基于稀疏编码与反向索引的鞋印图像比对算法

摘要

针对刑侦工作中大规模鞋印图像库的查询应用需求,提出一种基于稀疏编码与反向索引的快速比对算法.首先,对鞋印图像进行视觉增强、中值滤波与二值分割等预处理,并提取其尺度不变特征变换(SIFT)特征;然后,基于聚类字典构造、稀疏编码(SC)与最大池化等方法,计算鞋印图像的稀疏编码特征;最后,通过构建"词-图像矩阵"而建立每个视觉单词的反向索引(RI)表,并据此提出一种SC-RI鞋印图像比对新算法.基于16343幅真实鞋印图像的试验结果表明,SC-RI算法完成一次比对平均耗时约为121.26ms,较之传统SIFT匹配穷举比对方法,其速度提高了140多倍,且局部花纹比对TOP 20正确率可达到95.3％.