Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
| 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
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| 2022-08-28 | |
| 发表期刊 | 科学技术与工程
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| 卷号 | 22期号:24页码:10646-10653 |
| 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。 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | 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.中国刑事警察学院刑事科学技术学院 2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 3.四川警察学院刑事检验四川高校重点实验室 |
| 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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| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 基于反向传播神经网络的三维足迹触觉步态特（661KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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