足跡可以反映人的一些生理特征,與指紋類似,是案件偵破的重要線索。足跡圖像的花紋提取是足跡圖像檢索的重要預(yù)處理環(huán)節(jié),但由于自然場(chǎng)景下拍攝的足跡（簡(jiǎn)稱現(xiàn)場(chǎng)足跡）存在大量噪聲干擾,殘缺,花紋間斷等問題,傳統(tǒng)算法處理這個(gè)問題不夠魯棒。隨著深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論的發(fā)展,圖像分割取得了很大進(jìn)展,而足跡的花紋提取本質(zhì)上是二值分割問題。本文創(chuàng)新性地將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在足跡分割上,對(duì)比了經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)圖像分割算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的分割算法較完整地提取了圖像中的足跡區(qū)域,其分割結(jié)果可以很好地反映足跡的花紋信息。進(jìn)一步,本文對(duì)比分析了有無對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),不同損失函數(shù)的分割效果。最終模型的分割結(jié)果在足跡評(píng)價(jià)指標(biāo)MSS（英文metric of shoeprint segmentaiton的首字母縮寫）上達(dá)到了75%。 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)集樣圖（第一行是待分割的足跡自然圖像，第二行是對(duì)應(yīng)的二值分割真值圖）


本文編號(hào)：3404810