【摘 要】
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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
【机 构】
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安徽大学电子信息工程学院; 公安部物证鉴定中心;
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFC0807302);公安部物证鉴定中心痕迹科学与技术重点实验室开放基金资助项目(Y06050436);安徽大学博士科研启动经费资助项目(J01003220);国家自然科学基金资助项目(61672032)
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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.
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