基于赤足或穿襪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，尤其涉及一種基于赤 足或穿襪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。從赤足與穿襪足跡中分析足長(zhǎng)進(jìn)而推算足跡遺留人的身高相對(duì)而言較簡(jiǎn)單，但 年齡、體態(tài)、性別的分析要在綜合分析足跡壓力面的基礎(chǔ)上進(jìn)行，足跡壓力面的識(shí)別、標(biāo)畫(huà) 是其中的關(guān)鍵步驟，其準(zhǔn)確性將直接影響人身特征的分析結(jié)果，目前只有少數(shù)具有多年經(jīng) 驗(yàn)的專家才能正確標(biāo)畫(huà)；此外，基于壓力面的人身特征分析主要依賴專家手工測(cè)量、定性推 斷，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)明提供了一種基于赤足或穿襪足跡圖像的人身特征分析 的方法及裝置，通過(guò)運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖像處理手段，自動(dòng)提取出待檢驗(yàn)足跡的壓力面信息，在像 素級(jí)上計(jì)算得到足跡基本特征；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。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種基于赤足或穿襪足跡圖像的 人身特征分析的方法，包括如下步驟：
[0006] S1.對(duì)赤足或穿襪足跡圖像進(jìn)行多層壓力面提取；
[0007] S2.根據(jù)赤足或穿襪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；
[0008] S3.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。
[0009] 作為技術(shù)方案的補(bǔ)充，步驟S1中多層壓力面提取的步驟為：
[0010] S1. 1.對(duì)赤足或穿襪足跡圖像預(yù)處理：將赤足或穿襪足跡圖像進(jìn)行濾波，該圖像 濾波的公式如下：
[0011] I=F*G
[0012] I(i，j) = 2mI：nF(i，j)G(i_m，j-n) (1)
[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] S1.2?壓力面提?。?br>[0015] S1. 2. 1.對(duì)預(yù)處理后的足跡圖像進(jìn)行雙邊濾波操作，可用如下公式表示：
[0016]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于赤足或穿襪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)赤足或穿襪足跡圖像進(jìn)行多層壓力面提??；
52. 根據(jù)赤足或穿襪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；
53. 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所述的一種基于赤足或穿襪足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征 在于，步驟S1中多層壓力面提取的步驟為： S1. 1.對(duì)赤足或穿襪足跡圖像預(yù)處理：將赤足或穿襪足跡圖像進(jìn)行濾波，該圖像濾波 的公式如下： I=F*G I(i?j) = 2mI：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，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??； S1.2?壓力面提?。? S1. 2. 1.對(duì)預(yù)處理后的足跡圖像進(jìn)行雙邊濾波操作，可用如下公式表示：
其中，Wp是加權(quán)函數(shù)，定義如下
IF是雙邊濾波后的足跡圖像，I表示預(yù)處理步驟中濾波后的足跡圖像，x表示圖像I中 當(dāng)前像素的位置坐標(biāo)，Q為以x為中心的當(dāng)前雙邊濾波窗口，f；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)； 51. 2. 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L，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。
3. 如權(quán)利要求2所述的一種基于赤足或穿襪足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征 在于，步驟S1. 1中的濾波器定義為：
其中，U、V是坐標(biāo)變量，〇是標(biāo)準(zhǔn)偏差。
4. 如權(quán)利要求2所述的一種基于赤足或穿襪足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征 在于，步驟S2中獲得足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征的方法為： 52. 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心線，足跡中心線與跟區(qū)下緣的交點(diǎn)為 0,將足跡調(diào)整到其中心線堅(jiān)直且腳尖向上，則在足跡所在平面中，以0為原點(diǎn)，以中心線為Y軸，堅(jiān)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； 52. 2.計(jì)算足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征：壓力面最外層的上緣凸點(diǎn)T，為赤足的拇趾前緣點(diǎn)，點(diǎn)T 與原點(diǎn)0的連線在足跡中心線方向上投影的長(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BD的長(zhǎng)度為跟寬； 最外層足跡壓力面在線段AC、BD所夾的部分，且該部分內(nèi)外兩段輪廓在足跡中心線垂 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的次外層壓力面，得該層上的掌區(qū)壓力區(qū)域，該區(qū)域外 輪廓在足跡中心線方向上的最低點(diǎn)，為掌區(qū)壓力區(qū)域的下緣凸點(diǎn)S。
5.如權(quán)利要求1或4所述的一種基于赤足或穿襪足跡圖像的人身特征分析的方法，其 特征在于，步驟S3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： 53. 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) 獲取足跡所有人的身高特征：根據(jù)公式（4)計(jì)算該足跡所有人的身高； S3. 2.建立年齡、足長(zhǎng)、掌壓之間的數(shù)學(xué)模型：
其中：L為掌區(qū)壓力區(qū)域的下緣凸點(diǎn)S與原點(diǎn)0的連線在足跡中心線方向上的長(zhǎng)度；Age是年齡，L2(l是20歲基線，L3(|是30歲基線，L7(|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； S3. 3.建立體態(tài)、弓寬a及dQ之間的數(shù)學(xué)模型：a<dQ，體型偏瘦；a=dQ，體型中等；a>屯，體型偏胖；依此獲取足跡所有人的體態(tài)特征，其中屯為弓壓外緣線與足跡中心線之間 的最短距尚； S3. 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
其中：ii和I：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)分布焉和馬的總體Gi、G2,ii" 112分別為Gi、G2的均值，分別為 方差； 根據(jù)公式（6)計(jì)算得到測(cè)試足跡足長(zhǎng)到總體匕、62的距離dpdy
使用公式（7)，獲取足跡所有人的性別特征。
6. 如權(quán)利要求5所述的一種基于赤足或穿襪足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征 在于，步驟S3. 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r=足長(zhǎng)/足寬 （8) 男、女的足跡長(zhǎng)寬比分別為服從正態(tài)分布馬GipO和的總體G3、G4，其中 U3、U4分別為G3、匕的均值，％2、of分別為G3、匕的方差；參考公式（6)計(jì)算得到測(cè)試足 跡長(zhǎng)寬比與總體G3、G4的馬氏距尚d3、d4;
使用公式（9)計(jì)算獲取足跡所有人的性別特征。
7. 如權(quán)利要求5所述的一種基于赤足或穿襪足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征 在于，步驟S3. 4被替換為： 建立性別與相鄰層間壓力變化率的數(shù)學(xué)模型：記Spi= 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= (Si+fSiVSi，i= 1，2，-"n-l (10)其變異系數(shù)為 cv=〇/u(11)其中，U、〇分別為{ASJ的均值和方差； 給定閾值T，變異系數(shù)cv大于閾值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。
8. 如權(quán)利要求5所述的一種基于赤足或穿襪足跡圖像的人身特征分析的方法，其特征 在于，步驟S3. 4被替換為： 使用權(quán)利要求5-7中各步驟的S3. 4,得到3個(gè)性別屬性，以0代表男性，1代表女性，計(jì) 算上述3種數(shù)學(xué)模型的性別屬性之和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。9. 一種基于赤足或穿襪足跡圖像的人身特征分析的裝置，其特征在 于，包括： 多層壓力面提取裝置，用于對(duì)赤足或穿襪足跡圖像進(jìn)行多層壓力面提取； 足跡形態(tài)結(jié)構(gòu)特征獲得裝置，用于根據(jù)赤足或穿襪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； 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。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于赤足或穿襪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)赤足或穿襪足跡圖像進(jìn)行多層壓力面提?。籗2.根據(jù)赤足或穿襪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；S3.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。發(fā)明對(duì)人身特征分析可自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)，人身特征分析穩(wěn)定、精確。
【IPC分類】G06T5-00, G06T7-00
【公開(kāi)號(hào)】CN104574426
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510055903
【發(fā)明人】陳偉卿, 董波, 金瑋
【申請(qǐng)人】大連恒銳科技股份有限公司
【公開(kāi)日】2015年4月29日
【申請(qǐng)日】2015年2月3日