轮胎印痕识别算法及其案例研究 (2005年)。

简介：
为了更有效地进行轮胎印痕的识别工作，首先采用MATLAB构建的用户图形界面对轮胎印痕图像进行了标准化处理。随后，借助补偿模糊神经网络模型，根据轮胎与地面之间的接触宽度，精确推算出标准轮胎的宽度，这不仅能够大致辨识车型信息，还能同时获得重要的伸缩因子，从而为轮胎的后续匹配提供了至关重要的参数依据。 此外，为了克服轮胎印痕图像在点匹配过程中的局限性，我们采用了遗传算法并结合了初步匹配算法，有效地缩小了搜索范围，显著提升了匹配的速度和效率。 该算法的设计理念在于不依赖于轮胎印痕图像的中心区域进行判断，并且能够出色地抵御由于轮胎印痕图像存在的噪声以及非线性的变形现象；同时，该算法同样具备识别残缺或不完整轮胎印痕的能力。 此外, 为了便于理解和应用, 提供了详细的应用实例并对其进行了深入的分析。