公开(公告)号：CN108596269B

公开(公告)日：2021-04-16

申请号：CN201810416943.0

申请日：2018-05-04

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张艳 ,  王乔 ,  王年 ,  朱明 ,  唐俊

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06K9/40

Abstract: 本发明提供一种基于SVM+CNN的足底压力图像的识别方法。该方法包括以下步骤：首先，对足底压力图像进行滤波，构建足底压力图像数据集；其次，分别提取特征，包括提取具有明确特征意义的特征和利用卷积神经网络CNN提取的图像特征；然后，将具有明确特征意义的特征和利用CNN提取的图像特征进行融合，经归一化后得到特征数据集；最后，足底压力图像的识别，将特征数据集送入支持向量机SVM进行训练、测试，得到结果。该方法避免了因图像不清楚而导致的特征提取困难等问题，从而提高了方法的鲁棒性。

公开(公告)号：CN108596269A

公开(公告)日：2018-09-28

申请号：CN201810416943.0

申请日：2018-05-04

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张艳 ,  王乔 ,  王年 ,  朱明 ,  唐俊

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06K9/40

Abstract: 本发明提供一种基于SVM+CNN的足底压力图像的识别算法。该方法包括以下步骤：首先，对足底压力图像进行滤波，构建足底压力图像数据集；其次，分别提取特征，包括提取具有明确特征意义的特征和利用卷积神经网络（CNN）提取的图像特征；然后，将具有明确特征意义的特征和利用CNN提取的图像特征进行融合，经归一化后得到特征数据集；最后，足底压力图像的识别，将特征数据集送入支持向量机（SVM）进行训练、测试，得到结果。该算法避免了因图像不清楚而导致的特征提取困难等问题，从而提高了算法的鲁棒性。

公开(公告)号：CN210488563U

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201921514933.7

申请日：2019-09-12

Applicant: 公安部物证鉴定中心 ,  安徽大学

Inventor： 刘晋 ,  王乔 ,  王年 ,  张艳 ,  朱明

IPC: G06K9/00 ,  A61B5/1174 ,  A61B5/103

Abstract: 本实用新型公开了一种足底压力图像识别装置，包括保护壳、压力感应板、处理终端、壳体、第一无线通信芯片，所述保护壳上方设置有固定凹槽，所述固定凹槽内部设置有所述压力感应板，所述压力感应板上方设置有保护膜，所述固定凹槽下方设置有压力传感器，所述压力传感器一侧设置有第一电池，所述压力传感器另一侧设置有控制芯片，所述控制芯片远离所述第一电池一侧设置有所述第一无线通信芯片。有益效果在于：本实用新型能在不经意间对犯罪嫌疑人进行足迹的信息采集，能对检测信息和图像进行初步处理，保证了采集信息和图像的质量，本实用新型使用方便，操作简单，大大提高了足底压力图像识别的准确性。