[發明專利]基于鞋印圖像的STA-Net年齡預測方法

有效

• 申請號: 202010112342.8
• 申請日: 2020-02-24
• 公開（公告）號: CN111340098B
• 公開（公告）日: 2023-07-21
• 發明（設計）人: 唐俊;徐君君;樊旭晨;吳洛天;王鵬鵬;鹿新;汪桐生;茅麗麗;瞿金杰;王年;張艷;朱明;鮑文霞
• 申請（專利權）人: 安徽大學
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/764;G06V10/20;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 合肥東信智谷知識產權代理事務所(普通合伙) 34143
• 代理人: 劉寒冰

本發明圖像處理、深度學習以及刑偵技術領域，公開了基于鞋印圖像的STA?Net年齡預測方法，先將待測鞋印圖像經評分模型進行數據評估，評估高于預設值代表待測鞋印圖像質量合格；隨后將質量合格的待測鞋印圖像進行預處理操作，所述預處理操作包括去噪、中心化、偽彩化；預處理后的待測鞋印圖像輸入經STA?Net網絡訓練得到預測模型進行年齡預測，得到最終的預測年齡。圖像評分模型、圖像預處理模型能夠對待測鞋印圖像進行篩選與去躁處理，將不同來源的數據轉化為滿足網絡輸入的數據；STA?Net回歸網絡能夠根據鞋印圖像預測出年齡信息，相比于傳統的預測方法，提高了預測的效率以及準確率。

技術領域

本發明涉及圖像處理、深度學習以及刑偵技術領域，尤其涉及一種基于鞋印圖像的STA-Net年齡預測方法。

背景技術

鞋印圖像受足部骨骼，后天生活習慣等影響具有唯一性和獨特性，并且相對于指紋痕跡等其他痕跡來說更加不容易偽裝。除了純粹的科研意義，在商業和執法中也有著諸多應用，如監管、安全、刑偵領域等，傳統基于鞋印圖像的年齡預測都是依靠專家經驗或者相關線性擬合算法，例如現有技術中申請號為CN201510054720.0的一種基于穿鞋足跡圖像的人身特征分析的方法及裝置，這些方法不僅耗時久而且準確率低。

隨著深度學習的興起，作為其技術核心的神經網絡具有很強的學習能力，不僅可以降低數據分析和處理的成本，而且可以提高效率，增加由鞋印圖像直接預測年齡的準確度。

發明內容

本發明針對現有技術的不足，提供一種將深度學習與基于鞋印圖像的年齡預測相結合，形成了一套完整的年齡預測框架，不僅耗時短，而且大幅度提高了預測準確率。

本發明通過以下技術手段實現解決上述技術問題的：一種基于鞋印圖像的STA-Net年齡預測方法，待測鞋印圖像經年齡預測框架得到對應的預測年齡，具體包括以下步驟：

S1、評分模型：待測鞋印圖像經評分模型進行數據評估，與評分模型預先設置的預設值進行比較，評估高于預設值代表待測鞋印圖像質量合格，可以進行年齡預測，評估低于預設值代表待測鞋印圖像質量不合格，給用戶不可進行預測的反饋；

S2、圖像預處理模型：將質量合格的待測鞋印圖像進行預處理操作，所述預處理操作包括去噪、中心化、偽彩化；

S3、預測模型：將預處理后的待測鞋印圖像輸入經STA-Net網絡訓練得到預測模型進行年齡預測，得到最終的預測年齡。

本發明的優點在于：

1.圖像預處理模型能夠一定程度上去除鞋印圖像的噪聲，強化鞋印區域信息不明顯的區域，并且能將不同來源的數據轉化為滿足網絡輸入的數據。

2.圖像評分模型能夠綜合鞋印圖像缺損，像素值大小，噪聲等問題為圖像評分，判斷鞋印圖像能否進行年齡預測。

3.STA-Net回歸網絡能夠根據鞋印圖像預測出年齡信息，相比于傳統的預測方法，提高了預測的效率以及準確率。

附圖說明

圖1為本發明年齡預測框架搭建過程的流程圖。

圖2為不合格鞋印圖像的示例圖之一。

圖3為不合格鞋印圖像的示例圖之一。

圖4為本發明預處理操作的效果圖。

圖5為本發明STA-Net網絡結構圖。

具體實施方式

為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。