技術(shù)特征：

1.一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(duì)足跡壓力圖像進(jìn)行預(yù)處理；

S2：提取足跡前足、后足壓力分布特征，構(gòu)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(jìn)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(jìn)行特征選擇。

2.權(quán)利要求1所述的一種足跡壓力分布特征表示方法，其特征還在于：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(duì)足跡壓力圖像進(jìn)行預(yù)處理：采用最大類間方差法設(shè)定閾值，使灰度值小于等于該閾值的像素灰度值設(shè)置為0，其余部分保持不變，消除圖像中背景噪聲對(duì)足跡壓力分布特征的干擾；

S12：通過(guò)尋找整個(gè)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(jì)算足跡區(qū)域坐標(biāo)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(duì)足跡圖像進(jìn)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(duì)足跡圖像進(jìn)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(duì)整幅足跡圖像進(jìn)行傾斜校正；

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

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種足跡壓力分布特征表示方法，其特征還在于：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(zhì)心近似為著力點(diǎn)c_A,c_B，分別以c_A,c_B為中心點(diǎn)，將壓力圖像從笛卡爾坐標(biāo)(x,y)空間映射到極坐標(biāo)(ρ,θ)空間，變換公式為：

$\mathrm{\ρ}=\sqrt{x^2+y^2},\mathrm{\θ}=\arctan (y/x)$

式中：ρ表示點(diǎn)(x,y)與中心點(diǎn)的距離，最大值ρ_max為前足區(qū)域最小外接矩形對(duì)角線長(zhǎng)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(diǎn)的距離ρ；

S22：在變換過(guò)程中，將ρ_max分成W份，從而在前足或后足區(qū)域形成W個(gè)同心圓，從中心點(diǎn)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(gè)同心圓相交形成MW個(gè)互不重疊的區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域中像素點(diǎn)灰度值的均值，將各區(qū)域壓力的均值作為特征值來(lái)描述足跡圖像的壓力分布。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種足跡壓力分布特征表示方法，其特征還在于：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(jìn)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(jìn)行循環(huán)左移，從而使特征圖具有旋轉(zhuǎn)不變性；

S32：通過(guò)上述步驟得到了足跡壓力圖像的壓力分布特征F。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種足跡壓力分布特征表示方法，其特征還在于：所述壓力分布特征的選擇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(xùn)練壓力圖像特征集的個(gè)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：

$\mathrm{\μ}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{F}_i,G=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{(F_i-\mathrm{\μ})}^T(F_i-\mathrm{\μ})$

S42：對(duì)協(xié)方差矩陣G進(jìn)行特征值分解，求前d個(gè)最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量：x₁,x₂,...,x_d作為投影向量，對(duì)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(jì)算類間離散度矩陣S_b和類內(nèi)離散度矩陣S_w，模式類別有C類，第l類的特征個(gè)數(shù)為R_l(l＝1,2...,C),即

$S_b=\frac{1}{N}\underset{l=1}{\overset{C}{\Σ}}{R}_l(\stackrel{\‾}{Z_l}-\stackrel{\‾}{Z}){(\stackrel{\‾}{Z_l}-\stackrel{\‾}{Z})}^T,S_w=\frac{1}{N}\underset{l=1}{\overset{C}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{R_l}{\Σ}}(Z_{lj}-\stackrel{\‾}{Z_l}){(Z_{lj}-\stackrel{\‾}{Z_l})}^T$

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(gè)特征向量；

S44：建立目標(biāo)準(zhǔn)則函數(shù)通過(guò)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(jié)果ZW_opt。