基于多尺度自注意卷积的足迹压力图像检索算法

摘要：

为了提高足迹压力图像检索的精度,提出基于多尺度自注意卷积的足迹压力图像检索算法.首先,对足迹压力图像进行角度校正、对齐、擦除等预处理操作,减小图像角度等因素对特征提取的影响.再由多个并行分支的空洞卷积和自适应注意模块构成的多尺度自注意卷积模块自适应地提取可判别特征.最后,由全局特征分支、残缺性评分掩模分支构成残缺性评分模块,得到共同残缺性评分矩阵,利用该评分矩阵对可判别特征进行加权组合,提高网络对残缺足迹共同可见区域的关注程度.实验表明,在构建的FootPrintImage数据集上,文中算法具有较高的首中准确率和平均检索精度.

关键词：足迹检索、自适应、多尺度自注意卷积、残缺性评分模块

所属期刊栏目：33

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划项目;公安部刑事技术"双十计划"重点攻关任务;科技强警基础工作专项项目

在线出版日期：2021-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1097-1103