舒莹莹
- 作品数：6 被引量：1H指数：1
- 供职机构：大连海事大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 一种开集痕迹图像分类方法及系统
- 本发明涉及一种开集痕迹图像分类方法及系统，实现对痕迹图像进行自动分类。它采用多层级联的方式判断待分类图像是否属于痕迹图像库中的某一种类别或者新增类别。本发明具有速度快，人工参与少，结果相对准确且全面的特点，能够实现对图像...
- 王新年舒莹莹刘风竹张涛吴艳军
- 文献传递
- 基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法及系统
- 本发明是关于一种基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法及系统。本发明依据现场痕迹反映出的花纹特征、结构特征、磨损特征及反映造痕体自身性质的个性特征分别从整体、部位和个性三个层次的特征进行逐级痕迹比对认定，整个认定过程...
- 王新年吴艳军张弛张涛舒莹莹
- 文献传递
- 基于聚类的鞋印图像检索算法研究
- 鞋印是刑事侦查的重要物证之一，如何在海量的鞋印数据集中查找到与现场遗留的鞋印同类的图像，是刑事技术迫切需要解决的问题之一。目前的鞋印检索算法没有考虑数据集中图像之间的相关性以及同类图对检索结果的影响，使检索结果在一定程度...
- 舒莹莹
- 关键词：聚类MAP算法
- 文献传递
- K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类被引量：1
- 2016年
- 目的鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5 792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。
- 王新年舒莹莹
- 关键词：聚类隔离带
- 一种开集痕迹图像分类方法及系统
- 本发明涉及一种开集痕迹图像分类方法及系统，实现对痕迹图像进行自动分类。它采用多层级联的方式判断待分类图像是否属于痕迹图像库中的某一种类别或者新增类别。本发明具有速度快，人工参与少，结果相对准确且全面的特点，能够实现对图像...
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- 基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法及系统
- 本发明是关于一种基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法及系统。本发明依据现场痕迹反映出的花纹特征、结构特征、磨损特征及反映造痕体自身性质的个性特征分别从整体、部位和个性三个层次的特征进行逐级痕迹比对认定，整个认定过程...
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