CN108596269B - 一种基于svm+cnn的足底压力图像的识别方法 - Google Patents

一种基于svm+cnn的足底压力图像的识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于SVM+CNN的足底压力图像的识别方法。该方法包括以下步骤：首先，对足底压力图像进行滤波，构建足底压力图像数据集；其次，分别提取特征，包括提取具有明确特征意义的特征和利用卷积神经网络CNN提取的图像特征；然后，将具有明确特征意义的特征和利用CNN提取的图像特征进行融合，经归一化后得到特征数据集；最后，足底压力图像的识别，将特征数据集送入支持向量机SVM进行训练、测试，得到结果。该方法避免了因图像不清楚而导致的特征提取困难等问题，从而提高了方法的鲁棒性。

Description

一种基于SVM+CNN的足底压力图像的识别方法
技术领域
本发明涉及一种基于SVM+CNN的足底压力图像的识别方法，特别是关于一种足底压力图像的识别方法。
背景技术
随着技术的成熟，指纹、人脸、虹膜、DNA等生物识别技术得到了越来越多的应用，不管是在金融支付等领域，还是刑侦和安全等领域，均能见着它们的身影。但这些生物识别技术属于近距离身份识别技术，需要参与者密切配合才能完成。这不仅容易引起人权纠纷，在人流量大的地方使用，比如进入候车厅等，身份认证效率慢，容易造成候车人员拥挤，发生踩踏等事故。足迹识别是一种独特的远距离身份识别技术，足迹信息可以在采集对象不经意间就被采集，也就是说当人在行走时就完成了身份认证，而不需要特意腾出一只手来去采集指纹和伸出头来去刷脸或者虹膜等。
足迹识别是通过人行走时在承痕体上留下的足迹对身份进行识别。当前的足迹识别方法大都是在捺印、墨迹图像等基础上研究的。这些方法的识别准确率受图像的质量影响较大，对于质量较差的图像，特征提取困难，容易造成错误识别的情况，降低方法的鲁棒性。
发明内容
基于背景技术存在的一些问题，本发明提出一种针对足底压力图像的识别方法。
本发明提出的一种基于SVM+CNN的足底压力图像的识别方法，包括以下步骤：
step_1:读取足底压力图像，并进行滤波，构建足底压力图像数据集；
step_2:构建卷积神经网络CNN，将数据带入，进行训练，并保存训练好的模型；
step_3:将数据带入训练好的模型，得到该CNN模型提取的特征向量；
step_4:提取具有明确特征意义的足底压力图像的特征；
step_5:将step_3、step_4分别提取到的特征进行融合，并进行归一化，得到足底压力图像的特征数据集，并按照80％、20％的比例制作训练集和测试集；
step_6:将训练集的特征数据送入到SVM进行训练，得到SVM模型；
step_7:将测试集的特征数据送入到训练好的SVM模型中，进行预测，得到预测结果。
优选地，对图像进行滤波时选择8连通区域滤波法，该方法在滤除足底压力图像的噪声点的同时，不会改变除噪声点外的压力值，极大的保留了压力图像的压力分布。具体包括以下步骤：首先按照8连通区域寻找压力图像的连通区域r，然后计算各个连通区域中的压力点的个数Sr，最后设定阈值t，当Sr≤t时，该认为连通区域中的压力点为噪声点。
优选地，其卷积神经网络CNN的模型结构包含4个交替的卷积层和池化层，1个全连接层。第一个卷积层的过滤器大小为Conv5*5*32，第二个卷积层的过滤器大小为Conv3*3*128，第三个卷积层的过滤器大小为Conv3*3*256，第四个卷积层的过滤器大小为Conv3*3*512，4个池化层的过滤器均为Maxpool2*2，全连接层输出1024维特征向量，输出层采用softmax函数，以交叉熵作为优化目标。
优选地，所提取的具有明确特征意义的特征包括足长足宽fL、fW、足面积area以及足底压力图像的压力直方图Pressure histogram。其中，fL、fW是指压力图像的最小外界矩形的长和宽；area是指压力图像中压力值不为零的压力点的总个数；Pressure histogram是指压力图像中，某一压力值在压力图像中所出现的频率。
优选地，所述的选取的支持向量机SVM的核参数为RBF核。
本发明具有的优点为：1本发明采用的数据为足底压力图像数据，相较于其他足迹图像来说，压力图像采集简单，只要人站在压力测试板上就可将压力图像传送到电脑上，进而进行保存；2本发明融合了CNN模型结构特征和具有明确特征意义的特征，避免了因特征提取不充分而导致的压力图像错误分类的情况，有效的提高了压力图像识别的鲁棒性。
附图说明
图1为本发明的足底压力图像的识别流程图；
图2为本发明的卷积神经网络CNN的模型结构图；
图3为本发明足底压力图像进行滤波前后的对比示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细的描述。如图1所示，一种基于SVM+CNN的足底压力图像的识别方法，主要包括以下步骤：
step_1:读取足底压力图像，并进行滤波，构建足底压力图像数据集。滤波采用8连通区域滤波法，首先按照8连通区域寻找压力图像的连通区域r，然后计算各个连通区域中的压力点的个数Sr，最后设定阈值t，当Sr≤t时，该连通区域中的压力点为噪声点。考虑到采集数据所使用的压力测试板的精度为每平方厘米可采集9个点，这里取t＝4，若是使用其它精度的压力测试板，t的取值须做相应调整。
step_2:构建卷积神经网络CNN，将数据带入，进行训练，并保存训练好的模型。CNN的模型结构包含4个交替的卷积层和池化层，1个全连接层。第一个卷积层的过滤器大小为Conv5*5*32，第二个卷积层的过滤器大小为Conv3*3*128，第三个卷积层的过滤器大小为Conv3*3*256，第四个卷积层的过滤器大小为Conv3*3*512，4个池化层的过滤器均选择Maxpool2*2，全连接层输出1024维特征向量，输出层采用softmax函数，以交叉熵作为优化目标。
step_3:将数据带入训练好的模型，得到该CNN模型提取的特征向量。
step_4:提取具有明确特征意义的足底压力图像的特征，即足长足宽、足面积和压力直方图特征。这里，足长足宽是指足底压力图像的最小外接矩形的长宽；足面积
Figure GDA0002957953560000031
其中，s是指压力足迹图像中压力值不为0的总个数；压力直方图是指某一压力值p(p≠0)在其压力图像中出现的频率，
Figure GDA0002957953560000041
其中，sp是指压力图像中某一压力值p出现的总个数。提取特征时，按左足、右足的顺序分别提取特征。
step_5:将step_3、step_4分别提取到的特征进行融合，利用最小最大值标准化法将特征集归一化到[0，1]，得到足底压力图像的特征数据集，并按照80％、20％的比例制作训练集和测试集。
step_6:将训练集的特征数据送入到SVM进行训练，得到SVM模型。SVM的核参数选择RBF核。
step_7:将测试集的特征数据送入到训练好的SVM模型中，进行预测，得到预测结果。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施案例，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉、研究本技术领域的研究人员在本发明的基础上，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于SVM+CNN的足底压力图像的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
step_1:读取足底压力图像，并进行滤波，构建足底压力图像数据集；
step_2:构建卷积神经网络CNN，将数据带入，进行训练，并保存训练好的模型；其特征在于，所述的CNN模型结构中，包含4个交替的卷积层和池化层，1个全连接层，其中：
第一个卷积层的过滤器大小为Conv5*5*32，第二个卷积层的过滤器大小为Conv3*3*128，第三个卷积层的过滤器大小为Conv3*3*256，第四个卷积层的过滤器大小为Conv3*3*512，4个池化层的过滤器均为Maxpool2*2，全连接层输出1024维特征向量，输出层采用softmax函数，以交叉熵作为优化目标；
step_3:将数据带入训练好的模型，得到该CNN模型提取的特征向量；
step_4:提取具有明确特征意义的足底压力图像的特征；其特征在于，所提取的具有明确特征意义的特征包括足长足宽fL、fW、足面积area以及足底压力图像的压力直方图Pressure histogram特征，其中，fL、fW是指压力图像的最小外界矩形的长和宽；area是指压力图像中压力值不为零的压力点的总个数；Pressure histogram是指压力图像中，某一压力值在压力图像中所出现的频率；
step_5:将step_3、step_4分别提取到的特征进行融合，并进行归一化，得到足底压力图像的特征数据集，并按照80％、20％的比例制作训练集和测试集；
step_6:将训练集的特征数据送入到SVM进行训练，得到SVM模型；
step_7:将测试集的特征数据送入到训练好的SVM模型中，进行预测，得到预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于SVM+CNN的足底压力图像的识别方法，其特征在于，滤波时，选取8连通区域滤波法进行滤波，具体包括以下步骤：首先按照8连通区域寻找压力图像的连通区域r，然后计算各个连通区域中的压力点的个数Sr，最后设定阈值t，当Sr≤t时，则认为该连通区域中的压力点为噪声点。
3.根据权利要求1所述的一种基于SVM+CNN的足底压力图像的识别方法，其特征在于，选取的SVM的核参数为RBF核。
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