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公开(公告)号：CN112100429B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202011031745.6
申请日：2020-09-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/583 , G06T5/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种足迹压力图像检索方法，包括：1、足迹压力图像数据集采集并进行预处理操作；2、建立由K层多尺度自注意卷积模块构成的特征提取网络；步骤3、建立由全局特征分支、残缺性评分掩模分支构成的残缺性评分模块；步骤4、建立由共同可见特征提取模块、局部特征池化模块和三元组损失函数构成的特征比对模块；步骤5、进行网络的训练、参数优化和测试。本发明采用多尺度自注意卷积的足迹压力图像检索方法，能够有效的提取足迹压力图像检索的判别性特征，同时针对足迹图像不完整的问题，采用残缺性评分模型，能够降低网络对残缺部分的关注度，有效地抑制残缺图像对于检索过程中产生的影响。
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公开(公告)号：CN113220926B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110489372.5
申请日：2021-05-06
Applicant: 安徽大学 , 南京市公安局刑事侦查局 , 杭州创恒电子技术开发有限公司
IPC: G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度局部注意力增强网络的足迹图像检索方法，与现有技术相比解决了足迹图像检索准确率低、速度慢的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取和预处理；构建足迹图像检索模型；训练足迹图像检索模型；待检索足迹图像的获取；足迹图像检索结果的获得。本发明能够提取到更多有效的细粒度特征，进一步挖掘图像的特征表征能力，提高足迹图像检索的速度和准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111782857B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010710865.2
申请日：2020-07-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/583 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于混合注意力密集网络的足迹图像检索方法，其步骤包括：1、足迹图像数据集的准备；2、建立足迹图像预处理模块；3、建立初始特征提取模块；4、建立混合注意力密集网络模块；5、建立最终特征输出模块；6、权重初始化；7、网络的训练、测试及优化。本发明能获取更丰富的足迹图像的特征信息，且尽可能地提取不同个人差异的特征信息，从而提高足迹图像检索的精度与速度。
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公开(公告)号：CN112100429A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011031745.6
申请日：2020-09-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/583 , G06T5/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种足迹压力图像检索方法，包括：1、足迹压力图像数据集采集并进行预处理操作；2、建立由K层多尺度自注意卷积模块构成的特征提取网络；步骤3、建立由全局特征分支、残缺性评分掩模分支构成的残缺性评分模块；步骤4、建立由共同可见特征提取模块、局部特征池化模块和三元组损失函数构成的特征比对模块；步骤5、进行网络的训练、参数优化和测试。本发明采用多尺度自注意卷积的足迹压力图像检索方法，能够有效的提取足迹压力图像检索的判别性特征，同时针对足迹图像不完整的问题，采用残缺性评分模型，能够降低网络对残缺部分的关注度，有效地抑制残缺图像对于检索过程中产生的影响。
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公开(公告)号：CN113220926A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110489372.5
申请日：2021-05-06
Applicant: 安徽大学 , 南京市公安局刑事侦查局 , 杭州创恒电子技术开发有限公司
IPC: G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度局部注意力增强网络的足迹图像检索方法，与现有技术相比解决了足迹图像检索准确率低、速度慢的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取和预处理；构建足迹图像检索模型；训练足迹图像检索模型；待检索足迹图像的获取；足迹图像检索结果的获得。本发明能够提取到更多有效的细粒度特征，进一步挖掘图像的特征表征能力，提高足迹图像检索的速度和准确率。
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公开(公告)号：CN111782857A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010710865.2
申请日：2020-07-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于混合注意力密集网络的足迹图像检索方法，其步骤包括：1、足迹图像数据集的准备；2、建立足迹图像预处理模块；3、建立初始特征提取模块；4、建立混合注意力密集网络模块；5、建立最终特征输出模块；6、权重初始化；7、网络的训练、测试及优化。本发明能获取更丰富的足迹图像的特征信息，且尽可能地提取不同个人差异的特征信息，从而提高足迹图像检索的精度与速度。
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公开(公告)号：CN213582215U
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202023267887.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 公安部物证鉴定中心 , 天津市刑事科学技术研究所 , 安徽大学
Abstract: 本实用新型公开的属于足迹分析技术领域，具体为一种刑侦足迹图像采集分析装置，其包括：外壳、指纹识别器、显示屏、云端数据库和大数据采集模块，所述外壳的内部中间安装有足迹采集主体，所述外壳的内部两侧分别安装有控制器、足迹比对模块、通讯模块、数据加密模块、本地存储器和数据解密模块，所述外壳的外部顶端安装有指纹识别器和显示屏，所述足迹采集主体电性连接有控制器。该刑侦足迹图像采集分析装置，不仅能够将采集的信息和大数据信息进行比对，提高图像分析的精确度，而且能够将采集后的信息进行加密保护，并通过指纹进行识别，防止非许可人员打开装置，提高信息的安全性。
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