进行分块处理.构建了一个包含2 000人的赤足足迹库进行训练和一个包含3 000人的赤足足迹库进行测试,该算法利用500人1 000幅测试图在测试库上首位识别准确率达到了98.50%,优于常规的ResNet50网络.实验表明,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.

关 键 词:足迹学  人身识别  深度学习  特征提取  特征分块
收稿时间:2023-03-08
修稿时间:2023-10-23
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