1、鞋印作為犯罪現(xiàn)場中遺留率較高的痕跡之一，它在案件的串并分析和縮小嫌疑人范圍的過程中起著至關重要的作用。鞋印圖像分類是將鞋印圖像按一定分類規(guī)則分到已知類別中的過程，鞋印圖像的自動分類，能有效促進案件的偵破。其主要建立在圖像理解的基礎上，圖像理解不僅需要底層的視覺特征還需要抽象的知識。因此語義信息能有效提高鞋印圖像的分類性能，基于此本文給出了基于語義的鞋印圖像分類算法。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對目前鞋印圖像分類算法存在的缺陷，給

2、出了基于語義的鞋印圖像分類算法框架。該框架主要包括:語義表達算法、空間關系描述算法以及結合最近鄰的決策樹分類算法三大部分。通過在鞋印數(shù)據(jù)集的相關實驗來驗證該框架的合理性。⑵以傳統(tǒng)的視覺詞袋模型為基礎，結合鞋印圖像的語義特性，給出了符合鞋印圖像的基元語義詞匯表構建方法;并根據(jù)監(jiān)督反饋的思想獲取了語義詞匯表中各花紋單詞的語義關系。最后根據(jù)各語義之間的關系實現(xiàn)了兼顧語義相關性的語義表達。經(jīng)分類實驗驗證表明，這種兼顧語義相關性的語義特征比不考慮

3、相關性的語義特征有更為有效的表達效果。⑶根據(jù)基元分布抗干擾能力的不同，將鞋印圖像進行層次劃分，并對不同層次的鞋印圖像采用不同的空間關系描述方法。主要給出了基于距離度量矩陣的空間關系描述法和基于小波-傅里葉變換的空間關系描述法。經(jīng)實驗驗證表明，這種分層次的空間表達算法，能有效的進行空間關系描述，為分類提供一定依據(jù)。⑷采用決策樹的樹狀流程結構對不同特征的最近鄰分類結果進行可信度的判斷，從而獲取可信度較高的分類結果。該算法將兩個分類方法進行了