一种基于CNN的足迹图像检索与匹配方法

来源 :南京师范大学学报(工程技术版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：weilanqq

【摘要】

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足迹图像作为犯罪现场的重要痕迹物证之一,在破解串并案上有着不可忽视的作用.传统的足迹图像检索与匹配,需要耗费大量的时间与人力,极大地影响了破案进展.卷积神经网络(CNN)

【作者】

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陈扬曾诚程成邹恩岑顾建伟陆悠奚雪峰

【机构】

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苏州科技大学电子与信息工程学院,苏州科技大学苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室,昆山市公安局指挥中心

【出处】

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南京师范大学学报(工程技术版)

【发表日期】

：

2018年03期

【关键词】

：

深度学习卷积神经网络足迹检索图像处理

【基金项目】

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国家自然科学基金(61750110534、61728205);苏州市科技发展计划(重点实验室SZS201609/产业前瞻性项目SYG201707)

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足迹图像作为犯罪现场的重要痕迹物证之一,在破解串并案上有着不可忽视的作用.传统的足迹图像检索与匹配,需要耗费大量的时间与人力,极大地影响了破案进展.卷积神经网络(CNN)在图像识别与检索上表现出很好的效果.面向公安足迹图像比对实战需求,提出了一种基于卷积神经网络的足迹图像检索与匹配方法,对检索结果设置不同检索区,可以满足不同业务需求.初步实验表明该方法的有效性和实用性.

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