|
|||||
|
|
| 基于空间聚合加权卷积神经网络的力触觉足迹识别 | |
| 作者姓名： | 鲍文霞 瞿金杰 王年 唐俊 鲁玺龙 |
| 作者单位： | 1. 安徽大学电子信息工程学院;2. 公安部物证鉴定中心 |
| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目(2018YFC0807302)；;国家自然科学基金资助项目(61772032)； |
| 摘 要： | 为了提高力触觉足迹识别的准确率,提出一种基于空间聚合加权注意力机制的足迹识别算法.首先,采用压力足迹采集器采集并构建一个包含100人2 000幅力触觉足迹图像的数据集;然后,采用VGG19卷积神经网络预训练模型提取特征,为获取特征图中足迹压力分布感兴趣区域,设计一种空间聚合加权模块(SAWM),该模块专注高响应区域从而提取足迹中显著区域局部特征,并与输入特征图加权融合,保留显著性特征,抑制不重要特征;最后输出的特征经过平均池化在全连接层实现力触觉足迹的识别.试验结果表明,所提算法准确率达到了91.20%,优于其他注意力机制算法以及传统的足迹识别算法.采用空间聚合加权注意力机制网络模型能够有效进行足迹识别,为身份识别提供技术支撑. |
| 关 键 词： | 力触觉 足迹识别 空间聚合加权 VGG19卷积神经网络 |