管 燕 (連云港師范高等?？茖W校計算機系,江蘇連云港222006)

李元金 (滁州學院計算機科學與技術(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、寬以及特征點間的距離來描述。文獻 [1]用整個鞋印的長和寬、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 [2,3]用鞋長、掌寬、弓款、跟寬以及掌寬處、弓寬處、跟寬處相對整個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)點是所提取的外輪廓特征能基本描述出鞋印各個分區(qū)的外輪廓結(jié)構(gòu)特點,但是沒有考慮鞋印外輪廓的細節(jié)特征。對于鞋印內(nèi)部花紋的識別,目前主要采用人工識別和機器識別方法,如大連海事大學研究與開發(fā)的系統(tǒng)、英國Freeman公司的SICAR4系統(tǒng)、英國K9刑偵設(shè)備公司人工干預(yù)條件下的自動花紋查詢系統(tǒng)[4,5]。人工識別易受人為因素的影響,而自動識別目前只能實現(xiàn)一些常規(guī)花紋識別。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別方法,從而避免通過單一特征進行識別帶來的不確定性,使鞋印檢驗理論和技術(shù)更加系統(tǒng)和客觀。

1 平面鞋印外輪廓特征提取方法

平面鞋印圖像的主要特點概括如下:①鞋印可以分為 4個區(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稱為拐點,凸凹圓弧與直線之間的過渡點稱為切點,這些輪廓特征點(拐點、切點)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,上下各擴大5%求其寬度,分別采用式 (1)、式 (2)和式 (3)計算鞋印的掌寬CD、弓寬EF、跟寬GH:

式中,ax,0為存放第 x行左起第1個黑像素點的縱坐標;ax,1為存放右起第一個黑像素點的縱坐標;distance((x,ax,0),(x,ax,1))是坐標為(x,ax,0)的輪廓點與坐標為(x,ax,1)的輪廓點之間的距離;h為輪廓中最上面黑像素點所在的行標;k為輪廓中最下面黑像素點所在的行標。

對于鞋印外輪廓特征的提取,不僅要考慮鞋印各分區(qū)長寬度,還要考慮各特征點的距離(反映掌寬處、弓寬處、跟寬處相對整個鞋的偏移位置)。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。

利用弧長法[7]將鞋印輪廓特征點提取,設(shè)提取的特征點qi在二維坐標軸中的坐標為(xi,yi),用特征點坐標可以粗略描述鞋印輪廓。為了保證鞋印在進行縮放時,該坐標不變,對特征點坐標進行歸一化處理,用(xi/d,yi/l)代替(xi,yi)來標示特征點,按從左到右、從上到下的次序分別將鞋印輪廓中拐點、切點的橫縱坐標組成向量:

其中,d表示鞋弓部分的寬度;l表示鞋印的最長軸。

2 平面鞋印內(nèi)部花紋形狀特征的提取方法

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]對鞋印圖像進行邊緣檢測,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別。在邊緣檢測的基礎(chǔ)上對被識別的花紋進行邊界跟蹤,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,分別進行后續(xù)識別。對于非封閉邊緣用鏈碼跟蹤的方法進行方向特征提取,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。對于封閉邊緣利用傅立葉變換對選擇好的形狀信號進行變換,再利用變換后的系數(shù)進行形狀描述。

圖3 鞋印花紋特征提取流程

3 平面鞋印圖像識別流程

平面鞋印識別流程如圖4所示。首先進行預(yù)處理操作,主要包括灰度化、二值化、圖像增強、濾噪等,然后用各分區(qū)縱橫比、特征點來描述鞋印外輪廓,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行鞋印圖像識別,將庫中所有和被識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)部花紋特征進行識別,最終將與被識別鞋印圖像的歐氏距離最小的10幅圖像返回給用戶。

圖4 平面鞋印圖像識別的流程

4 鞋印圖像識別結(jié)果

從500幅鞋印圖像庫中選取5類 (皮鞋、運動鞋、休閑鞋、涼鞋、拖鞋)示例圖像,每類圖像分別抽取20幅來進行識別,總共形成100次識別結(jié)果,取100次識別結(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)與圖像庫中有效圖像總數(shù)的比率。3種平面鞋印識別方法的 “檢索回召率”與 “檢索精度”對比曲線如圖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)合識別方法的檢索精度比基于鞋印外輪廓特征或花紋特征識別方法提高30%左右,因而具有更好的識別性能。其原因在于,進行基于鞋印外輪廓特征識別時,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;而進行基于鞋印內(nèi)部花紋特征識別時,雖然很多鞋印內(nèi)部花紋類似,但其外輪廓的差別卻很大,這樣會導致根據(jù)單一特征進行識別得到的結(jié)果不可靠。

圖5 3種算法的 “檢索回召率”與“檢索精度”對比曲線

5 結(jié) 語

綜合運用外輪廓特征和內(nèi)部花紋特征進行平面鞋印圖像識別法,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行識別帶來的不確定性,該方法適合于清晰、完整的鞋印圖像識別。對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行識別,但其特征提取算法有待進一步研究。

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