基于反向传播神经网络的三维足迹触觉步态特征识别
高毅; 王彪; 王梦阳; 穆治亚; 龙兵
刊名科学技术与工程
2022-08-28
卷号22期号:24页码:10646-10653
英文摘要为有效解决当前传统步态特征人身识别技术过分依赖人工判读、识别准确率较低的问题,将计算机技术引入步态特征识别领域中,以获取一种基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的步态特征识别新方法。将立体赤足足迹作为研究对象,通过光栅立体足迹采集仪对立体赤足足迹图像进行预处理,以获取计算机可识别出的三维足迹触觉步态特征信息,记录立体赤足足迹的深度差、区域面积、区域体积三类步态特征信息,并在法庭科学领域中的足迹检验理论为基础的前提下运用BP神经网络,对其中Multillayer Perceptron分类器参数进行优化调整,最后,将测试结果与传统的人工检验结果进行比对,从比对结果得出,相对于传统的人工鉴别方法只有84.7%的准确率,基于BP神经网络的步态特征人身识别算法的准确率可达到90%以上。
内容类型期刊论文
源URL[http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/66226]  
专题中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
作者单位1.四川警察学院刑事检验四川高校重点实验室
2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
3.中国刑事警察学院刑事科学技术学院
推荐引用方式
GB/T 7714
高毅,王彪,王梦阳,等. 基于反向传播神经网络的三维足迹触觉步态特征识别[J]. 科学技术与工程,2022,22(24):10646-10653.
APA 高毅,王彪,王梦阳,穆治亚,&龙兵.(2022).基于反向传播神经网络的三维足迹触觉步态特征识别.科学技术与工程,22(24),10646-10653.
MLA 高毅,et al."基于反向传播神经网络的三维足迹触觉步态特征识别".科学技术与工程 22.24(2022):10646-10653.
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