基于SIFT与PMK的鞋印图像比对算法  

Shoeprint Image Comparison Based on SIFT and PMK Algorithm

作　　者：李大湘[1,2] 吴倩[1] 李娜 

机构地区：[1]西安邮电大学通信与信息工程学院,西安710121 [2]电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室,西安710121

出　　处：《现代计算机（中旬刊）》2016年第4期64-67,共4页Modern Computer

基　　金：公安部科技强警基础工作专项项目(No.2014GABJC022;No.2015GABJC51);陕西省自然科学基金项目(No.2013JM8031;2015KW-014);中国博士后科研基金(No.2013M542386);陕西省教育厅专项科研基金(No.15JK1660;No.15JK1661)

摘　　要：设计一种鞋印图像自动比对方法,以解决手工匹配存在的问题。首先,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法,在多尺度空间检测鞋印图像的关键点,并提取其SIFT特征,以描述鞋印图像的局部视觉特性;然后,利用金字塔匹配核(PMK)来计算SIFT特征集之间的相似度,并在VS 2010环境中编程实现鞋印图像相似比对与排序。实验结果表明,基于SIFT与PMK的鞋印比对方法简单有效、且性能优于其他特征比对方法。Designs a new shoeprint image automatic similarity comparison method to solve the existing problems of the manual does it. Uses the Scale Invariant Feature Transform（SIFT） algorithm, a lot of key points of the shoeprint images are detected in a multi-scale space, and extracts their SIFT descriptors to describe the locally visual characteristics of the shoeprint image. Then, the Pyramid Match Kernel is used to calculate the similarity between the SIFT feature set, and the similarity comparison and sorting algorithm is implemented in the Visual Studio 2010 programming environment. Experimental results show that the SIFT and PMK based shoeprint images similarity comparison method is simple and effective, and the performance is superior to other methods.

关 键 词：SIFT特征 鞋印图像比对 金字塔匹配核 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]