申请/专利权人：大连海事大学

申请日：2021-08-10

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN113569872B

主分类号：G06V10/46

分类号：G06V10/46;G06T5/77;G06T5/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.11.16#实质审查的生效;2021.10.29#公开

摘要：本发明提供一种基于压力显著性的多分辨穿鞋足迹序列识别方法，涉及足迹识别技术领域，包括离线训练过程和在线识别过程；所述离线训练过程至少包括以下步骤：获取足迹压力能量图组；计算足迹压力能量图组的局部灰度统计特征；筛选足迹压力能量图组的压力显著性区域；所述在线识别过程至少包括以下步骤：获取足迹压力能量图组；对足迹压力能量图组的压力显著性区域进行修补；构建多分辨率足迹能量图组；计算待识别多分辨率足迹能量图组与多分辨率足迹能量图组特征库的匹配得分，从而得到多分辨穿鞋足迹序列的识别结果。本发明考虑到足迹图像的局部信息差异，将图像划分为局部区域块进行灰度统计特征的提取，获得更精准、更稳定的特征。

主权项：1.一种基于压力显著性的多分辨穿鞋足迹序列识别方法，其特征在于，包括：离线训练过程和在线识别过程；所述离线训练过程至少包括以下步骤：获取足迹压力能量图组；所述足迹压力能量图组的构建包括：对原始足迹序列图像去噪，对序列图像水平投影进行分割、裁剪、加权叠加，获得左步态能量图组、右步态能量图组、左步幅能量图组、右步幅能量图组、左步宽能量图组和右步宽能量图组，所述足迹压力能量图组为IS，；计算足迹压力能量图组的局部灰度统计特征：选取中的单幅图像记为，将划分为不重叠的大小为的局部区域块，共个，计算每个区域块内的局部信息熵H， ，其中，表示区域块内像素灰度值为的概率，生成的局部熵矩阵IH， ，计算每个区域块内的灰度均值，生成的局部均值矩阵IM，；筛选足迹压力能量图组的压力显著性区域；对足迹压力能量图组的压力显著性区域进行修补；提取足迹压力能量图组的压力显著性区域；构建多分辨率足迹能量图组：对中每幅图像进行计算足迹压力能量图组的局部灰度统计特征与压力显著性区域筛选，得到处理后图像；对处理后图像进行多尺度高斯模糊，生成多分辨率的足迹压力能量图组；构建多分辨率足迹能量图组特征库；所述在线识别过程至少包括以下步骤：获取足迹压力能量图组；计算足迹压力能量图组的局部灰度统计特征；筛选足迹压力能量图组的压力显著性区域；对足迹压力能量图组的压力显著性区域进行修补；提取足迹压力能量图组的压力显著性区域；构建多分辨率足迹能量图组；计算待识别多分辨率足迹能量图组与多分辨率足迹能量图组特征库的匹配得分，从而得到多分辨穿鞋足迹序列的识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连海事大学 一种基于压力显著性的多分辨穿鞋足迹序列识别方法

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