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摘要
根据现场遗留鞋印推断出作案人所穿鞋型,再到周围监控视频中搜索嫌疑鞋型已成为公安机关侦破案件的重要技战法。该技战法完全依赖人工筛查,受主观影响大,易造成漏检等问题。针对这一问题,本文提出一种基于注意力机制的鞋型识别算法,实现对监控视频中的行人所穿鞋型的自动识别。首先贴近公安刑侦实战建立样本容量为300的多背景监控鞋型数据集,进而提出一种注意力机制模型,用于增强ResNet50网络对鞋子重要特征的提取能力。实验比对了选取不同特征层的输出作为鞋子特征及不同卷积特征聚合方法对识别精度的影响。为增强模型的泛化能力,在损失函数中加入Label Smoothing。为评估算法性能,在构建的多背景数据集上对算法进行了测试,实验结果表明,本文提出的方法最终Rank-1、mAP精度分别达到74.32%和56.97%。
激光与光电子学进展
2022, 59(02): 4
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