基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及刑偵技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于穿 鞋足跡圖像的人身特征分析的方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 足跡是刑偵辦案中最常見(jiàn)的"手足工槍"四大類(lèi)痕跡之一。隨著犯罪形式的變化 以及犯罪特點(diǎn)日趨智能型，作案人的反偵察意識(shí)越來(lái)越強(qiáng)，犯罪現(xiàn)場(chǎng)能提取到的手印痕跡 數(shù)量大大減少，因此，足跡分析在偵查破案過(guò)程中的重要性越來(lái)越突出，而足跡分析中很重 要的一個(gè)方面就是人身特征分析，即從足跡中分析犯罪嫌疑人的身高、年齡、體態(tài)、性別。根 據(jù)人身特征可大大縮小嫌疑人排查范圍，加快案件偵破速度。
[0003] 我國(guó)的足跡檢驗(yàn)理論遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在世界前列，相關(guān)著作中對(duì)人身特征的分析方法也有 大量闡述。人身特征分析主要基于赤足的基本特征進(jìn)行，基本特征包括足型特征和壓力面 特征?；诖┬阚E進(jìn)行人身分析的首要任務(wù)是從穿鞋足跡中提取到赤足基本特征。鞋的 種類(lèi)、鞋底花紋的類(lèi)型等都會(huì)影響到形成該穿鞋足跡的赤足的基本特征反映情況，目前，國(guó) 內(nèi)只有少數(shù)專(zhuān)家根據(jù)多年實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)才能相對(duì)準(zhǔn)確地在穿鞋足跡上標(biāo)畫(huà)出所反映赤足的基 本特征；而在人身特征分析階段，也主要采用手工測(cè)量、定性推斷的形式，因此不可避免地 引入人為誤差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法 及裝置，通過(guò)計(jì)算機(jī)圖像處理手段，可根據(jù)自動(dòng)估算的花紋尺寸去除鞋底花紋對(duì)足底壓力 面的影響，然后自動(dòng)提取穿鞋足跡圖像所反映的壓力面信息，進(jìn)而在像素級(jí)上計(jì)算得到對(duì) 應(yīng)赤足基本特征；在分析人身特征階段，通過(guò)建立科學(xué)的模型，將人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行量化，避免 足跡檢驗(yàn)人員主觀影響及人為誤差的引入，從而達(dá)到快速、定量、準(zhǔn)確、客觀地人身特征分 析的目的，為偵查決策提供參考。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種基于穿鞋足跡圖像的人身特 征分析的方法，包括如下步驟：
[0006] SI.對(duì)穿鞋足跡圖像預(yù)處理：使用圖像濾波操作去除穿鞋足跡圖像中鞋底花紋的 干擾，濾波器的尺度根據(jù)花紋的尺寸自適應(yīng)地確定；
[0007] S2.對(duì)穿鞋足跡圖像進(jìn)行多層壓力面提??；
[0008] S3.根據(jù)穿鞋足跡的多層壓力面圖像，獲得至少下述足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征：足長(zhǎng)、足 寬、跟寬、弓寬以及掌區(qū)重壓面下緣凸點(diǎn)的位置；
[0009] S4.分別建立足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征與身高、年齡、體態(tài)和性別之間的數(shù)學(xué)模型；向各 數(shù)學(xué)模型輸入上述形態(tài)結(jié)構(gòu)特征，獲取人身特征。
[0010] 作為技術(shù)方案的補(bǔ)充，步驟Sl中，圖像濾波的公式如下：
[0011] I = F*G
[0012] I(i，j) = 2m2nF(i，j)G(i_m，j-n) (I)
[0013] 其中，*表示卷積，F(xiàn)表示原始穿鞋足跡圖像，G表示濾波器，I表示濾波后的足跡 圖像，（i，j)表示當(dāng)前像素位置，m、n分別表示濾波窗口在x、y方向的大小。
[0014] 作為技術(shù)方案的進(jìn)一步補(bǔ)充，濾波器定義為
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征在于；包括如下步驟：
51. 對(duì)穿鞋足跡圖像預(yù)處理；使用圖像濾波操作去除穿鞋足跡圖像中鞋底花紋的干 擾，濾波器的尺度根據(jù)花紋的尺寸自適應(yīng)地確定；
52. 對(duì)穿鞋足跡圖像進(jìn)行多層壓力面提??；
53. 根據(jù)穿鞋足跡的多層壓力面圖像，獲得至少下述足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征；足長(zhǎng)、足寬、 跟寬、弓寬W及掌區(qū)重壓面下緣凸點(diǎn)的位置；
54. 分別建立足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征與身高、年齡、體態(tài)和性別之間的數(shù)學(xué)模型；向各數(shù)學(xué) 模型輸入上述形態(tài)結(jié)構(gòu)特征，獲取人身特征。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征在于： 步驟S1中，圖像濾波的公式如下； I = F*G I(i，j) =E"E nF(i, j)G(i-m, j-n) (1) 其中，*表示卷積，F(xiàn)表示原始穿鞋足跡圖像，G表示濾波器，I表示濾波后的足跡圖像， (i，如表示當(dāng)前像素位置，m、n分別表示濾波窗口在X、y方向的大小。
3. 如權(quán)利要求2所述的一種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征在于： 步驟S1中的濾波器定義為：
(2) 其中，u、v是坐標(biāo)變量，0是標(biāo)準(zhǔn)偏差； 自適應(yīng)確定濾波器尺度的方法為；首先將穿鞋足跡圖像進(jìn)行二值化操作，使穿鞋足跡 圖像中每個(gè)獨(dú)立花紋對(duì)應(yīng)于二值圖像中的一個(gè)對(duì)象；計(jì)算所有對(duì)象的面積，并去掉面積小 于穿鞋足跡圖像0.05%的對(duì)象，得到有效對(duì)象；計(jì)算每個(gè)有效對(duì)象的等效半徑，即與該對(duì) 象具有相同面積的圓的半徑，此半徑是表征該對(duì)象對(duì)應(yīng)花紋的形狀參數(shù)，取所有有效對(duì)象 等效半徑的平均值作為濾波器的尺度0。
4. 如權(quán)利要求1或3所述的一種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征在 于；步驟S2中多層壓力面提取的步驟為： S2. 1.對(duì)自適應(yīng)濾波后的足跡圖像進(jìn)行雙邊濾波操作，用如下公式表示：
IP是雙邊濾波后的足跡圖像，I表示自適應(yīng)濾波后的足跡圖像，X表示圖像I中當(dāng)前像 素的位置坐標(biāo)，Q為Wx為中屯、的當(dāng)前雙邊濾波窗口，ft是平滑亮度差異的值域核函數(shù)，gs 是平滑空間差異的空間核函數(shù)； S2. 2.量化分級(jí)；首先對(duì)雙邊濾波后的足跡圖像進(jìn)行色彩空間轉(zhuǎn)換，從RGB空間轉(zhuǎn)換到 Lab空間；取亮度通道以對(duì)其按照足跡壓力面層數(shù)n進(jìn)行量化；然后將Lab模式圖像再轉(zhuǎn)換 到RGB空間，得到足跡多層壓力面分布圖像。

5. 如權(quán)利要求4所述的一種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征在于： 步驟S3中獲得足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征的方法為： S3. 1.建立足跡坐標(biāo)系；取多層壓力面分布圖像中的壓力最外層，做掌區(qū)和跟區(qū)的內(nèi)、 外兩側(cè)的公切線，設(shè)掌區(qū)、跟區(qū)的內(nèi)側(cè)最凸點(diǎn)分別為A、B，掌區(qū)、跟區(qū)的外側(cè)最凸點(diǎn)分別為 C、D，則兩公切線AB、CD的夾角的角平分線為足跡中屯、線，足跡中屯、線與跟區(qū)下緣的交點(diǎn)為 0,將足跡調(diào)整到其中屯、線豎直且腳尖向上，則在足跡所在平面中，W 0為原點(diǎn)，W中屯、線為 Y軸，豎直向上為Y軸正方向，水平向右為X軸正方向，建立足跡坐標(biāo)系； 53. 2.計(jì)算足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征：由外向內(nèi)的次外層壓力面輪廓的最上緣凸點(diǎn)T，為赤足 的拇趾前緣點(diǎn)，點(diǎn)T與原點(diǎn)0的連線在足跡中屯、線方向上投影的長(zhǎng)度為足長(zhǎng)； 掌區(qū)內(nèi)、外兩側(cè)最凸點(diǎn)的連線AC的長(zhǎng)度為足寬； 跟區(qū)內(nèi)、外兩側(cè)最凸點(diǎn)的連線抓的長(zhǎng)度為跟寬； 最外層足跡壓力面在線段AC、抓所夾的部分，且該部分內(nèi)外兩段輪廓在足跡中屯、線垂 直方向上的最短距離麗為弓寬a; 取足跡多層壓力面分布圖像中由外向內(nèi)的第S層壓力面，得該層上的掌區(qū)壓力區(qū)域， 該區(qū)域外輪廓上與坐標(biāo)原點(diǎn)0的垂直距離最近的點(diǎn)為掌區(qū)壓力區(qū)域的下緣凸點(diǎn)S。
6. 如權(quán)利要求1或5所述的一種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征在 于；步驟S4中的建立足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征與身高、年齡、體態(tài)和性別之間的數(shù)學(xué)模型，并獲取 人身特征的方法的步驟為： 54. 1.建立足長(zhǎng)與身高之間的數(shù)學(xué)模型： 身高=足長(zhǎng)X7 (4) 根據(jù)公式（4)計(jì)算該足跡所有人的身高，獲取足跡所有人的身高特征； S4. 2.建立年齡、足長(zhǎng)、掌壓之間的數(shù)學(xué)模型：
灼 其中；L為掌區(qū)壓力區(qū)域的下緣凸點(diǎn)S與原點(diǎn)0的連線在足跡中屯、線方向上的長(zhǎng)度； Age是年齡，Lw是20歲基線，L 3。是30歲基線，L 7。是70歲基線； 根據(jù)公式（5)計(jì)算該足跡所有人的年齡，獲取足跡所有人的年齡特征； S4. 3.建立體態(tài)、弓寬a及d。之間的數(shù)學(xué)模型；a < d。，體型偏瘦；a = d。，體型中等；a > d。，體型偏胖；依此獲取足跡所有人的體態(tài)特征，其中d。為弓壓外緣線與足跡中屯、線之間 的最短距離； S4. 4.建立性別與足長(zhǎng)的數(shù)學(xué)模型：樣本X至總體G的馬氏距離為
(6) 其中；y和2分別為總體G的均值和協(xié)方差矩陣；X為足長(zhǎng)，男、女的足長(zhǎng)分別為服從 正態(tài)分布iVi(冉巧和馬如，。巧的總體Gi、G2, Ui、分別為Gi、G2的均值，卻、。::分別為 Gi、G2的方差；
根據(jù)公式（6)計(jì)算得到測(cè)試足跡足長(zhǎng)到總體Gi、G2的距離di、d2，
^7>使用公式（7)，獲取足跡所有人的性別 特征。
7. 如權(quán)利要求6所述的一種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征在于： 步驟S4. 4被替換為：建立性別與足跡的長(zhǎng)寬比的數(shù)學(xué)模型，足跡的長(zhǎng)寬比為： r=足長(zhǎng)/足寬 做 男、女的足跡長(zhǎng)寬比分別為服從正態(tài)分布游3(的而吁和#4〇4，巧> 的總體Gs、G4,其中 ^3、^4分別為Gs、G4的均值，詩(shī)、苗分別為Gs、G4的方差；參考公式做計(jì)算得到測(cè)試足 跡長(zhǎng)寬比與總體Gs、G4的馬氏距離d 3、d4;
巧） 使用公式（9)計(jì)算獲取足跡所有人的性別特征。
8. 如權(quán)利要求6所述的一種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征在于： 步驟S4. 4被替換為： 建立性別與足跡壓力面相鄰層間壓力變化率的數(shù)學(xué)模型：記Si，i = 1，2, . . .，n，為第 i層的足跡壓力面的面積，相鄰層間的足跡壓力面的面積相對(duì)變化率為 ASi= (S"i-Si)/Si，i = 1，2，...，n-l (10) 其變異系數(shù)為 CV = 0 / y (11) 其中，y、0分別為（A Sil的均值和方差； 給定闊值T，變異系數(shù)CV大于闊值T，則判斷該足跡所有人為男性，否則判斷該足跡所 有人為女性。
9. 如權(quán)利要求6所述的一種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征在于： 步驟S4. 4被替換為；使用權(quán)利要求7-9中的步驟S4. 4的方法，得到=個(gè)性別屬性，W 0代表 男性，1代表女性，計(jì)算上述性別屬性之和S，若S《1，則判斷該足跡所有人為男性；否則， 判斷該足跡所有人為女性。
10. -種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的裝置，其特征在于；包括： 穿鞋足跡圖像預(yù)處理裝置，使用圖像濾波操作去除穿鞋足跡圖像中鞋底花紋的干擾， 濾波器的尺度根據(jù)花紋的尺寸的大小自適應(yīng)地確定； 多層壓力面提取裝置，用于對(duì)穿鞋足跡圖像進(jìn)行多層壓力面提?。? 足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征獲得裝置，用于根據(jù)穿鞋足跡的多層壓力面圖像，獲得至少下述足 跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征；足長(zhǎng)、足寬、跟寬、弓寬W及掌區(qū)重壓面下緣凸點(diǎn)的位置； 數(shù)學(xué)模型建立及人身特征獲取裝置，用于分別建立足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征與身高、年齡、體 態(tài)和性別之間的數(shù)學(xué)模型；向各數(shù)學(xué)模型輸入上述形態(tài)結(jié)構(gòu)特征，獲取人身特征。

【專(zhuān)利摘要】一種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法及裝置，屬于刑偵技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟；S1.對(duì)穿鞋足跡圖像預(yù)處理：使用圖像濾波操作去除穿鞋足跡圖像中鞋底花紋的干擾，濾波器的尺度根據(jù)花紋的尺寸自適應(yīng)地確定；S2.對(duì)穿鞋足跡圖像進(jìn)行多層壓力面提取；S3.獲得足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征；S4.分別建立足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征與身高、年齡、體態(tài)和性別之間的數(shù)學(xué)模型；獲取人身特征。本發(fā)明對(duì)人身特征分析可自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)，不受鞋底花紋大小的影響，人身特征分析穩(wěn)定、精確。
【IPC分類(lèi)】G06K9-00, G06K9-54
【公開(kāi)號(hào)】CN104598891
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510054720
【發(fā)明人】陳偉卿, 譚重建, 何曉光
【申請(qǐng)人】大連恒銳科技股份有限公司
【公開(kāi)日】2015年5月6日
【申請(qǐng)日】2015年2月3日