【摘 要】
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针对鞋印图像结构形态特点,提出一种基于融合特征和极限学习机(ELM)的鞋印图像识别方法,将图像均匀分成152个大小相等的子区域,并提取相应的纹理、形状特征,结合两种特征信息
【基金项目】
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江苏警官学院校级科研项目(2016SJYZQ08、2016SJYZQ03)
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针对鞋印图像结构形态特点,提出一种基于融合特征和极限学习机(ELM)的鞋印图像识别方法,将图像均匀分成152个大小相等的子区域,并提取相应的纹理、形状特征,结合两种特征信息提取子区域融合特征向量,再通过逐行扫描子区域的方法计算出鞋印图像融合特征向量,然后利用ELM实现对鞋印图像的识别。实验结果表明,该方法可以有效对鞋印图像进行识别,比其他特征识别方法具有更高的准确率。
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