本發(fā)明涉及圖像處理與生物特征識別技術領域，尤其涉及一種足跡壓力分布特征表示方法。

背景技術：

目前足跡的特征表示主要分為三類：幾何形態(tài)特征、壓力形態(tài)特征和紋理特征。幾何形態(tài)特征是建立統(tǒng)一的足跡圖像坐標系，進行幾何度量，對足長、掌寬、跟寬以及從足跟到每個腳趾的邊緣，足跟中心到每個腳趾的中心進行測量。足跡壓力形態(tài)特征主要包括足底與地面之間的相互作用力信息和足底壓力分布信息。主要方法有：1)利用足底壓力分布信息構建足底平均、最大、最小壓力時間曲線，直接利用曲線的數(shù)據(jù)點來構建特征向量；2)提取足跡壓力中心與區(qū)域幾何中心的位置關系，足部重壓和足部重壓分布(COP)特征進行實時身份認定；3)基于足底壓力引入時空HOG(方向梯度直方圖)算子，用于刻畫足底動態(tài)壓力分布的時空特征實現(xiàn)分類識別。足跡紋理特征通過基于變換的方法被提取，如傅里葉變換，離散余弦變換，小波變換，以及主成分分析和獨立主成分分析的方法獲取紋理特征進行足跡識別。

目前，足跡生物特征分析和身份識別應用技術的研究，尚缺乏系統(tǒng)和深入的應用研究基礎。足跡特征通常用足型特征來表示，例如足長、足寬和跟寬，很難精確提取。由于采集設備的長期使用，足跡壓力圖像容易受灰塵等固定噪聲和隨機噪聲的影響，很難在降低壓力圖像噪聲水平的基礎上，同時最大限度的保留壓力圖像所攜帶的信息。足跡圖像攜帶大量信息，存在高維小樣本的現(xiàn)象，使整個過程很難達到準確、高效的識別目的。

技術實現(xiàn)要素：

根據(jù)現(xiàn)有技術存在的問題，本發(fā)明公開了一種足跡壓力分布特征表示方法，其特征還在于：包括以下步驟：

S1：采用足跡采集儀采集足跡壓力圖像信息，對足跡壓力圖像進行預處理；

S2：提取足跡前足、后足壓力分布特征，構建足跡壓力分布特征圖；

S3：將前足、后足區(qū)域壓力分布特征圖沿著各方向投影，尋找投影值(壓力值)最大方向作為主方向，進行壓力分布特征圖主方向規(guī)范化；

S4：將得到的足跡壓力分布特征進行特征選擇。

所述S1具體還包括以下步驟：

S11：采用足跡采集儀采集足跡壓力圖像信息，對足跡壓力圖像進行預處理：采用最大類間方差法設定閾值，使灰度值小于等于該閾值的像素灰度值設置為0，其余部分保持不變，消除圖像中背景噪聲對足跡壓力分布特征的干擾；

S12：通過尋找整個圖像的連通區(qū)域，求取包含足跡區(qū)域的最大連通區(qū)域；

S13：逐行掃描計算足跡區(qū)域坐標的最小和最大值，獲取包含足跡區(qū)域的最小外接矩形；

S14：判斷包含足跡最小外接矩形的高度和寬度，如果高度大于寬度，按照3：2的高度比例對足跡圖像進行分區(qū)，從而將足跡圖像分為前足區(qū)域A和后足區(qū)域B，否則按照3：2的寬度比例對足跡圖像進行前足、后足的劃分；

S15：根據(jù)S14得到了足跡圖像后足區(qū)域B，將后足區(qū)域B在任意角度射線方向上做投影變換得到后足區(qū)域在某一角度方向上的特性，尋找投影值最大的角度作為后足區(qū)域的主方向，依據(jù)主方向的與水平方向的傾斜角對整幅足跡圖像進行傾斜校正；

S16：將校正后的圖像再一次進行步驟S13獲取校正后足跡圖像最小外接矩形并且進行前足、后足劃分的操作。

S2采用如下方式：

S21：將前足區(qū)域A和后足區(qū)域B的圖像質心近似為著力點c_A,c_B，分別以c_A,c_B為中心點，將壓力圖像從笛卡爾坐標(x,y)空間映射到極坐標(ρ,θ)空間，變換公式為：

式中：ρ表示點(x,y)與中心點的距離，最大值ρ_max為前足區(qū)域最小外接矩形對角線長度的一半；θ表示該向量與x軸正向的夾角，最大值θ_max為360度，映射后的圖像列方向表示角度θ，行方向表示到中心點的距離ρ；

S22：在變換過程中，將ρ_max分成W份，從而在前足或后足區(qū)域形成W個同心圓，從中心點出發(fā)做M條射線，將θ_max均分成M等份，這M條射線與W個同心圓相交形成MW個互不重疊的區(qū)域，計算每個區(qū)域中像素點灰度值的均值，將各區(qū)域壓力的均值作為特征值來描述足跡圖像的壓力分布。

S3步驟如下：

S31：分別尋找前足、后足壓力分布特征圖的主方向，即將特征圖沿著各方向進行投影，投影值(壓力值)最大的方向即為主方向，將主方向定為起始角度，即將主方向所在的列移到特征矩陣的首列，將特征圖進行循環(huán)左移，從而使特征圖具有旋轉不變性；

S32：通過上述步驟得到了足跡壓力圖像的壓力分布特征F。

S4采用如下方式：

S41：足跡壓力圖像特征集為F_T＝{F₁,F₂,F₃,...,F_N}^T，N為訓練壓力圖像特征集的個數(shù)，F(xiàn)_i是足跡壓力分布特征的列向量表示，其維數(shù)為：MW×1，求取特征均值和協(xié)方差：

S42：對協(xié)方差矩陣G進行特征值分解，求前d個最大特征值對應的特征向量：x₁,x₂,...,x_d作為投影向量，對于特征矩陣F_T，得到一組投影特征向量：Y₁,Y₂,...,Y_d,令B_MW×d＝[Y₁,Y₂,...,Y_d]_MW×d，B_MW×d為F的特征矩陣；

S43：利用步驟S42中的數(shù)據(jù)矩陣B得到Z＝F_TB和如下公式計算類間離散度矩陣S_b和類內離散度矩陣S_w，模式類別有C類，第l類的特征個數(shù)為R_l(l＝1,2...,C),即

其中，是第l類的特征平均值，是整體特征的平均值，Z_lj是第l類的第j個特征向量；

S44：建立目標準則函數(shù)通過根據(jù)廣義特征值方程S_bW_opt＝λS_wW_opt，求得最優(yōu)投影矩陣W_opt，得到最終特征選擇的結果ZW_opt。

由于采用了上述技術方案，本發(fā)明提供的一種足跡壓力分布特征表示方法，具有如下有益效果：1)、提出的足跡壓力分布特征與人走路方式存在相關性，特征更加穩(wěn)定，區(qū)分度更高，從而提高了識別的準確度。2)、提取的足跡壓力分布特征具有旋轉不變性。3)、提取的足跡壓力分布特征很好地體現(xiàn)了人體行走時腳底壓力的分布特點，無需進行赤足和穿襪足跡的區(qū)分，適用性更加廣泛。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請中記載的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明的足跡壓力分布特征圖；

圖2為本發(fā)明的足跡壓力圖像的最大連通區(qū)域示意圖；

圖3為本發(fā)明的校正規(guī)范足跡壓力圖像示意圖

具體實施方式

為使本發(fā)明的技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚完整的描述：

如圖1-圖3所示的一種足跡壓力分布特征表示方法，它表示足跡在承受人體重力作用下，足底各部分相對于著力點的壓力分布情況。該特征表示方法可表示為：F＝(A_p,B_p)

A_p表示前足區(qū)域的壓力分布特征圖，B_p表示后足區(qū)域的壓力分布特征圖。壓力分布特征圖中的每一個元素值表示的是壓力圖對應區(qū)域內各點灰度值(壓力)的均值，其定義如下：

式中，f_A,f_B分別表示足跡前足區(qū)域壓力圖像、后足區(qū)域壓力圖像，θ_i表示壓力圖像中對應區(qū)域上邊界相對于水平線的夾角，同理θ_i-1表示下邊界的夾角；ρ_i,j表示區(qū)域后邊界相對于著力點的距離，ρ_i,j-1表示前邊界相對于著力點的距離，N(θ_i,ρ_i,j)表示區(qū)域內的像素數(shù)。將足跡圖像分為前足區(qū)和后足區(qū)，在前后足區(qū)，分別以著力點為中心做W個同心圓，這就產生了W個圓環(huán)。再以著力點為起始點，做M條射線，且各條射線之間的夾角相同，這些射線與圓環(huán)就將前足區(qū)或后足區(qū)各分成了MW份。由此，我們以各區(qū)域內壓力的均值作為特征值來表征足跡，這些特征值按角度及其到著力點的距離順序排列便形成足跡壓力分布圖。包括以下步驟：

S1：采用足跡采集儀采集足跡壓力圖像信息，對足跡壓力圖像進行預處理；

S2：提取足跡前足、后足壓力分布特征，構建足跡壓力分布特征圖；

S3：將前足、后足區(qū)域壓力分布特征圖沿著各方向投影，尋找投影值(壓力值)最大方向作為主方向，進行壓力分布特征圖主方向規(guī)范化；

S4：將得到的足跡壓力分布特征進行特征選擇。

所述S1具體還包括以下步驟：

S11：采用足跡采集儀采集足跡壓力圖像信息，對足跡壓力圖像進行預處理：采用最大類間方差法設定閾值，使灰度值小于等于該閾值的像素灰度值設置為0，其余部分保持不變，消除圖像中背景噪聲對足跡壓力分布特征的干擾；

S12：通過尋找整個圖像的連通區(qū)域，求取包含足跡區(qū)域的最大連通區(qū)域；

S13：逐行掃描計算足跡區(qū)域坐標的最小和最大值，獲取包含足跡區(qū)域的最小外接矩形；

S14：判斷包含足跡最小外接矩形的高度和寬度，如果高度大于寬度，按照3：2的高度比例對足跡圖像進行分區(qū)，從而將足跡圖像分為前足區(qū)域A和后足區(qū)域B，否則按照3：2的寬度比例對足跡圖像進行前足、后足的劃分；

S15：根據(jù)S14得到了足跡圖像后足區(qū)域B，將后足區(qū)域B在任意角度射線方向上做投影變換得到后足區(qū)域在某一角度方向上的特性，尋找投影值最大的角度作為后足區(qū)域的主方向，依據(jù)主方向的與水平方向的傾斜角對整幅足跡圖像進行傾斜校正；

S16：將校正后的圖像再一次進行步驟S13獲取校正后足跡圖像最小外接矩形并且進行前足、后足劃分的操作。

S2采用如下方式：

S21：將前足區(qū)域A和后足區(qū)域B的圖像質心近似為著力點c_A,c_B，分別以c_A,c_B為中心點，將壓力圖像從笛卡爾坐標(x,y)空間映射到極坐標(ρ,θ)空間，變換公式為：

式中：ρ表示點(x,y)與中心點的距離，最大值ρ_max為前足區(qū)域最小外接矩形對角線長度的一半；θ表示該向量與x軸正向的夾角，最大值θ_max為360度，映射后的圖像列方向表示角度θ，行方向表示到中心點的距離ρ；

S22：在變換過程中，將ρ_max分成W份，從而在前足或后足區(qū)域形成W個同心圓，從中心點出發(fā)做M條射線，將θ_max均分成M等份，這M條射線與W個同心圓相交形成MW個互不重疊的區(qū)域，計算每個區(qū)域中像素點灰度值的均值，將各區(qū)域壓力的均值作為特征值來描述足跡圖像的壓力分布。

S3步驟如下：

S31：分別尋找前足、后足壓力分布特征圖的主方向，即將特征圖沿著各方向進行投影，投影值(壓力值)最大的方向即為主方向，將主方向定為起始角度，即將主方向所在的列移到特征矩陣的首列，將特征圖進行循環(huán)左移，從而使特征圖具有旋轉不變性；

S32：通過上述步驟得到了足跡壓力圖像的壓力分布特征F。

S4采用如下方式：

S41：足跡壓力圖像特征集為F_T＝{F₁,F₂,F₃,...,F_N}^T，N為訓練壓力圖像特征集的個數(shù)，F(xiàn)_i是足跡壓力分布特征的列向量表示，其維數(shù)為：MW×1，求取特征均值和協(xié)方差：

S42：對協(xié)方差矩陣G進行特征值分解，求前d個最大特征值對應的特征向量：x₁,x₂,...,x_d作為投影向量，對于特征矩陣F_T，得到一組投影特征向量：Y₁,Y₂,...,Y_d,令B_MW×d＝[Y₁,Y₂,...,Y_d]_MW×d，B_MW×d為F的特征矩陣；

S43：利用步驟S42中的數(shù)據(jù)矩陣B得到Z＝F_TB和如下公式計算類間離散度矩陣S_b和類內離散度矩陣S_w，模式類別有C類，第l類的特征個數(shù)為R_l(l＝1,2...,C),即

其中，是第l類的特征平均值，是整體特征的平均值，Z_lj是第l類的第j個特征向量；

S44：建立目標準則函數(shù)通過根據(jù)廣義特征值方程S_bW_opt＝λS_wW_opt，求得最優(yōu)投影矩陣W_opt，得到最終特征選擇的結果ZW_opt。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明揭露的技術范圍內，根據(jù)本發(fā)明的技術方案及其發(fā)明構思加以等同替換或改變，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內。