鞋印同一认定是指通过对已知鞋印和未知鞋印的特征之间的异同点进行比较鉴别,推断两者是否来自同一只鞋,对案件侦查具有重要意义。随机损伤特征是指在穿用过程中鞋外底在坚硬物体上踩踏、磕碰而随机形成的鞋底损伤特征,如孔洞、断裂、划痕等,是刑侦专家在司法实践中进行鞋印同一认定的主要依据。现有的鞋印自动同一认定算法主要是依靠图像局部特征进行鞋印的比对,缺乏对鞋印随机损伤特征检测以及利用随机损伤特征进行鞋印自动同一认定的关注,而基于随机损伤特征的鞋印同一认定更加符合专家经验和实际需求。因此,本文针对基于随机损伤特征的鞋印自动同一认定方法进行了研究,主要工作如下:（1）提出了鞋印随机损伤特征检测及边界描述方法。对于鞋印图像中的孔洞型随机损伤特征,首先结合局部形态特点与全局表观特点对图像中的最大稳定极值区域进行筛选,得到孔洞型随机损伤特征检测结果;其次采用区域生长法对孔洞型随机损伤特征进行边界描述。对于图像中的断裂型随机损伤特征,首先利用DBSCAN聚类模型对骨架线端点进行聚类,确定鞋印图像中的判别区域,根据断裂部件的几何特性进行断裂型随机损伤特征的判别;其次基于断裂区域的复原对断裂型随机损伤特征进行边界描述。实验结果表明,该方法能够有效地检测出鞋印图像中的孔洞型和断裂型随机损伤特征并获得其真实边界。（2）为利用随机损伤特征在空间分布上的独特性,提出了基于空间关系的鞋印同一性判定方法。该方法首先基于度量矩阵和Delaunay三角网对随机损伤特征的距离关系和方向关系进行描述;其次对两幅鞋印中对应的空间关系进行相似性度量,根据空间关系的相似性对鞋印图像同一性进行判定。实验结果表明,基于随机损伤特征空间关系能够有效地对鞋印之间的同一性进行判定。（3）为结合随机损伤特征及其空间关系在鞋印同一性认定中的不同优势,提出了分层次的鞋印同一认定决策方法。该方法首先对两幅待认定鞋印图像中的随机损伤特征进行匹配并计算匹配率,当随机损伤特征匹配率不满足设定条件时,则直接给出鞋印图像不同一的结论。否则,使用随机森林分类算法对基于距离关系和方向关系的鞋印同一性判定在分数层面进行融合,得到单变量得分,最后根据得分对鞋印图像进行同一性判断,得出认定结果。在鞋印数据集上的实验表明,所提出的算法具备较好的认定性能,准确率为97%,错误拒绝率为2.8%,错误接受率为3.2%。