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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：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：CN111340098B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010112342.8
申请日：2020-02-24
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明图像处理、深度学习以及刑侦技术领域，公开了基于鞋印图像的STA‑Net年龄预测方法，先将待测鞋印图像经评分模型进行数据评估，评估高于预设值代表待测鞋印图像质量合格；随后将质量合格的待测鞋印图像进行预处理操作，所述预处理操作包括去噪、中心化、伪彩化；预处理后的待测鞋印图像输入经STA‑Net网络训练得到预测模型进行年龄预测，得到最终的预测年龄。图像评分模型、图像预处理模型能够对待测鞋印图像进行筛选与去躁处理，将不同来源的数据转化为满足网络输入的数据；STA‑Net回归网络能够根据鞋印图像预测出年龄信息，相比于传统的预测方法，提高了预测的效率以及准确率。
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公开(公告)号：CN111340098A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010112342.8
申请日：2020-02-24
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明图像处理、深度学习以及刑侦技术领域，公开了基于鞋印图像的STA-Net年龄预测方法，先将待测鞋印图像经评分模型进行数据评估，评估高于预设值代表待测鞋印图像质量合格；随后将质量合格的待测鞋印图像进行预处理操作，所述预处理操作包括去噪、中心化、伪彩化；预处理后的待测鞋印图像输入经STA-Net网络训练得到预测模型进行年龄预测，得到最终的预测年龄。图像评分模型、图像预处理模型能够对待测鞋印图像进行筛选与去躁处理，将不同来源的数据转化为满足网络输入的数据；STA-Net回归网络能够根据鞋印图像预测出年龄信息，相比于传统的预测方法，提高了预测的效率以及准确率。
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