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Early Posting
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
机器视觉
杨孟京  唐云祁  姜晓佳  
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摘要
“监控+鞋印”是目前公安机关刑事侦查的重要技战法,其基本原理是依据犯罪现场鞋印推断嫌疑人所穿鞋型,然后到周边监控视频中检索嫌疑鞋型。针对“监控+鞋印”技战法自动化程度低下的问题,提出一种基于卷积神经网络的鞋型识别方法,实现对嫌疑鞋型的自动识别。根据鞋型识别独有特点,在DeepID的基础上设计卷积神经网络框架,并构建鞋型样本数据库(50双鞋型样本,共计160231幅图像)。运用Caffe框架结合不同网络模型对鞋型图像数据进行训练和测试,实验设计的初始网络结构由两层卷积、两层池化、两层全连接组成。实验比对了不同的第一层全连接层输出元素数目对网络性能与训练效率的影响,又在不改变输出特征图大小的情况下比对了不同网络深度的实验结果,在优化模型的基础上引用重叠池化得到实验最优网络模型。实验结果表明,卷积神经网络对于鞋型有很好的识别效果,识别精度值最高达96.06%,为鞋型识别提供了一种新的途径。
激光与光电子学进展
2019, 56(19): 191505
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