基于融合分布图网络的触觉压力足迹分类方法

随着生物特征识别技术的发展,触觉压力足迹分类的研究得到越来越多的应用,而传统的分类方法比较耗费人力.针对触觉压力足迹分类,本研究提出了一种融合分布图网络的触觉压力足迹分类方法.首先通过嵌入模块提取触觉压力足迹图像的卷积特征并采用范数正则化方法得到样本相关性矩阵,再将样本与标签one-hot向量构成融合相关性矩阵,通过自...     

基于互信息解耦表示的跨域压力足迹图像检索

足迹作为人体生物特征之一，在生物识别领域具有重要意义，而同一对象的不同鞋型压力足迹图像在足迹轮廓特征上具有显著性差异，导致其类内差异大。针对压力足迹图像的跨域检索，文中提出了一种基于互信息解耦表示的跨域压力足迹图像检索方法。首先，构建了一个包含200人足迹图像的多域压力足迹数据集，从定性和定量两个角度分析跨域压力足迹图像的特点；其次，采用两个独立的编码器实现图像解耦模块，该模块将压力足迹图像解耦为域特定表示和域共享表示，通过域分类法保证域特定表示包含更多域相关的信息；然后，通过最小化互信息损失扩大域特定表示和域共享表示之间的距离，同时，为避免解耦过程中信息的丢失，基于域特定表示和域共享表示重构原始压力足迹图像；最后，通过特征提取模块进一步提取域共享表示的深层卷积特征，经过度量模块计算不同特征间的关联度，从而实现跨域压力足迹图像检索。对比及消融实验结果表明，该方法的解耦模块具有一定的有效性，在多域压力足迹数据集上的性能表现良好，首位查询结果的检索准确率达到79.83%，平均准确率达到65.48%。