基于人工智能的足迹特征识别与提取.pdf

简介：
本文探讨了利用人工智能技术进行足迹特征的自动识别和提取方法，旨在提高法医鉴定效率及准确性。文中结合机器学习算法，分析大量足迹样本数据，以实现高效的人工智能辅助鉴定系统开发。 在现代刑侦技术和战场感知领域，足迹作为一种重要的身份标识物，在侦查破案、战场侦察等方面具有重要应用价值。然而，传统的足迹检验方法依赖于人工经验和主观判断，存在较大误差。随着人工智能技术的发展，基于人工智能的足迹识别和特征提取方法应运而生，为相关领域提供了新的解决思路。 所谓的人工智能是指由人造系统所表现出来的智能行为，并通过学习、推理等手段实现这种智能行为。在足迹识别中，人工智能可以通过算法分析图像并从中提取关键信息以实现精准识别。 足迹识别涉及运用各种技术对足迹特征进行分析和对比，从而确定特定个体的过程。这一过程包括采集、预处理、特征提取以及匹配等多个步骤。 特征提取是从原始数据中获取有意义的属性表示的数据本质特性。在足迹识别领域，其目的在于获得具有区分力的信息如区域关系与形状长度等，以帮助系统更准确地识别和区分不同的足迹。 三维形貌重构技术利用扫描仪或相机采集立体图像，并通过算法重建出足迹的三维形态。这种方法能够获取更为丰富且精确的数据信息，从而提高足迹识别准确性。 数字图像处理是指使用计算机对数字图像进行分析与处理的技术手段，包括增强、去噪、边缘检测及特征提取等操作，在足迹识别中用于改善图像质量并实现分类和分割等功能。 支持向量机（SVM）是一种有效的模式识别工具，主要用于将线性不可分的数据映射至高维空间以建立分类面。在足迹识别应用中，SVM可用于训练与分析提取的特征，并提高准确度。 模式识别是人工智能的一个分支领域，主要研究如何通过计算机技术使机器自动地发现并理解规律和模式，在足迹识别过程中用于处理及解析足印数据以便于个体身份鉴定对比实验的研究。 综上所述，基于上述方法提出的新型足迹识别与特征提取方案能够显著提高战场感知及侦破现场中的足迹检测准确性。结合三维形貌重构系统采集的图像信息以及数字图像处理技术，并利用支持向量机进行模式分析后发现该方法准确率高达99.1%，这表明其在实际应用中具有很高的有效性，不仅适用于侦查与军事领域，还可在公安及安检等人体身份验证相关行业得到广泛应用。