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申请/专利权人：辽宁师范大学

摘要：本发明公开了一种基于鞋印的行人性别预测系统，涉及刑侦领域的性别预测技术；包括：基于鞋印构建的行人性别预测模型，该行人性别预测模型包括特征提取模块、通道注意力模块、基于鞋长与类别协同约束的行人性别预测模块；离线训练单元，用于训练所述行人性别预测模型；行人性别在线预测单元，用于将鞋印图像输入训练后的行人性别预测模型，获取预测性别。本发明采用的特征提取模块，可以提取鞋印图像的局部、细节信息，通过增大感受野，进一步提取更复杂、更抽象的信息，最终得到鞋印图像在不同尺度的抽象表达，融合通道注意力模块后，达到了重点观察鞋印图像中对性别起显著作用的部分而忽视非重点部分的效果，相比于传统方法有更高的性别预测准确率和更广泛的适用场景。

主权项：1.一种基于鞋印的行人性别预测系统，其特征在于，包括：基于鞋印构建的行人性别预测模型，该行人性别预测模型包括特征提取模块、通道注意力模块、基于鞋长与类别协同约束的行人性别预测模块；所述特征提取模块，使用InceptionV3网络为基础框架，对输入大小为H′×W′×C′的鞋印图像进行特征提取，得到大小为H×W×C的特征图，H代表图像高度，W代表图像宽度，C代表图像通道数；所述通道注意力模块包括一个全局平均池化层、两个全连接层、一个激活函数Relu和一个激活函数Sigmoid，首先由全局平均池化层将共C个大小为H×W的特征图压缩为1×1，得到1×1×C的实数数列，此时鞋印图像变成一维，通过降维比例为r的全连接层降低复杂度后接Relu激活函数，再通过增维比例为r的全连接层起到辅助泛化的作用，最后经Sigmoid激活函数后得到C个特征图权重，大小为1×1×C；所述基于鞋长与类别协同约束的行人性别预测模块，将大小为H×W×C的特征图与大小为1×1×C的特征图权重进行点积，后接全连接层，最后使用Softmax函数进行激活；该模块设计了鞋长与类别标签协同约束的目标函数L即： Li＝max0,PixM-x+max0,1-Pix-xF其中，n表示样本个数，yi表示样本i的标签，Pi表示样本i预测为男性的概率，λ表示约束因子，Li表示协同约束项，xM表示男性鞋长平均值，xF表示女性鞋长平均值，x表示输入鞋长，max0,PixM-x表示在0和PixM-x中取最大值；使用随机梯度下降法对目标函数L进行优化；离线训练单元，用于训练所述行人性别预测模型；所述离线训练单元包括合成鞋印步态能量图模块、数据增广模块、图像分辨率规定化模块和构建模块；所述合成鞋印步态能量图模块，具体实现方式为：采用加权平均的方法，以单枚鞋印的方向作为依据划分左右步态能量图，计算公式如下： 其中，T表示参与运算的行走周期数，t表示行走周期；TLx,y,t表示标准化后的第t个行走周期内的左鞋印图像，wTLx,y,t为其对应的权重系数；TRx,y,t表示标准化后的第t个行走周期内的右鞋印图像，wTRx,y,t为其对应的权重系数；所述权重系数wTRx,y,t的定义为下式： 其中，thRα和thHα分别表示对[TRx,y,t,t＝1,R,T]进行升序排列，取排在第α位和第T-α位对应的值；所述权重系数wTLx,y,t的定义为下式： 其中，thRβ和thHβ分别表示对[TLx,y,t,t＝1,L,T]进行升序排列，取排在第β位和第T-β位对应的值；所述数据增广模块，对鞋印步态能量图进行数据增广，采用如下方式：读取鞋印图像I，对所述鞋印图像图像I进行180度旋转，得到旋转后的鞋印图像Ir：对鞋印图像I和Ir进行180度水平翻转，得到翻转后的鞋印图像If和Irf；再在对鞋印图像I、Ir、If和Irf使用固定图形进行随机遮挡，所述随机遮挡方式为：在鞋印图像中随机生成10个大小为400*20像素且像素值为0的矩形块，再将鞋印划分为三部分，分别在每部分中随机生成10个大小为50*50像素且像素值为0的矩形块和10个半径为30像素且像素值为0的圆形，遮挡后鞋印图像为Ie、Ire、Ife和Irfe：再对鞋印图像I、Ir、If和Irf进行随机弹性形变，所述弹性形变方式为：将鞋印图像分割为M×N个相同区域，然后生成Δx和Δy两个平移矩阵；根据所述平移矩阵对各区域进行平移变换，得到随机弹性形变的鞋印图像；Δx＝randM,N×XmaxΔy＝randM,N×Ymaxgx,y＝fx+Δxi,j,y+Δyi,j其中，rand是M×N大小的、在[-1,1]之间均匀分布的随机矩阵，Xmax和Ymax分别为x和y方向的最大位移量，i,j表示x,y点所在区域对应的块编号，Δxi,j表示的是点x,y所在区域对应的x方向随机位移量，Δyi,j表示的是点x,y所在区域对应的y方向随机位移量；fx,y表示鞋印图像I、Ir、If和Irf，gx,y表示随机弹性形变后的鞋印图像Id、Ird、Ifd和Irfd；行人性别在线预测单元，用于将鞋印图像输入训练后的行人性别预测模型，获取预测性别。

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