CN109583276B - 一种基于cnn的赤足或穿袜足迹的身高判定方法及系统 - Google Patents

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Abstract

一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定方法及系统，具体包括：S1：将赤足或穿袜足迹图像进行预处理；S2：对预处理后图像的进行身高段分类，所述身高段分类具体包括：S21：将身高数据离散化；S22：制作数据集；S23：构建身高分类网络；S24：基于区间概率进行身高判断。本申请大大降低了在破案中对人员经验的需求，解放人力的同时，判定的准确率也得到了很大的提高。

Description

一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定方法及系统
技术领域
本发明涉及一种身高判定方法及系统，具体说是一种基于CNN 的赤足或穿袜足迹的身高判定方法及系统。
背景技术
目前，用于测量身高的方法很多，最简单的就是使用尺子直接测量，这种测量方法需要人工操作来读取数据。随着测量技术逐渐向数字化发展，出现了利用超声波测量人体身高的方法，通过被测物体的反射回波接受后的时差来测量身高，这需要将超声波发射器置于头顶才能实现测量。随着图像处理技术的迅速发展，出现了利用图像测量人体身高的方法，实现了无接触式测量身高，但这需要用户与摄像头保持固定的距离才能实现测量。
足迹图像在各个场合都能广泛的产生，应用好足迹图像，挖掘其蕴含的信息，对于生物识别具有重要的意义。在警界传统基于足迹的身高预测模型都具有较大的误差，并且严重依赖人员的经验。
发明内容
本申请提供了一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定方法及系统，大大降低了在破案中对人员经验的需求，解放人力的同时，判定的准确率也得到了很大的提高。
本申请的第一种技术方案是：一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定方法，包括：
S1：将赤足或穿袜足迹图像进行预处理；
S2：对预处理后图像的进行身高段分类，所述身高段分类具体包括：
S21：将身高数据离散化；
S22：制作数据集；
S23：构建身高分类网络；
S24：基于区间概率进行身高判断。
进一步的，将身高数据离散化具体是：根据身高段不同,将男性分为N组，将女性分为N组。
进一步的，构建身高分类网络具体是：使用训练集的数据针对男性和女性分别构建一个基于Alexnet网络架构的卷积神经网络，对赤足或穿袜足迹图像进行分类；该网络输入为赤足或穿袜足迹图像，输出为属于某一个身高段的概率值。
进一步的，制作数据集具体是将完成预处理的数据集分为两类，男性数据和女性数据，针对每一类，又各自定义两个部分：
a)训练集：用于深度学习，每个赤足或者穿袜足迹数据采样带有从属身高信息；
b)验证集：用于验证深度学习结果的好坏，每个赤足或者穿袜足迹数据采样带有从属身高信息。
进一步的，所述身高分类网络中各层之间的激活函数为Relu激活函数，各层参数初始化采用截断正态分布进行，其均值为0，方差为0.1，该网络采用自适应学习率优化算法Adadelta进行优化，学习率为η＝0.5，动量参数为γ＝0.9。
更进一步的，基于区间概率进行身高判断具体为：使用验证集来预测该赤足或穿袜足迹的身高范围，设身高区间为M＝{m1,m2,...,mN}，隶属于各个区间的概率为P＝{p1,p2,...,pN}，则最后预测的身高区间为
Figure BDA0001423632690000031
Figure BDA0001423632690000032
分别表示区间mi的上边界和下边界；
Figure BDA0001423632690000033
Figure BDA0001423632690000034
本申请的第二种技术方案是：一种足底压力可视化分析系统，包括：
图像预处理模块：将赤足或穿袜足迹图像进行预处理；
分类模块：对预处理后图像的进行身高段分类；
所述分类模块，包括：
数据离散化模块：将身高数据离散化；
数据集制作模块，包括训练集模块和验证集模块；
构建模块：构建身高分类网络；
判断模块：基于区间概率进行身高判断。
进一步的，数据离散化模块，根据身高段不同，将男性分为N 组，将女性分为N组。
进一步的，数据集制作模块将完成预处理的数据集分为两类，男性数据和女性数据，针对每一类，又包括以下两部分：
a)训练集模块：用于深度学习，每个赤足或者穿袜足迹数据采样带有从属身高信息；
b)验证集模块：用于验证深度学习结果的好坏，每个赤足或者穿袜足迹数据采样带有从属身高信息。
进一步的，构建模块，使用训练集模块的数据针对男性和女性分别构建一个基于Alexnet网络架构的卷积神经网络，对赤足或穿袜足迹图像进行分类；该网络输入为赤足或穿袜足迹图像，输出为属于某一个身高段的概率值。
进一步的，所述身高分类网络中各层之间的激活函数为Relu激活函数，各层参数初始化采用截断正态分布进行，其均值为0，方差为0.1，该网络采用自适应学习率优化算法Adadelta进行优化，学习率为η＝0.5，动量参数为γ＝0.9。
更进一步的，判断模块使用验证集模块来预测该赤足或穿袜足迹的身高范围，设身高区间为M＝{m1,m2,...,mN}，隶属于各个区间的概率为P＝{p1,p2,...,pN}，则最后预测的身高区间为
Figure BDA0001423632690000041
Figure BDA0001423632690000042
分别表示区间mi的上边界和下边界；
Figure BDA0001423632690000043
Figure BDA0001423632690000044
本发明的有益效果是：本申请从训练数据出发，经过一个端到端的模型直接输出结果，其内部网络可以自发地根据最终任务来不断调整自己，充分利用海量数据自动学习到某种抽象的表达方式；此表达方式结构丰富且信息覆盖全面，直接解决了人为构造表达方式，形式单一，通用性差的缺点。解放人力的同时，判定的准确率也得到了很大的提高。通过将连续的回归问题转化为离散的分类问题，利用深度学习的方式实现对于人体身高的预估。
附图说明
本发明共有附图2幅：
图1为实施例中PCA足迹旋转矫正图；
图2为边缘噪声处理图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
实施例1
本实施例提供一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定方法，包括：
S1：将赤足或穿袜足迹图像进行预处理；
A、赤足或穿袜足迹图像矫正：由于图像采集过程中，每个人站位不同导致图像有偏斜。应用PCA算法将赤足灰度图像进行旋转矫正如图1所示。首先设定一个灰度阈值θ，然后对灰度图像的每一个像素进行遍历，如果灰度值大于θ，则将该像素的位置信息储存到特征矩阵中，具体是一个n行2列的矩阵，n的值等于该灰度图像中像素值大于θ的像素个数，第一列代表像素的位置信息，第二列代表位置信息。在此基础上对特征矩阵进行PCA运算可得到两个二维的特征向量，这两个特征向量相互正交，即为原图中足迹的两个方向向量，通过选择变换即可将图像矫正。
B、基于特征点的足迹分割：经过PCA图像矫正后边缘处噪声也被相应的旋转至图像内部，因此在图像旋转后对其进行降噪处理。为了保证原图信息不损失，本实施例通过基于阈值的像素分割确定足迹边缘的四个关键点，足趾内缘突点，足趾外缘突点，足跟后缘突点，最长趾前缘突点，来确定足迹的大体位置，然后通过裁剪的方式，将边缘噪声裁剪掉，并将其补0，结果如图2所示。具体步骤如下：
SB1：将PCA矫正后图像作为输入input。
SB2：对图像input进行逐列扫描，并返回每列最大值，保存至M 向量中。
SB3：搜索内外缘突点。
SB3.1：设定像素分割阈值θ；
SB3.2：对M向量从左至右依次扫描；
SB3.3：如果元素Mi＞θ，则终止扫描，并返回数值i记为il；
SB3.4：对M向量从右至左依次扫描；
SB3.5：如果元素Mi＞θ，则终止扫描，并返回数值i记为ir。
SB4：对图像input进行逐行扫描，并返回每列最大值，保存至向量M中。
SB5：搜索前后缘突点。
SB5.1：设定像素分割阈值θ；
SB5.2：对M向量从上至下依次扫描；
SB5.3：如果元素Mi＞θ，则终止扫描，并返回数值i记为it；
SB5.4：对M向量从下至上依次扫描；
SB5.5：如果元素Mi＞θ，则终止扫描，并返回数值i记为ib。
SB6：通过ib，it，il，ir四个关键点对足迹图像进行裁剪。
SB7：结束。
S2：对预处理后图像的进行身高段分类，所述身高段分类具体包括：
S21：将身高数据离散化：首先男性和女性的身高在分布上有很大差别，因此所构建的预测模型将男性和女性分别研究。其次将人群按照不同身高段进行分类。本实施例根据身高段不同将男性分为五组，将女性也分为五组。对于不在以下身高段的人群暂不研究，分类的表如表1所示：
表1身高分类区间
男 身高 女 身高 编码
M1 [165,170) W1 [150,155) [1,0,0,0,0]
M2 [170,175) W2 [155,160) [0,1,0,0,0]
M3 [175,180) W3 [160,165) [0,0,1,0,0]
M4 [180,185) W4 [160,170) [0,0,0,1,0]
M5 [185,190) W5 [170,175] [0,0,0,0,1]
S22:制作数据集,将完成预处理的数据集分为两类，男性数据和女性数据。针对每一类，又各自定义两个部分：
a)训练集：用于深度学习用，每个赤足或者穿袜足迹数据采样带有从属身高信息(标签)；
b)验证集：用于验证深度学习结果的好坏，每个赤足或者穿袜足迹数据采样带有从属身高信息(不参与训练用来衡量体重判定的准确度)。
S23：构建身高分类网络；使用训练集的数据针对男性和女性分别构建一个基于Alexnet网络架构的卷积神经网络，对赤足或穿袜足迹图像进行分类；该网络输入为赤足或穿袜足迹图像，输出为属于某一个身高段的概率值。网络结构参数如表2所示。各层之间激活函数我们采用Relu激活函数(Rectified linearunit,修正线性单元)，各层参数初始化采用截断正态分布进行，其均值为0，方差为0.1，该网络采用自适应学习率优化算法Adadelta进行优化，学习率为η＝0.5，动量参数为γ＝0.9。
表2改进Alexnet各层网络参数
Figure BDA0001423632690000081
这里，Conv代表卷积层，Max_pooling代表池化层，Fc代表全连接层。
S24：基于区间概率进行身高判断，在身高分类网络中通过一个改进的AlexNet卷积神经网络，得到的赤足或穿袜足迹图像属于某个身高段的概率值，在此基础上基于各个区间的概率值，对区间合并，使用验证集来预测该赤足或穿袜足迹的身高范围；设身高区间为 M＝{m1,m2,...,mN}，隶属于各个区间的概率为P＝{p1,p2,...,pN}，则最后预测的身高区间为
Figure BDA0001423632690000091
Figure BDA0001423632690000092
分别表示区间mi的上边界和下边界；
Figure BDA0001423632690000093
Figure BDA0001423632690000094
实施例2
本申请的第二种技术方案是：一种足底压力可视化分析系统，包括：
图像预处理模块：将赤足或穿袜足迹图像进行预处理；
分类模块：对预处理后图像的进行身高段分类；
所述分类模块，包括：
数据离散化模块：将身高数据离散化；首先男性和女性的身高在分布上有很大差别，因此所构建的预测模型将男性和女性分别研究。其次将人群按照不同身高段进行分组。本实施例根据身高段不同将男性分为五组，将女性也分为五组。对于不在以下身高段的人群暂不研究，分类的表如表1所示。
数据集制作模块，将完成预处理的数据集分为两类，男性数据和女性数据。针对每一类，又各自定义两个部分：
a)训练集模块：用于深度学习用，每个赤足或者穿袜足迹数据采样带有从属身高信息(标签)；
b)验证集模块：用于验证深度学习结果的好坏，每个赤足或者穿袜足迹数据采样带有从属身高信息(不参与训练用来衡量体重判定的准确度)。包括训练集模块和验证集模块；
构建模块：构建身高分类网络；针对男性和女性分别构建一个基于Alexnet网络架构的卷积神经网络，对赤足或穿袜足迹图像进行分类；该网络输入为赤足或穿袜足迹图像，输出为属于某一个身高段的概率值。网络结构参数如表2所示。各层之间激活函数我们采用Relu 激活函数(Rectifiedlinearunit,修正线性单元)，各层参数初始化采用截断正态分布进行，其均值为0，方差为0.1，该网络采用自适应学习率优化算法Adadelta进行优化，学习率为η＝0.5，动量参数为γ＝0.9。
判断模块：基于区间概率进行身高判断。使用训练集模块的数据在身高分类网络中通过一个改进的AlexNet卷积神经网络，得到的赤足或穿袜足迹图像属于某个身高段的概率值，在此基础上基于各个区间的概率值，对区间合并，使用验证集模块来预测该赤足或穿袜足迹的身高范围；设身高区间为M＝{m1,m2,...,mN}，隶属于各个区间的概率为P＝{p1,p2,...,pN}，则最后预测的身高区间为
Figure BDA0001423632690000101
Figure BDA0001423632690000102
分别表示区间mi的上边界和下边界；
Figure BDA0001423632690000103
Figure BDA0001423632690000111
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定方法，其特征在于，包括：
S1：将赤足或穿袜足迹图像进行预处理；
A、赤足或穿袜足迹图像矫正：应用PCA算法将赤足灰度图像进行旋转矫正；首先设定一个灰度阈值θ，然后对灰度图像的每一个像素进行遍历，如果灰度值大于θ，则将该像素的位置信息储存到特征矩阵中，具体是一个n行2列的矩阵，n的值等于该灰度图像中像素值大于θ的像素个数，第一列代表像素的位置信息，第二列代表位置信息；在此基础上对特征矩阵进行PCA运算得到两个二维的特征向量，这两个特征向量相互正交，即为原图中足迹的两个方向向量，通过选择变换即可将图像矫正；
B、基于特征点的足迹分割：经过PCA图像矫正后边缘处噪声也被相应的旋转至图像内部，因此在图像旋转后对其进行降噪处理；通过基于阈值的像素分割确定足迹边缘的四个关键点，足趾内缘突点，足趾外缘突点，足跟后缘突点，最长趾前缘突点，来确定足迹的大体位置，然后通过裁剪的方式，将边缘噪声裁剪掉，并将其补0，具体步骤如下：
SB1：将PCA矫正后图像作为输入input；
SB2：对图像input进行逐列扫描，并返回每列最大值，保存至M向量中；
SB3：搜索内外缘突点；
SB3.1：设定像素分割阈值θ；
SB3.2：对M向量从左至右依次扫描；
SB3.3：如果元素Mi＞θ，则终止扫描，并返回数值i记为il；
SB3.4：对M向量从右至左依次扫描；
SB3.5：如果元素Mi＞θ，则终止扫描，并返回数值i记为ir；
SB4：对图像input进行逐行扫描，并返回每列最大值，保存至向量M中；
SB5：搜索前后缘突点；
SB5.1：设定像素分割阈值θ；
SB5.2：对M向量从上至下依次扫描；
SB5.3：如果元素Mi＞θ，则终止扫描，并返回数值i记为it；
SB5.4：对M向量从下至上依次扫描；
SB5.5：如果元素Mi＞θ，则终止扫描，并返回数值i记为ib；
SB6：通过ib，it，il，ir四个关键点对足迹图像进行裁剪；
SB7：结束；
S2：对预处理后图像的进行身高段分类，所述身高段分类具体包括：
S21：将身高数据离散化；
S22：制作数据集；
S23：构建身高分类网络；
S24：基于区间概率进行身高判断。
2.根据权利要求1所述一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定方法，其特征在于，将身高数据离散化具体是：根据身高段不同，将男性分为N组，将女性分为N组。
3.根据权利要求2所述一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定方法，其特征在于，制作数据集具体是将完成预处理的数据集分为两类，男性数据和女性数据，针对每一类，又各自定义两个部分：
a)训练集：用于深度学习，每个赤足或者穿袜足迹数据采样带有从属身高信息；
b)验证集：用于验证深度学习结果的好坏，每个赤足或者穿袜足迹数据采样带有从属身高信息。
4.根据权利要求1所述一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定方法，其特征在于，构建身高分类网络具体是：使用训练集的数据针对男性和女性分别构建一个基于Alexnet网络架构的卷积神经网络，对赤足或穿袜足迹图像进行分类；该网络输入为赤足或穿袜足迹图像，输出为属于某一个身高段的概率值。
5.根据权利要求1所述一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定方法，其特征在于，基于区间概率进行身高判断具体为：使用验证集来预测该赤足或穿袜足迹的身高范围，设身高区间为M＝{m1,m2,...,mN}，隶属于各个区间的概率为P＝{p1,p2,...,pN}，则最后预测的身高区间为
Figure FDA0002713161080000031
Figure FDA0002713161080000032
分别表示区间mi的上边界和下边界；
Figure FDA0002713161080000033
Figure FDA0002713161080000034
6.一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定系统，其特征在于，包括：
图像预处理模块：将赤足或穿袜足迹图像进行预处理，具体实现方式为：
A、赤足或穿袜足迹图像矫正：应用PCA算法将赤足灰度图像进行旋转矫正；首先设定一个灰度阈值θ，然后对灰度图像的每一个像素进行遍历，如果灰度值大于θ，则将该像素的位置信息储存到特征矩阵中，具体是一个n行2列的矩阵，n的值等于该灰度图像中像素值大于θ的像素个数，第一列代表像素的位置信息，第二列代表位置信息；在此基础上对特征矩阵进行PCA运算得到两个二维的特征向量，这两个特征向量相互正交，即为原图中足迹的两个方向向量，通过选择变换即可将图像矫正；
B、基于特征点的足迹分割：经过PCA图像矫正后边缘处噪声也被相应的旋转至图像内部，因此在图像旋转后对其进行降噪处理；通过基于阈值的像素分割确定足迹边缘的四个关键点，足趾内缘突点，足趾外缘突点，足跟后缘突点，最长趾前缘突点，来确定足迹的大体位置，然后通过裁剪的方式，将边缘噪声裁剪掉，并将其补0，具体步骤如下：
SB1：将PCA矫正后图像作为输入input；
SB2：对图像input进行逐列扫描，并返回每列最大值，保存至M向量中；
SB3：搜索内外缘突点；
SB3.1：设定像素分割阈值θ；
SB3.2：对M向量从左至右依次扫描；
SB3.3：如果元素Mi＞θ，则终止扫描，并返回数值i记为il；
SB3.4：对M向量从右至左依次扫描；
SB3.5：如果元素Mi＞θ，则终止扫描，并返回数值i记为ir；
SB4：对图像input进行逐行扫描，并返回每列最大值，保存至向量M中；
SB5：搜索前后缘突点；
SB5.1：设定像素分割阈值θ；
SB5.2：对M向量从上至下依次扫描；
SB5.3：如果元素Mi＞θ，则终止扫描，并返回数值i记为it；
SB5.4：对M向量从下至上依次扫描；
SB5.5：如果元素Mi＞θ，则终止扫描，并返回数值i记为ib；
SB6：通过ib，it，il，ir四个关键点对足迹图像进行裁剪；
SB7：结束；
分类模块：对预处理后图像的进行身高段分类；
所述分类模块，包括：
数据离散化模块：将身高数据离散化；
数据集制作模块，包括训练集模块和验证集模块；
构建模块：构建身高分类网络；
判断模块：基于区间概率进行身高判断。
7.根据权利要求6所述一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定系统，其特征在于，数据离散化模块，根据身高段不同,将男性分为N组，将女性分为N组。
8.根据权利要求7所述一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定系统，其特征在于，数据集制作模块将完成预处理的数据集分为两类，男性数据和女性数据，针对每一类，又包括以下两部分：
a)训练集模块：用于深度学习，每个赤足或者穿袜足迹数据采样带有从属身高信息；
b)验证集模块：用于验证深度学习结果的好坏，每个赤足或者穿袜足迹数据采样带有从属身高信息。
9.根据权利要求6所述一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定系统，其特征在于，构建模块，使用训练集模块的数据针对男性和女性分别构建一个基于Alexnet网络架构的卷积神经网络，对赤足或穿袜足迹图像进行分类；该网络输入为赤足或穿袜足迹图像，输出为属于某一个身高段的概率值。
10.根据权利要求6所述一种基于CNN的赤足或穿袜足迹的身高判定系统，其特征在于，判断模块使用验证集模块来预测该赤足或穿袜足迹的身高范围，设身高区间为M＝{m1,m2,...,mN}，隶属于各个区间的概率为P＝{p1,p2,...,pN}，则最后预测的身高区间为
Figure FDA0002713161080000061
Figure FDA0002713161080000062
Figure FDA0002713161080000063
分别表示区间mi的上边界和下边界；
Figure FDA0002713161080000064
Figure FDA0002713161080000065
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