一种开集痕迹图像分类方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种分类方法及系统，特别是关于一种开集痕迹图像分类方法及系 统。
【背景技术】
[0002] 现场痕迹是刑事侦查的重要物证之一，而提取的痕迹多数以图像形式保存，如何 对现场痕迹图像进行高效的归类管理成为了一个迫切需要解决的问题。
[0003] 痕迹图像分类是图像分类的一种，目前图像分类方法主要用于：（1)判定图像中 是否含有感兴趣的物体，如人、飞机等；（2)判断图像所代表的场景，如森林、客厅和工厂 等；（3)判定图像中物体的形态属性，如颜色、形状等。图像分类方法的基本框架是：（1)需 要对图像库中的每一幅图像进行人工或自动标记；（2)根据标记的样本进行学习训练得到 分类器；（3)提取待分类图像的特征；(4)相似性度量；(5)利用分类器进行分类。
[0004] 目前图像分类方法存在的问题是：（1)分类器的精度依赖于标记的精度，由于痕 迹图像非常多，且质量较差，而痕迹图像的标记多为自动标记，因此标记错误极为正常，这 就极大影响了分类精度。（2)目前图像分类方法多是依据待分类图像与各类图像的共性特 征的相似性进行分类，而痕迹图像多为受各种干扰以及残缺的图像，若求取类内的共性特 征，可能造成各类图像的有用信息减弱或丢失。（3)目前图像分类方法若往图像库中新增一 幅图像需要重新训练，由于痕迹图像库中图像非常多，若每次新增图像都要重新训练，在实 施上有困难。
【发明内容】
[0005] 针对上述问题，本发明的目的是提供一种高效的开集痕迹图像分类方法及系统， 实现对现场提取的痕迹的分类和对痕迹图像库的自动扩充，通过对现场痕迹的分类实现案 件的串并，为警方办案提供很大的帮助。
[0006] 为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种开集痕迹图像分类方法，它包 括以下步骤：1)针对待分类图像进行预处理，使其形成痕迹图像库内存储的痕迹图像的规 格，其中痕迹图像库包括若干痕迹图像和每一痕迹图像的所属类别；2)根据预处理后的待 分类图像与痕迹图像库中每一痕迹图像的相似性筛选待分类图像的候选类别；3)根据待 分类图像与候选类别中排在第一名的痕迹图像及其对应代表图像的相似性判断待分类图 像为所属类别或是新增类别，若不能直接给出该待分类图像的分类情况，则进入下一步，否 贝1J，进入步骤6) ;4)根据多数表决原则或排在第一名和第二名痕迹图像之间的相似性落差 判定条件判断待分类图像为所属类别，若不能直接给出该待分类图像的分类情况，则进入 下一步，否则，进入步骤6) ;5)将待分类图像的候选类别中的代表图像提供给用户，由其交 互式判别待分类图像的所属类别，进入步骤6) ;6)痕迹图像库更新，自动扩充其内存储痕 迹图像。
[0007] 所述步骤2)包括以下步骤：①计算待分类图像的特征，记为I；eR%②根据 待分类图像的特征计算待分类图像与痕迹图像库中每一痕迹图像的相似性，记为s= {Si，…，Si,…，sN}其中Si=sim(Tx,Xi)表示待分类图像与痕迹图像山的相似性；x;为 痕迹图像库D中每一痕迹图像的特征集合，即特征库记为X= {Xl，…，Xl，…，xN}，其中 =Xy , X,je表示第i幅痕迹图像的特征，特征是d维实数；③将S中各值 降序排列，得到i,并从|中顺序选择前f类图像及其所在类别，作为待分类图像T的候选 类别，记为P。
[0008] 所述步骤3)包括以下步骤：①将待分类图像与待分类图像的候选类别P中排在 第一名的痕迹图像的相似性记为％，将待分类图像与待分类图像的候选类别P中排在第一 名的痕迹图像所在类别代表图像的相似性记为sR;②若sF<s，则将待分类图像直接认 定为新增类别，进入步骤6);否则进入下一步，其中Sfcw表示认定为新增类别的阈值；③若 sF^S：fe且sR^sRth，则将待分类图像直接认定为排在第一名痕迹图像所在的类别，进入步 骤6);否则进入步骤4)，其中S：fe表示待分类图像与排在第一名痕迹图像的相似性阈值， sRth表示待分类图像与排在第一名痕迹图像所在类代表图像的相似性阈值，且S_>sRth。
[0009] 所述步骤3)中代表图像的获取过程如下：①提取痕迹图像库中每一痕迹图像的 特征，形成特征库父=&1，*"，11，~七}其中 )^ = {\，七>:~，1^^￡1^表示第1幅痕 迹图像的特征，特征是d维实数；②计算痕迹图像库中每个类别中各成员之间的相似性，得 到每一类别中成员之间的相似性矩阵，记为Uk)，其中lj=k，且IT;③根据 W^k)按照计算得至IJ各类别代表图像
即在痕迹图像库的每类痕迹图像中选出与该类其他所有痕迹图像相似性积最大的痕迹图 像作为代表图像。
[0010] 所述步骤4)包括以下步骤：①在待分类图像的候选类别P中，排在前q名的痕迹 图像个数多的属于同一个类别，则待分类图像为该类别，进入步骤6)，否则进入下一步；② 在待分类图像的候选类别P中，若与排在第一名痕迹图像相似性远大于与排在第二名痕迹 图像的相似性，即相似性落差大于As时，则待分类图像的类别为第一名痕迹图像所在的 类别，进入步骤6)，否则进入步骤5)。
[0011] 所述步骤5)包括以下步骤：①将待分类图像的候选类别P中各图像所在类别的代 表图像按序呈现给用户，并同时显示待分类图像；②用户根据每个代表图像查看其所在类 别在待分类图像的候选类别P中出现的图像和名次；③用户根据①和②信息，判决待分类 图像所属类别。
[0012] 所述步骤6)包括以下步骤：①痕迹图像库的更新，即D=DU{T}，新进入痕 迹图像库中的痕迹图像的下标索引号为N+1 ;痕迹图像库D包括若干痕迹图像和每一痕 迹图像的所属类别，其中，D= {山，…，山，…，dN}，且名表示第i幅痕迹图像，该 图像的高度和宽度分别为m和n，痕迹图像库的标记记为L= {h，…，U…，1N}，其中 /,eZ""表示痕迹图像山的标记类别号，痕迹图像库共有K个类别；②待分类图像所属类 别lt类代表图像R(1t)的更新，若待分类图像为新增类别，则待分类图像直接为代表图 像，即R(lt) = N+l ;否则，按如下步骤进行：A、计算lt类内每一非待分类图像与该类所有 图像的相似性积，并找到所有相似性积中的最大值&及该最大值的图像所对应的索引号 i*:
B、计 算待分类图像与lt类内其他图像的相似度积，即
C、更新后的lt类的代表图像 为：
③标记的更新，即L = L U {lt};④特征库的更新，即X= X U {TJ ;⑤痕迹图像库中痕迹图像数目增加1，即N=N+1。
[0013] -种开集痕迹图像分类系统，其特征在于：它包括预处理模块、初始筛选模块、痕 迹图像库、直接认定模块、补录模块和主观判决模块，且所述痕迹图像库内存储痕迹图像、 每一痕迹图像所属类别；所述预处理模块将待分类图像预处理成所述痕迹图像库内存储的 痕迹图像的规格，并将预处理之后的待分类图像传送给所述初始筛选模块；所述初始筛选 模块根据预处理后的待分类图像与所述痕迹图像库中每一痕迹图像的相似性筛选待分类 图像的候选类别，并就该候选类别传送给所述直接认定模块；所述直接认定模块根据待分 类图像与候选类别中排在第一名的痕迹图像及其对应的代表图像的相似性判断待分类图 像为所属类别或是新增类别，若该模块不能直接给出该待分类图像的分类情况，则将待分 类图像的候选类别传送给所述补录模块，否则，将