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题名基于反向传播神经网络的三维足迹触觉步态特征识别
被引量：4
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作者
高毅
王彪
王梦阳
穆治亚
龙兵
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机构
中国刑事警察学院刑事科学技术学院
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
四川警察学院刑事检验四川高校重点实验室
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第24期10646-10653,共8页
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基金
辽宁省自然科学基金引导计划项目(20180550153)
证据科学教育部重点实验室2019年开放基金(2019KFKH02)
+1 种基金
刑事检验四川高校重点实验室开放课题(2018YB03)
现场物证溯源技术国家工程实验室基金(02021NELKFKT05)。
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文摘
为有效解决当前传统步态特征人身识别技术过分依赖人工判读、识别准确率较低的问题,将计算机技术引入步态特征识别领域中,以获取一种基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的步态特征识别新方法。将立体赤足足迹作为研究对象,通过光栅立体足迹采集仪对立体赤足足迹图像进行预处理,以获取计算机可识别出的三维足迹触觉步态特征信息,记录立体赤足足迹的深度差、区域面积、区域体积三类步态特征信息,并在法庭科学领域中的足迹检验理论为基础的前提下运用BP神经网络,对其中Multillayer Perceptron分类器参数进行优化调整,最后,将测试结果与传统的人工检验结果进行比对,从比对结果得出,相对于传统的人工鉴别方法只有84.7%的准确率,基于BP神经网络的步态特征人身识别算法的准确率可达到90%以上。
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关键词
反向传播(BP)神经网络
触觉步态特征
图像处理
人身识别
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Keywords
back propagation(BP)neural network
tactile gait characteristics
image processing
personal identification
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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