低分辨率条件下鞋类的自动分类方法

姜衡; 杨孟京; 糜忠良; 唐云祁

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低分辨率条件下鞋类的自动分类方法

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cqvip:根据视频监控中行人所穿鞋的鞋型搜索犯罪嫌疑人是公安机关常用侦查技战法。然而在现实案件中很多视频监控分辨率较低,公安民警不能精确识别到具体鞋型,且消耗大量的时间和警力。针对这一问题,提出一种对低分辨率视频监控下的鞋类进行自动分类的方法。参考全国制鞋标准化技术委员会2017年制定的制鞋标准,初步将鞋类分为皮鞋和运动鞋两大类;构建鞋类数据库,包括59853幅皮鞋和47878幅运动鞋图像;进而基于卷积神经网络,设计一种适用于鞋类自动分类的鞋类识别网络模型。实验结果表明,鞋类自动分类模型在测试阶段对鞋分类的准确率达到了95.7%,可见基本能准确识别皮鞋和运动鞋两类鞋。

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来源
《科学技术与工程》 |2020年第2期|669-674|共6页
作者
姜衡; 杨孟京; 糜忠良; 唐云祁;
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作者单位

中国人民公安大学刑事科学技术学院北京100038;

上海市现场物证重点实验室上海200083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
低分辨率; 卷积神经网络; 视频监控; 鞋类;

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