[发明专利]一种利用步幅特征综合指标定量检验方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种利用步幅特征综合指标定量检验方法，属于刑侦痕迹检测技术领域。

背景技术

成趟足迹是指能直接反映双足协调搭配关系特征的多个连续足迹。借助成趟足迹获取犯嫌疑人个人信息及现场活动轨迹，进而与样本数据库中样本进行相似度对比，可协助办案人员缩小嫌疑人范围，明确案件侦察方向。

目前国内外已有的足迹检测多采用石膏模型、激光光源照射等手段，存在对专业化设备或专业人员经验依赖性过高等诸多弊端；同时，受限于办案条件，我国刑侦单位从案发现场提取的成趟足迹多是单张平面足迹照片。因此，应当充分利用图像处理、数据分析及数据挖掘等先进技术，研究步幅特征提取、分析、检验、对比的流程化方法。从而为推广步幅特征定量检验方法、进一步提高公安人员办案效率奠定基础。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种利用步幅特征综合指标定量检验方法，通过对犯罪现场遗留的成趟足迹照片进行拼接、预处理、度量衡校正，接着提取步幅特征参数，进而通过步幅特征分析个人特征缩小嫌疑人范围，随后通过隶属度检验法与嫌疑人样本数据进行联合相似度对比，最终确定嫌疑人归属。

本发明采用的技术方案是：利用步幅特征综合指标定量检验方法具体步骤如下：

第一步、通过对犯罪现场遗留的成趟足迹照片进行拼接、预处理、提取步幅特征参数；具体如下：

首先，将从犯罪现场采集的足迹照片结合模板列数的改进快速配准算法进行图像拼接；然后，进行度量衡校准，求出照片中足迹的实际长度（单位：cm）与像素值的比例rio；再通过二值化、反转颜色参数对拼接后的成趟足迹图片进行颜色预处理，以凸显其形态特征；最后，对成趟足迹图片依次按照主分量提取足迹中心线、区域标记、质心求取、步长提取、步宽提取和步角提取的步骤获得步幅特征参数；

第二步、利用步幅特征参数推算身高参数、根据前掌压力面推算体重参数、按照前减后加法推算年龄，推算出足迹所属人员的身高、体重和年龄；

第三步、根据足迹所属人员的身高、体重和年龄对现场其他人员的相关参数进行匹配，从而缩小嫌疑范围；

第四步、对有嫌疑的人员再次采集利用步幅特征参数、经比例rio转换为标准长度度量衡单位（cm），通过隶属度检验法与嫌疑人样本数据进行联合相似度对比，最终实现对嫌疑人的辨识。

在第一步中所述的结合模板列数的改进快速配准算法进行图像拼接步骤如下：

1）在第一张图片中取两图像重叠区域部分的连续三列像素点，然后选取间隔为X的连续3列像素点，以它们的对应比值作为模板a；

2）在第二张图片中从第一列像素开始选取，按照步骤1所述方法重新计算，得到比值模板b₁；

3）计算模板a和b₁差值的平方和得到模板c，计算出c的列向量和，然后，求出3个和值之和得到sum1；

4）模板在第二张图片中右移1列，重新计算得到c₂，按照步骤3所述方法计算sum2，再继续移动，计算得到sum3，最终直至完成搜索；

5）完成搜索后得到一组sum1，sum2，sum3，经过比较求的最小值计为S_min，其对应的数值即为与第一张图片中选取的那列像素点相匹配的像素列值；

6）如此完成两张图片的拼接，循环重复以上步骤完成其他图片的拼接。在第一步中所述的对成趟足迹图片依次按照主分量提取足迹中心线、区域标记、质心求取、步长提取、步宽提取和步角提取的具体步骤如下：

1）将图片中单个足迹区域进行二值化处理，其中分为K个像素点，即二维向量Z＝(i,j)^T；

2）对该足迹区域的像素值扫描求和取平均值，即为足迹质心C_m；

3）利用公式求出均值向量m_z；

4）利用公式求出协方差矩阵C_z；

5）求出协方差矩阵C_z的特征值及其对应的特征向量，将特征值中最大的那一个对应的特征向量作为单足足迹中心线方向；

6）过足迹质心C_m，以特征向量方向为斜率k做出一条直线，此即为足迹中心线；

7）连接左侧两足迹质心与右侧两足迹质心作为左右步行线，计算足迹中心线与步行线的夹角，此即为步角，单位为度；

8）取单足足迹横坐标最小点作为足迹后边沿点横坐标，