基于人工智能的足迹识别与特征提取
文献类型:期刊论文
作者 | 高毅; 穆治亚; 张群兴; 仲元昌 |
刊名 | 电讯技术
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出版日期 | 2020-07-28 |
卷号 | 60期号:07页码:739-745 |
关键词 | 足迹识别 人工智能 模式识别 三维形貌重构 数字图像处理 |
英文摘要 | 针对战场感知及侦破现场中传统人工主观经验检验与识别模式误差较大的问题,提出了一种基于人工智能的足迹识别与特征提取方法。采用三维形貌重构系统进行足迹图像采集,并将数字图像处理算法与传统足迹检验法结合,提取足迹的区域关系特征和形状长度特征,进而采用支持向量机的模式识别方法对提取的特征进行立体足迹身份鉴别对比实验。实验结果表明,所提方法准确率超过人工鉴别准确率,达到99.1%,可应用于战场感知及侦破现场足迹准确检测与识别,也可推广应用于人体身份鉴别的相关领域。 |
URL标识 | 查看原文 |
源URL | [http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/64126] ![]() |
专题 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
作者单位 | 1.输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 2.重庆大学电气工程学院 3.装备发展部驻重庆第七军事代表室 4.刑事检验四川高校重点实验室 5.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 6.中国刑事警察学院刑事科学技术学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 高毅,穆治亚,张群兴,等. 基于人工智能的足迹识别与特征提取[J]. 电讯技术,2020,60(07):739-745. |
APA | 高毅,穆治亚,张群兴,&仲元昌.(2020).基于人工智能的足迹识别与特征提取.电讯技术,60(07),739-745. |
MLA | 高毅,et al."基于人工智能的足迹识别与特征提取".电讯技术 60.07(2020):739-745. |
入库方式: OAI收割
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