随着科学技术的飞速发展,机器视觉在各个领域的应用得到了快速的发展,在刑侦方面也得到了充分的发展,然而现在的犯罪分子的作案手段及反侦查能力也越来越强,这对案发现场证据采集及侦查工作有了更高的要求。鞋印图像自动识别技术是利用计算机对犯罪现场遗留下的鞋印进行处理、分析和匹配,从而协助侦破案件。本文将机器视觉应用于足迹识别中并进行了深入的研究,主要工作如下:第一,针对鞋印拍摄时的角度的不同,提出了一种二次旋转定位的方法,使其鞋印处于一个统一的位置,以便于后续的鞋印的外轮廓特征提取。第二,针对鞋印的外纹轮廓特征的提取,提出了一种四边形原则的算法来简化鞋印的外纹轮廓,此算法很好的表现鞋印之间的差异性。第三,针对鞋印的内部纹理,采用了局部二值模型(Local Binary Patterns,LBP)的扩展算法模型进行匹配。经过改进的LBP算子具有旋转不变性,并且维数较低,匹配速度快。第四,结合鞋印的组成,将外轮廓特征与内部纹理体征相结合,提出了一种基于鞋印的整体特征的匹配算法。这样所提取的特征,使得鞋印的匹配有着更多的依据,从而使其匹配结果更加的可靠。最后的实验结果表明,本文基于整体特征的鞋印匹配有着较好的鲁棒性、简便快捷、识别率高等特点,从而验证了本文提出的算法的有效性。