基于深度度量学习的足迹图像检索算法 |
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引用本文: | 朱明,江畅,于小勇,殷克华,唐俊,王年.基于深度度量学习的足迹图像检索算法[J].刑事技术,2023(3):283-291. |
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作者姓名: | 朱明 江畅 于小勇 殷克华 唐俊 王年 |
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作者单位: | 1. 安徽大学集成电路学院;2. 南京市公安局刑事科学技术研究所;3. 浙江省公安厅刑侦总队;4. 安徽大学电子信息工程学院 |
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基金项目: | 安徽高校自然科学研究重大项目(KJ2021ZD0004); |
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摘 要: | 针对赤足迹光学图像相似度高,传统算法无法快速提取样本有效信息的问题,提出了一种基于深度度量学习的赤足迹图像检索算法,该算法使用多尺度特征融合结构构建主干网络并辅以批去除结构监督学习,同时在嵌入空间内构建动态难样本三元组,解决传统难样本三元组挖掘方式不合理的问题。构建了一个包含250人、2 500枚的赤足迹光学图像数据集,该算法在所构建的数据集上平均检索精度达到88.86%,高于传统难样本三元组算法,可有效地应用于赤足迹光学图像检索。该算法对于足迹领域的自动化识别具有积极意义。
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关 键 词: | 深度度量学习 赤足迹图像检索 多尺度特征融合 嵌入空间 动态难样本三元组 |
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