基于足迹图像的性别特征分析的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及数字图像处理、计算机视觉以及刑侦技术领域，尤其涉及一种基于足 迹图像的性别特征分析的方法及装置。
【背景技术】
[0002] 足迹是刑侦办案中最常见的"手足工枪"四大类痕迹之一。随着犯罪形式的变化以 及犯罪特点日趋智能型，作案人的反侦察意识越来越强，犯罪现场能提取到的手印痕迹数 量大大减少，因此，足迹分析在侦查破案过程中的重要性越来越突出。在当前复杂的社会环 境影响下，因各种原因而诱发的女性犯罪呈明显上升态势，因此利用足迹准确分析出性别， 进而确定侦查方向尤为重要。人的性别不同，其体型、生理结构、运动机能均有明显差别，这 些差别在足迹中均有不同程度的反映，这就为根据足迹分析性别提供了依据。基于足迹图 像进行性别分析所使用的特征有足长、足宽、压力分布均匀程度等，测量足长、足宽相对容 易，压力分布均匀程度则主要靠检验人员的主观判断；且这些特征的综合使用中，也多为定 性描述，缺乏量化指标，因此一般检验人员难于掌握这项技术。
【发明内容】
[0003] 为了解决上述问题，本发明提供了一种基于足迹图像的性别特征分析的方法及装 置，通过建立科学的模型，将人工经验进行量化，避免足迹检验人员主观影响及人为误差的 引入，从而达到快速、定量、准确、客观地性别特征分析的目的。
[0004] 为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于足迹图像的性别特征分 析的方法，包括如下步骤：
[0005] S1.对足迹图像进行多层压力面提取；
[0006] S2.根据足迹的多层压力面图像，得到至少下述足迹形态结构特征：足长、足宽、 各层压力面的面积；
[0007] S3.建立足迹形态结构特征与性别之间的数学模型，向该数学模型输入上述形态 结构特征，得到该足迹所有人的性别特征；具体步骤为：
[0008] S3. 1.建立性别与足长的数学模型：样本X至总体G的马氏距离为
【主权项】
1. 一种基于足迹图像的性别特征分析的方法，其特征在于，包括如下步骤：
51. 对足迹图像进行多层压力面提取；
52. 根据足迹的多层压力面图像，得到至少下述足迹形态结构特征：足长、足宽、各层 压力面的面积；
53. 建立足迹形态结构特征与性别之间的数学模型，向该数学模型输入上述形态结构 特征，得到该足迹所有人的性别特征；具体步骤为： S3. 1.建立性别与足长的数学模型：样本x至总体G的马氏距离为
其中：y和2分别为总体G的均值和协方差矩阵；x为足长，男、女的足长分别为服从 正态分布聚1(/^1,!7￡〕和~2(|^￡12-〕的总体Gi、G2，别为Gi、G2的均值，町、分别 为方差； 根据公式（1)计算得到测试足迹足长到总体匕、62的距离dpdy
使用公式（2)，获取足迹所有人的性别特征。
2. 如权利要求1所述的一种基于足迹图像的性别特征分析的方法，其特征在于，步骤 3. 1替换为： 建立性别与足迹的长宽比的数学模型： 足迹的长宽比r=足长/足宽 （3) 男、女的足迹长宽比分别为服从正态分布』V3(|t3/ff32〕:和馬〇4,ff42〕的总体G3、G4，其中 y3、y4分别为63、64的均值，〇32、〇4 2分别为63、64的方差；参考公式（1)计算得到测试足 迹长宽比与总体G3、G4的马氏距尚d3、d4;
(4) 使用公式（4)计算获取足迹所有人的性别特征。
3. 如权利要求1所述的一种基于足迹图像的性别特征分析的方法，其特征在于，步骤 S3. 1替换为： 建立性别与多层压力面相邻层间压力变化率的数学模型：记Spi= 1，2, . . .，n，为第i层的足迹压力面的面积，相邻层间的足迹压力面的面积相对变化率为 ASi= (S^-S^/Sj,i= 1,2, . . . ,n-1 (5) 其变异系数为 cv= 〇 /y(6) 其中，y、〇分别为{AS)的均值和方差； 给定阈值T，变异系数cv大于阈值T，则判断该足迹所有人为男性，否则判断该足迹所 有人为女性。
4. 如权利要求1所述的一种基于足迹图像的性别特征分析的方法，其特征在于，步骤 S3. 1替换为： 使用权利要求1-3中各步骤的S3. 1，得到3个性别属性，以0代表男性，1代表女性，计 算上述3种数学模型的性别属性之和s，若s< 1，则判断该足迹所有人为男性；否则，判断 该足迹所有人为女性。
5. 如权利要求1或4所述的一种基于足迹图像的性别特征分析的方法，其特征在于，步 骤S1中多层压力面提取的步骤为： S1. 1.对赤足或穿袜足迹图像预处理：将赤足或穿袜足迹图像进行滤波，该图像滤波 的公式如下： I=F*G I(i，j) = 2m2nF(i，j)G(i-m，j-n) (7) 其中，*表示卷积，F表示原始穿鞋足迹图像，G表示滤波器，I表示滤波后的足迹图像， (i，j)表示当前像素位置，m、n分别表示滤波窗口在x、y方向的大小； S1. 2?压力面提取： S1. 2. 1.对预处理后的足迹图像进行双边滤波操作，可用如下公式表示：
其中，Wp是加权函数，定义如下
IF是双边滤波后的足迹图像，I表示预处理步骤中滤波后的足迹图像，x表示图像I中 当前像素的位置坐标，D为以x为中心的当前双边滤波窗口，f；是平滑亮度差异的值域核 函数，gz是平滑空间差异的空间核函数； 51. 2. 2.量化分级：首先对双边滤波后的足迹图像进行色彩空间转换，从RGB空间转换 到Lab空间；取亮度通道L，对其按照足迹压力面层数n进行量化；然后将Lab模式图像再 转换到RGB空间，得到足迹多层压力面分布图像； 其中：步骤S1. 1中的滤波器定义为：
其中，u、v是坐标变量，〇是标准偏差。
6. 如权利要求5所述的一种基于足迹图像的人身特征分析的方法，其特征在于，步骤 S2中获得足迹形态结构特征的方法为： 52. 1.建立足迹坐标系：取多层压力面分布图像中的压力最外层，做掌区和跟区的内、 外两侧的公切线，设掌区、跟区的内侧最凸点分别为A、B，掌区、跟区的外侧最凸点分别为 C、D，则两公切线AB、CD的夹角的角平分线为足迹中心线，足迹中心线与跟区下缘的交点为 0,将足迹调整到其中心线竖直且脚尖向上，则在足迹所在平面中，以0为原点，以中心线为 Y轴，竖直向上为Y轴正方向，水平向右为X轴正方向，建立足迹坐标系； S2. 2.计算足迹形态结构特征：压力面最外层的上缘凸点T，为赤足的拇趾前缘点，点T与原点0的连线在足迹中心线方向上投影的长度为足长； 掌区内、外两侧最凸点的连线AC的长度为足宽； 跟区内、外两侧最凸点的连线BD的长度为跟宽； 最外层足迹压力面在线段AC、BD所夹的部分，且该部分内外两段轮廓在足迹中心线垂 直方向上的最短距离丽为弓宽a; 取足迹多层压力面分布图像中的次外层压力面，得该层上的掌区压力区域，该区域外 轮廓在足迹中心线方向上的最低点，为掌区压力区域的下缘凸点S。
7. 如权利要求1或4所述的一种基于足迹图像的性别特征分析的方法，其特征在于，步 骤S1中多层压力面提取的步骤为： S1. 1.对穿鞋足迹图像预处理：使用图像滤波操作去除穿鞋足迹图像中鞋底花纹的干 扰，滤波器的尺度根据花纹的尺寸自适应地确定；步骤S1中，图像滤波的公式如下： I=F*G I(i，j) = 2m2nF(i，j)G(i-m，j-n) (10) 其中，*表示卷积，F表示原始穿鞋足迹图像，G表示滤波器，I表示滤波后的足迹图像， (i，j)表示当前像素位置，m、n分别表示滤波窗口在x、y方向的大小； 滤波器定义为：
其中，u、v是坐标变量，〇是标准偏差； 自适应确定滤波器尺度的方法为：首先将穿鞋足迹图像进行二值化操作，使穿鞋足迹 图像中每个独立花纹对应于二值图像中的一个对象；计算所有对象的面积，并去掉面积小 于穿鞋足迹图像0.05%的对象，得到有效对象；计算每个有效对象的等效半径，即与该对 象具有相同面积的圆的半径，此半径是表征该对象对应花纹的形状参数，取所有有效对象 等效半径的平均值作为滤波器的尺度〇。 S1. 2.对自适应滤波后的足迹图像进行双边滤波操作，用如下公式表示：
其中，Wp是加权函数，定义如下
IF是双边滤波后的足迹图像，I表示自适应滤波后的足迹图像，x表示图像I中当前像 素的位置坐标，D为以x为中心的当前双边滤波窗口，f；是平滑亮度差异的值域核函数，gs 是平滑空间差异的空间核函数； 51. 3.量化分级：首先对双边滤波后的足迹图像进行色彩空间转换，从RGB空间转换到 Lab空间；取亮度通道L，对其按照足迹压力面层数n进行量化；然后将Lab模式图像再转换 到RGB空间，得到足迹多层压力面分布图像。
8. 如权利要求7所述的一种基于足迹图像的人身特征分析的方法，其特征在于：步骤 S2中获得足迹形态结构特征的方法为： 52. 1.建立足迹坐标系：取多层压力面分布图像中的压力最外层，做掌区和跟区的内、 外两侧的公切线，设掌区、跟区的内侧最凸点分别为A、B，掌区、跟区的外侧最凸点分别为C、D，则两公切线AB、CD的夹角的角平分线为足迹中心线，足迹中心线与跟区下缘的交点为 0,将足迹调整到其中心线竖直且脚尖向上，则在足迹所在平面中，以0为原点，以中心线为 Y轴，竖直向上为Y轴正方向，水平向右为X轴正方向，建立足迹坐标系； S2. 2.计算足迹形态结构特征：由外向内的次外层压力面轮廓的最上缘凸点T，为赤足 的拇趾前缘点，点T与原点0的连线在足迹中心线方向上投影的长度为足长； 掌区内、外两侧最凸点的连线AC的长度为足宽； 跟区内、外两侧最凸点的连线BD的长度为跟宽； 最外层足迹压力面在线段AC、BD所夹的部分，且该部分内外两段轮廓在足迹中心线垂 直方向上的最短距离丽为弓宽a; 取足迹多层压力面分布图像中由外向内的第三层压力面，得该层上的掌区压力区域， 该区域外轮廓上与坐标原点〇的垂直距离最近的点为掌区压力区域的下缘凸点S。
9. 一种基于足迹图像的性别特征分析的装置，其特征在于，包括： 多层压力面提取装置，用于对足迹图像进行多层压力面提取； 足迹形态结构特征得到装置：用于根据足迹的多层压力面图像，得到至少下述足迹形 态结构特征：足长、足宽、各层压力面的面积； 数学模型建立与性别分析装置，用于建立足迹形态结构特征与性别之间的数学模型， 向该数学模型输入上述形态结构特征，得到该足迹所有人的性别特征。
【专利摘要】本发明公开了一种基于足迹图像的性别特征分析的方法及装置，属于刑侦领域，包括如下步骤：S1.对足迹图像进行多层压力面提取；S2.根据足迹的多层压力面图像，得到至少下述足迹形态结构特征：足长、足宽、各层压力面的面积；S3.建立足迹形态结构特征与性别之间的数学模型，向该数学模型输入上述形态结构特征，得到该足迹所有人的性别特征。发明对性别特征分析可自动化实现，性别特征分析稳定、精确。
【IPC分类】G06K9-00, G06K9-46
【公开号】CN104573678
【申请号】CN201510058919
【发明人】陈伟卿, 何晓光, 金玮
【申请人】大连恒锐科技股份有限公司
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2015年2月3日