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      鞋印內(nèi)部紋理的檢驗(yàn)

      2019-07-30 10:40:20郭曉波
      法制博覽 2019年21期
      關(guān)鍵詞:鞋印像素點(diǎn)紋理

      黃 潔 郭曉波

      上海市公安局浦東分局刑偵支隊(duì)刑事科學(xué)技術(shù)研究所,上海 200125

      在鞋印識(shí)別及處理中,鞋印內(nèi)部的紋理能夠提供很重要的信息。在刑事案件的偵破中,通過獲取到的鞋印進(jìn)行紋理的處理,可以識(shí)別犯罪嫌疑人所穿鞋的種類及品牌等信息。按照紋理的類型,可以將紋理分為有規(guī)則紋理和準(zhǔn)規(guī)則紋理。通過對(duì)這些紋理的處理,在特定場(chǎng)景下,對(duì)識(shí)別犯罪嫌疑人能夠提供很重要的、很有價(jià)值的信息。

      一、紋理分析方法

      紋理分析指通過一定的圖像處理技術(shù)提取出紋理特征參數(shù),從而獲得紋理的定量或定性描述的處理過程。目前,紋理分析的方法,隨著研究的深入,也越來越多,比如有影像紋理的直方圖分析法、自相關(guān)函數(shù)分析法、邊界頻率分析法、小波分析法、灰度共生矩陣分析法、基于分形維數(shù)的分析法。對(duì)于這些方法,按照處理算法的不同,又可以劃分為兩大類,即:結(jié)構(gòu)分析法和統(tǒng)計(jì)分析法。

      在這些方法中,局部二值模式可以有效地對(duì)紋理特征進(jìn)行描述。原始的LBP算子的最大缺陷在于它只覆蓋了一個(gè)固定半徑范圍內(nèi)的小區(qū)域,這顯然不能滿足不同尺寸和頻率紋理的需要。因此,在實(shí)際應(yīng)用中,也誕生了很多基于LBP的改進(jìn)和優(yōu)化算法,比如:在采樣點(diǎn)覆蓋范圍上,新的算法允許在半徑為R的圓形鄰域內(nèi)有任意多個(gè)像素點(diǎn);基于降維思想的均勻模式LBP;提出了具有旋轉(zhuǎn)不變性的LBP算子等。

      二、鞋印上LBP特征的提取

      獲得腳印圖像數(shù)據(jù)后,就可以對(duì)腳印紋理上的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行編碼,即通過LBP算子產(chǎn)生LBP值,具體運(yùn)算公式如下所示。

      在該公式中,gi代表不同半徑下圓周上的像素點(diǎn),gc代表鄰域的圓心,R為半徑,P代表像素個(gè)數(shù)。這些LBP值是對(duì)原始圖像的重新編碼,其結(jié)果仍然是一副圖像,但是紋理的特征數(shù)據(jù)更加明顯。通過LBP值就可以繪制統(tǒng)計(jì)直方圖,在鞋印識(shí)別中可用做特征向量。

      三、鞋印上LBP特征的匹配

      為了體現(xiàn)上述不同LBP算子(旋轉(zhuǎn)不變模型、Uniform LBP 模型、旋轉(zhuǎn)不變的 Uniform LBP)在相似度和時(shí)間上的差異,本文在MatLab環(huán)境下,對(duì)上述三種算子進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),單獨(dú)提取一只鞋印,與另一只鞋印進(jìn)行匹配,同時(shí)記錄匹配所用的時(shí)間和相似度,表1給出了具體的測(cè)試結(jié)果。

      可以看到,在相似度上,三種算子的差別不是特別明顯,在時(shí)間上,最后一種明顯要比前兩種要少。因此,可以說,旋轉(zhuǎn)不變的 Uniform LBP綜合了旋轉(zhuǎn)不變和均勻模式的優(yōu)勢(shì),在相似度和時(shí)間方面均體現(xiàn)出了很大的優(yōu)勢(shì),即:運(yùn)算速度最快、效果也最好。

      在上述測(cè)試過程中,需要判斷某一個(gè)位串模式bits是否是uniform模式,其返回值為是或者不是,具體如下:

      %獲取位串長(zhǎng)度

      n=length(bits);

      %位跳變數(shù)(0->1 or 1->0)

      njmp=0;

      for ii=1:(n-1)

      if(bits(ii)~=bits(ii+1))

      njmp=njmp+1;

      end

      end

      if bits(n)~=bits(1)

      njmp=njmp+1;

      end

      if njmp>2

      buni=false;

      else

      buni=true;

      end

      為了實(shí)現(xiàn)鞋印紋理信息的最大匹配,本文隨機(jī)挑選出一張鞋印紋理圖片,并與剩下的其他鞋印圖片進(jìn)行匹配,選擇旋轉(zhuǎn)不變的Uniform LBP算子處理后,最后匹配的結(jié)果圖片如圖1所示。

      在圖1中,左邊的代表被測(cè)試鞋印,右邊代表匹配到的鞋印,其最大相似度為0.91639。從上述過程中可以看出,在執(zhí)行鞋印紋理匹配時(shí),其前提是需要提取出紋理的特征信息,然后根據(jù)相似度進(jìn)行度量,從而發(fā)現(xiàn)刑事現(xiàn)場(chǎng)犯罪嫌疑人的鞋印的移動(dòng)軌跡,為案件的快速偵破提供強(qiáng)有力的價(jià)值信息。

      四、結(jié)束語

      在刑事案件的偵破中,鞋印紋理信息在特定場(chǎng)景下能提供非常有價(jià)值的信息。因此,本文采用改進(jìn)后的LBP算子——旋轉(zhuǎn)不變的Uniform LBP進(jìn)行鞋印紋理特征信息的處理,與其他LBP算子相比,該算子特征提取明顯,在降維的基礎(chǔ)上具有運(yùn)行速度快的優(yōu)勢(shì),使海量鞋印紋理信息的處理變得更加高效和快捷,也為實(shí)現(xiàn)紋理處理的實(shí)時(shí)性提供可能。

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