1、由于足跡具有相對穩(wěn)定、可認定人身份、現(xiàn)場提取率高等特點，因此足跡識別技術(shù)在公安及安全等相關(guān)部門的工作中有著重要的作用。傳統(tǒng)的足跡識別更多的依賴于人的經(jīng)驗，存在著明顯的判斷不穩(wěn)定性，使其難以發(fā)揮真正有效的作用。因此利用圖像處理與識別等相關(guān)技術(shù)進行足跡自動識別具有重要的意義。足跡比對算法作為足跡自動識別系統(tǒng)中的關(guān)鍵部分，成為研究的重點。 本課題在對足跡自動識別系統(tǒng)中的圖像預處理、邊緣檢測及輪廓跟蹤研究的基礎上，重點對特征提取和比對檢

2、索算法進行了研究，提出了一種基于方向熵索引的比對檢索算法。由于該方法與直接基于幾何特征值的圖像檢索方法相比能夠快速確定和縮小檢索范圍，因此大大提高了足跡比對檢索算法的效率。經(jīng)大量實例驗證，結(jié)果表明本文提出的算法具有較高的查準率和查全率。 在足跡和鞋底圖像預處理方面，通過灰度修正和灰度去噪增強圖像的清晰度；針對鞋底圖像和足跡圖像不同的特點，采用了不同灰度修正方法。 對于足跡和鞋底圖像邊緣檢測和輪廓跟蹤，通過對大量圖像進行研

3、究，發(fā)現(xiàn)采用Canny算子對足跡圖像和鞋底圖像進行邊緣檢測，效果優(yōu)于其他邊緣檢測算子；針對輪廓跟蹤記錄的Freeman鏈碼在圖像幾何變換時會發(fā)生變化的缺點，利用最小和方向統(tǒng)計碼(MSSDC)的幾何變換不變性和尺度變換成比例等特點，將其應用于足跡花紋輪廓描述中，并以此構(gòu)造與MSSDC相應的方向熵。根據(jù)方向熵對四種花紋類型進行識別。本文還對波折型花紋的特征提取進行了研究，其中包括波長、振幅、間距等特征值的提取。 在上述研究的基礎上，