基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法技术

本发明专利技术提供了一种基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法，涉及深度学习与目标检索领域，该方法包括：输入待处理鞋印图像至预设Resnet50前部分结构，得到第一特征，输入第一特征至TCCA模块、DHSA模块及DIGS模块，得到大尺度特征；输入大尺度特征至预设Resnet50后部分结构，得到中尺度特征，输入中尺度特征至第一最大池化层，得到小尺度特征，输入大尺度特征、中尺度特征及小尺度特征至MHFA模块，得到第一输出特征；根据第一输出特征、第二输出特征及第三输出特征确定目标特征，将相似度最高的图像对应鞋类及品牌确定为目标检索结果。本发明专利技术通过多层次的注意力机制，提升了模型对鞋印数据中复杂特征的表达能力，提高检索算法的准确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及深度学习与目标检索领域，尤其涉及一种基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法。

技术介绍

1、犯罪现场遗留的鞋印具有重要的法证价值，促使研究者不断开发更精准高效的鞋印检索算法。智能足迹分析技术的研究通常分为两个阶段，其中鞋印检索是第一阶段的核心任务。该阶段旨在通过分析现场鞋印图像，在数据库中检索出相同的鞋印，为后续的足迹识别奠定基础。

2、随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的鞋印检索算法取得了显著成果。然而，这些算法在实际应用中仍面临诸多挑战，尤其是对现场鞋印的局部信息提取不足。在犯罪现场，鞋印图像常受到复杂背景的干扰，导致鞋底纹理与环境混合，造成鞋底花纹部分缺失和噪声增加。因此，分析鞋底花纹的局部细节成为鞋印检索的关键。尽管传统卷积神经网络在图像特征提取方面表现出色，但它们主要关注整体特征而忽略局部细节。这种处理方式可能遗漏重要细节，降低特征提取的精确性和完整性，限制了算法在实际中的应用效果。

3、而目前并没有一种能够解决上述技术问题的技术方案，并没有一种基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法，其特征在于，预设Resnet50包括Resnet50前部分结构以及Resnet50后部分结构；

3.根据权利要求1所述的基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法，其特征在于，所述输入所述第八特征至所述DHSA模块，得到第九特征，包括：

5.根据权利要求3所述的基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法...

【技术特征摘要】

1.一种基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法，其特征在于，预设resnet50包括resnet50前部分结构以及resnet50后部分结构；

3.根据权利要求1所述的基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法，其特征在于，所述输入所述第八特征至所述dhsa模块，得到第九特征，包括：

5.根据权利要求3所述的基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法，其特征在于，所述输入所述第九特征至digs模块，得到所述大尺度特征，包括：

6.根据权利要求1所述的基于特征分布重构和多粒度分支融合的鞋印检索方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘李漫，张天成，张钟，王贺，
申请(专利权)人：中南民族大学，
类型：发明
国别省市：