管 燕 (連云港師范高等專科學(xué)校計(jì)算機(jī)系,江蘇連云港222006)
李元金 (滁州學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系,安徽滁州239000)
平面鞋印圖像主要由2部分構(gòu)成:鞋印外輪廓和鞋印內(nèi)部花紋。平面鞋印外輪廓一般通過各部分的長(zhǎng)、寬以及特征點(diǎn)間的距離來描述。文獻(xiàn) [1]用整個(gè)鞋印的長(zhǎng)和寬、鞋印的重心位置等來描述鞋印的外輪廓特征,該方法是提取圖像輪廓特征的通用手段,給出的只是外輪廓的部分特征,是比較粗略的輪廓描繪,所提取的特征信息不全面。文獻(xiàn) [2,3]用鞋長(zhǎng)、掌寬、弓款、跟寬以及掌寬處、弓寬處、跟寬處相對(duì)整個(gè)鞋的偏移位置等幾何形狀特征參數(shù)描述鞋印外輪廓,該方法的優(yōu)點(diǎn)是所提取的外輪廓特征能基本描述出鞋印各個(gè)分區(qū)的外輪廓結(jié)構(gòu)特點(diǎn),但是沒有考慮鞋印外輪廓的細(xì)節(jié)特征。對(duì)于鞋印內(nèi)部花紋的識(shí)別,目前主要采用人工識(shí)別和機(jī)器識(shí)別方法,如大連海事大學(xué)研究與開發(fā)的系統(tǒng)、英國(guó)Freeman公司的SICAR4系統(tǒng)、英國(guó)K9刑偵設(shè)備公司人工干預(yù)條件下的自動(dòng)花紋查詢系統(tǒng)[4,5]。人工識(shí)別易受人為因素的影響,而自動(dòng)識(shí)別目前只能實(shí)現(xiàn)一些常規(guī)花紋識(shí)別。筆者通過深入研究平面鞋印圖像的特征,提出外輪廓與花紋特征相結(jié)合的平面鞋印圖像識(shí)別方法,從而避免通過單一特征進(jìn)行識(shí)別帶來的不確定性,使鞋印檢驗(yàn)理論和技術(shù)更加系統(tǒng)和客觀。
平面鞋印圖像的主要特點(diǎn)概括如下:①鞋印可以分為 4個(gè)區(qū) (鞋尖、鞋掌、鞋弓、鞋跟),如圖1所示,可用各分區(qū)的寬度和鞋印最長(zhǎng)軸之間的比值參數(shù)來描述鞋印外輪廓特征;②鞋印的外輪廓主要由凸凹圓弧、直線組成,凸凹圓弧的平滑過渡點(diǎn)稱為拐點(diǎn),凸凹圓弧與直線之間的過渡點(diǎn)稱為切點(diǎn),這些輪廓特征點(diǎn)(拐點(diǎn)、切點(diǎn))可用來描述鞋印外輪廓。
圖1 鞋印各分區(qū)比例圖
鞋印的4個(gè)分區(qū) (鞋尖、鞋掌、鞋弓、鞋跟)分別占有一定的比例[6],如圖1所示。鞋印各分區(qū)結(jié)構(gòu)如圖2所示。為了準(zhǔn)確描述各分區(qū)的寬度,在圖1描述的各分區(qū)的范圍基礎(chǔ)上,上下各擴(kuò)大5%求其寬度,分別采用式 (1)、式 (2)和式 (3)計(jì)算鞋印的掌寬CD、弓寬EF、跟寬GH:
式中,ax,0為存放第 x行左起第1個(gè)黑像素點(diǎn)的縱坐標(biāo);ax,1為存放右起第一個(gè)黑像素點(diǎn)的縱坐標(biāo);distance((x,ax,0),(x,ax,1))是坐標(biāo)為(x,ax,0)的輪廓點(diǎn)與坐標(biāo)為(x,ax,1)的輪廓點(diǎn)之間的距離;h為輪廓中最上面黑像素點(diǎn)所在的行標(biāo);k為輪廓中最下面黑像素點(diǎn)所在的行標(biāo)。
對(duì)于鞋印外輪廓特征的提取,不僅要考慮鞋印各分區(qū)長(zhǎng)寬度,還要考慮各特征點(diǎn)的距離(反映掌寬處、弓寬處、跟寬處相對(duì)整個(gè)鞋的偏移位置)。鞋印的外輪廓特征向量S描述如下:
式中,AB是鞋印最長(zhǎng)軸;CD 表示掌寬;EF表示弓寬;GH 表示跟寬;AI、AJ、AK 、CI、EJ、GK 分別表示鞋印最長(zhǎng)軸AB與掌寬CD、弓寬EF、跟寬GH相交所形成的特征距離。
利用弧長(zhǎng)法[7]將鞋印輪廓特征點(diǎn)提取,設(shè)提取的特征點(diǎn)qi在二維坐標(biāo)軸中的坐標(biāo)為(xi,yi),用特征點(diǎn)坐標(biāo)可以粗略描述鞋印輪廓。為了保證鞋印在進(jìn)行縮放時(shí),該坐標(biāo)不變,對(duì)特征點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行歸一化處理,用(xi/d,yi/l)代替(xi,yi)來標(biāo)示特征點(diǎn),按從左到右、從上到下的次序分別將鞋印輪廓中拐點(diǎn)、切點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)組成向量:
其中,d表示鞋弓部分的寬度;l表示鞋印的最長(zhǎng)軸。
鞋印內(nèi)部花紋特征提取流程如圖3所示。首先采用Canny算子[8]對(duì)鞋印圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè),這是提取圖像特征的首要條件。不同類型的花紋表現(xiàn)在形狀上有不同的特征,因此花紋類型可以按照形狀特征來識(shí)別。在邊緣檢測(cè)的基礎(chǔ)上對(duì)被識(shí)別的花紋進(jìn)行邊界跟蹤,其結(jié)果是將邊緣按是否封閉分成封閉邊緣和非封閉邊緣,分別進(jìn)行后續(xù)識(shí)別。對(duì)于非封閉邊緣用鏈碼跟蹤的方法進(jìn)行方向特征提取,先討論直線和弧線的鏈碼特征,根據(jù)復(fù)雜事物由簡(jiǎn)單事物組成的思想,把折波看成不同方向直線的組合,把弧波看成弧線的組合,然后根據(jù)鏈碼特征識(shí)別出線條類型的直線和弧線花紋以及波折類型的折波和弧波花紋。對(duì)于封閉邊緣利用傅立葉變換對(duì)選擇好的形狀信號(hào)進(jìn)行變換,再利用變換后的系數(shù)進(jìn)行形狀描述。
圖3 鞋印花紋特征提取流程
平面鞋印識(shí)別流程如圖4所示。首先進(jìn)行預(yù)處理操作,主要包括灰度化、二值化、圖像增強(qiáng)、濾噪等,然后用各分區(qū)縱橫比、特征點(diǎn)來描述鞋印外輪廓,用傅立葉描述子和鏈碼跟蹤分別描述閉合花紋和非閉合花紋特征。如果鞋印的外輪廓和內(nèi)部花紋都非常清晰,首先基于外輪廓特征進(jìn)行鞋印圖像識(shí)別,將庫(kù)中所有和被識(shí)別鞋印外輪廓特征的歐氏距離小于某一閾值的鞋印圖像找出,再根據(jù)鞋印內(nèi)部花紋特征進(jìn)行識(shí)別,最終將與被識(shí)別鞋印圖像的歐氏距離最小的10幅圖像返回給用戶。
圖4 平面鞋印圖像識(shí)別的流程
從500幅鞋印圖像庫(kù)中選取5類 (皮鞋、運(yùn)動(dòng)鞋、休閑鞋、涼鞋、拖鞋)示例圖像,每類圖像分別抽取20幅來進(jìn)行識(shí)別,總共形成100次識(shí)別結(jié)果,取100次識(shí)別結(jié)果所得到的 “檢索精度”和 “檢索回召率”的平均值作為算法的平均識(shí)別結(jié)果。檢索精度是指返回有效圖像數(shù)與返回圖像總數(shù)的比率,檢索回召率是指返回有效圖像數(shù)與圖像庫(kù)中有效圖像總數(shù)的比率。3種平面鞋印識(shí)別方法的 “檢索回召率”與 “檢索精度”對(duì)比曲線如圖5所示。由圖5可知,在檢索回召率相同的情況下,將鞋印外輪廓和內(nèi)部花紋特征相結(jié)合識(shí)別方法的檢索精度比基于鞋印外輪廓特征或花紋特征識(shí)別方法提高30%左右,因而具有更好的識(shí)別性能。其原因在于,進(jìn)行基于鞋印外輪廓特征識(shí)別時(shí),雖然很多鞋印的外輪廓類似,但其內(nèi)部花紋卻不一定相同;而進(jìn)行基于鞋印內(nèi)部花紋特征識(shí)別時(shí),雖然很多鞋印內(nèi)部花紋類似,但其外輪廓的差別卻很大,這樣會(huì)導(dǎo)致根據(jù)單一特征進(jìn)行識(shí)別得到的結(jié)果不可靠。
圖5 3種算法的 “檢索回召率”與“檢索精度”對(duì)比曲線
綜合運(yùn)用外輪廓特征和內(nèi)部花紋特征進(jìn)行平面鞋印圖像識(shí)別法,既考慮了鞋印的外輪廓特征,也考慮鞋印內(nèi)部花紋特征,避免通過單一特征進(jìn)行識(shí)別帶來的不確定性,該方法適合于清晰、完整的鞋印圖像識(shí)別。對(duì)于殘缺的鞋印圖像可以根據(jù)部分外輪廓特征或者是部分花紋特征進(jìn)行識(shí)別,但其特征提取算法有待進(jìn)一步研究。
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