[發明專利]鞋底花紋多維度分類與識別的查碼方法

有效

• 申請號: 201710175645.2
• 申請日: 2017-03-22
• 公開（公告）號: CN106970968B
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 田攀;李紅衛;王成忠;但青松;鄧永強;蒲紅兵;陸林峰
• 申請（專利權）人: 重慶市公安局刑事警察總隊
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 重慶市前沿專利事務所(普通合伙) 50211
• 代理人: 路寧

1.一種鞋底花紋多維度分類與識別的查碼方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1，對鞋底花紋的類別所預設的各特征進行分類后，對花紋特征進行定義；

S2，對鞋底花紋進行圖像預處理，對鞋底花紋圖像進行歸一化，形成歸一化坐標，在歸一化坐標下生成圖區；

S3，收集生成的全部特征值和參數；分別計算鞋底花紋每個維度的相似度；

S4，將鞋底花紋每個維度的相似度進行匯總，并計算匯總維度的得分，包括

S4-1，分別計算各個維度的相似度，再匯總求得總相似度；計算的維度按照宏觀特征、界限特征、細節特征和單元大小四個復合維度展開；

S4-2，宏觀特征維度的比較：通過計算相同范圍內宏觀語義的相似程度，判定檢材和樣本在宏觀上的屬性相似度；

宏觀特征維度相似度計算

宏觀特征：宏觀掌部、跟部兩個特征集合的各自比較；

特征集合：該類別下標注的所有特征；分為掌部宏觀和跟部宏觀兩個集合；

相似度公式：兩個集合之間的相似性，采用兩個集合的交集的元素個數除以并集的元素個數；

公式如下：

已知條件：

設：t_n為檢材特征；t_m為樣本特征；掌部為一個特征集合，跟部為另一個特征集合；

檢材掌部特征或跟部特征集合特征共N個；小寫n為該集合中特征的序號；樣本掌部特征或跟部特征集合特征共M個；小寫m為該集合中特征的序號；

A_n為檢材特征t_n的比對值；Rt_n為檢材特征t_n的權重；Rt_m為樣本特征t_m的權重；R₁為宏觀特征總權重；X_n為檢材特征t_n的必含值、Y_n為檢材特征t_n的必不含值：目標集合必須含有或必須不含有指定特征t_n的判斷；

必含：目標集合含有該特征，X_n＝1，否則＝0；

必不含：目標集合含有該特征Y_n＝0，否則＝1；

計算步驟：

①特征缺失判斷：

f_掌(N,M)＝if(NM＞0,1,0)、f_跟(N,M)＝if(NM＞0,1,0)

②比對掌部特征和跟部特征得分T：

檢材掌部宏觀特征與樣本掌部宏觀特征比較，樣本特征集中含有檢材特征t_n，則A_n值為1，否則值為0；

比對掌部特征和跟部特征得分：掌部特征、跟部特征必含不含判定后，比對特征得分的權重和為

T＝T_掌+T_跟；

③特征總數B

B＝B_掌+B_跟，即檢材、樣本掌部和跟部的特征權重和；

④宏觀特征維度總分H₁

相對分：

H₁＝R₁(H_1掌+H_1跟)/{f_掌(N,M)+f_跟(N,M)}

＝R₁{T_掌/(B_掌-T_掌)+T_跟/(B_跟-T_跟)}/{f_掌(N,M)+f_跟(N,M)}

即掌、跟特征比中權重總分占檢材、樣本的掌、跟部的特征權重總數的百分比；

宏觀絕對分：

即掌部和跟部比中特征權重和占檢材掌、跟特征權重的比例；

S4-3，界限特征維度比較：通過比較圖區的范圍和位置判定圖區結構的相似度；

S4-4，細節特征維度的比較：相同圖區的范圍和位置一致的特征相似度；

S4-5，單元大小維度的比較：相同圖區的范圍和位置一致內同一單元的大小相似度計算；

S4-6，維度匯總：因各個維度關系相互獨立，各維度上的值視為一個方向上的屬性，該維度各個值涵蓋該維度上所有特征情況，各個維度組合形成一個多維空間，空間上任意一點對應一個鞋底花紋類型；點與點之間的距離表示其差異的程度，距離越短，相似度越高，故采取歐式距離計算匯集維度得分；

S5，通過對每個維度的相似度得分最高的目標鞋底花紋為近似鞋底花紋，并進行歸納合并。