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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107301426B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201710446061.4
申请日：2017-06-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种鞋底花纹图像的多标签聚类方法，包括以下步骤：选取鞋底花纹图像库中各个图像的基元图像，并计算基元图像的特征选取代表图，统计得到鞋印图像库的语义词汇表；根据语义词汇表，运用PLSA模型计算鞋底花纹图像‑潜在语义主题之间的概率矩阵，去除重复的主题得到最终的概率矩阵；根据不同鞋底花纹图像属于相同潜在语义主题可能性的大小，对鞋印图像库进行单标签聚类；根据最初概率矩阵和索引矩阵，实现鞋底花纹图像的多标签聚类。本发明将鞋印图像划分为基元图像进行处理，并且考虑鞋底花纹图像之间关联性的同时也考虑了类别间的关联性，是鞋底花纹图像多标签分类的基础，可以在一定程度上提高鞋底花纹图像识别和检索的正确率。
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公开(公告)号：CN107247929A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710385351.2
申请日：2017-05-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种结合先验知识的鞋印花纹渐进细化式提取方法，其步骤包括：S1采集原始现场鞋印图像信息，利用超像素分割得到特征一致的图像子区域；S2对鞋印花纹图像进行粗标记；S3对鞋印花纹图像进行花纹区域和背景区域的区域判定，得到初始的鞋印花纹提取结果P1；S4对初始的鞋印花纹提取结果P1进行迭代细化修正，得到准确的鞋印花纹提取结果P；S5对准确的鞋印花纹提取结果P进行光照校正与花纹增强处理；S6利用OTSU算法将处理后的图像花纹提取结果进行二值化，得到最终的鞋印花纹图像二值图。本发明基于鞋印花纹的颜色和方向特征的先验知识计算区域相似度，进行花纹与背景的判断，提高了花纹提取的准确性，进一步推动足迹识别技术的应用和发展。
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公开(公告)号：CN107247929B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201710385351.2
申请日：2017-05-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种结合先验知识的鞋印花纹渐进细化式提取方法，其步骤包括：S1采集原始现场鞋印图像信息，利用超像素分割得到特征一致的图像子区域；S2对鞋印花纹图像进行粗标记；S3对鞋印花纹图像进行花纹区域和背景区域的区域判定，得到初始的鞋印花纹提取结果P1；S4对初始的鞋印花纹提取结果P1进行迭代细化修正，得到准确的鞋印花纹提取结果P；S5对准确的鞋印花纹提取结果P进行光照校正与花纹增强处理；S6利用OTSU算法将处理后的图像花纹提取结果进行二值化，得到最终的鞋印花纹图像二值图。本发明基于鞋印花纹的颜色和方向特征的先验知识计算区域相似度，进行花纹与背景的判断，提高了花纹提取的准确性，进一步推动足迹识别技术的应用和发展。
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公开(公告)号：CN107301426A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710446061.4
申请日：2017-06-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种鞋底花纹图像的多标签聚类方法，包括以下步骤：选取鞋底花纹图像库中各个图像的基元图像，并计算基元图像的特征选取代表图，统计得到鞋印图像库的语义词汇表；根据语义词汇表，运用PLSA模型计算鞋底花纹图像-潜在语义主题之间的概率矩阵，去除重复的主题得到最终的概率矩阵；根据不同鞋底花纹图像属于相同潜在语义主题可能性的大小，对鞋印图像库进行单标签聚类；根据最初概率矩阵和索引矩阵，实现鞋底花纹图像的多标签聚类。本发明将鞋印图像划分为基元图像进行处理，并且考虑鞋底花纹图像之间关联性的同时也考虑了类别间的关联性，是鞋底花纹图像多标签分类的基础，可以在一定程度上提高鞋底花纹图像识别和检索的正确率。
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公开(公告)号：CN106355186A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610715701.2
申请日：2016-08-24
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06K9/60
CPC classification number: G06K9/60
Abstract: 本发明提供一种多角度采集与一体化提取的足迹处理方法，运用流水灯暗场照明得到多幅足迹图像，明场照明得到背景图像，将多幅足迹图像运用小波融合算法融合各个图像的高频信息，减少足迹图像细节信息的丢失。然后运用基于块的光照校正算法分别处理融合后的足迹图像和背景图像，解决光照不均匀问题。将光照校正后的足迹图像与背景图像相减，在减少噪声的同时更有效的提取足迹纹理、边缘等显著信息，使足迹图像中有效区域更加完整、细节更为清晰。
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