【摘 要】
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为解决在足迹识别领域赤足数据匮乏的问题,提出一种基于足底压力图像的反演算法.该算法能够将鞋底压力图像反演成赤足足底压力图像.首先,对原始数据进行去噪、中心化以及旋转等预处理操作;其次,提出一种对称的多分支生成对抗网络(SMbGAN),该结构将足迹图像分成上、下2部分进行独立反演,并且使用全局与局部判别器进行图像判定,提升结构对足迹图像细节的关注度;最后,为了证明反演结果的有效性,在对比真实图像与反
【机 构】
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安徽大学电子信息工程学院,公安部物证鉴定中心
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项资助项目(2018YFC0807302),国家自然科学基金资助项目(61772032),安徽省高等学校自然科学研究资助项目(KJ2019A0027).
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为解决在足迹识别领域赤足数据匮乏的问题,提出一种基于足底压力图像的反演算法.该算法能够将鞋底压力图像反演成赤足足底压力图像.首先,对原始数据进行去噪、中心化以及旋转等预处理操作;其次,提出一种对称的多分支生成对抗网络(SMbGAN),该结构将足迹图像分成上、下2部分进行独立反演,并且使用全局与局部判别器进行图像判定,提升结构对足迹图像细节的关注度;最后,为了证明反演结果的有效性,在对比真实图像与反演图像的结构相似性(SSIM)以及平均绝对误差(MAE)指标的基础上,对反演出的赤足足底压力图像进行了身
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