CN113723427A - 一种基于鞋印的行人性别预测*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于鞋印的行人性别预测***，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。
Description
技术领域
本发明涉及刑侦领域的性别预测技术，具体涉及一种基于鞋印的行人性别预测***。
背景技术
现有的性别预测方法主要有：(1)通过刑侦过程中积累的经验进行主观判断：男性足迹宽大、步长，起落脚有力，脚弓略高。女性足迹短小，步长也短，起落脚平稳，脚弓低，鞋底花纹细。(2)根据落脚部位动力形态的差异判断性别：在足迹的内侧和外侧各作一条切线，使两切线与前掌内、外两侧最凸出部分及后跟内、外两侧凸出部分分别相切，在前掌两切点之中点和后跟两切点之中点作一连线(并延长)为足迹中心线，由落脚部分的两个端点连线与足迹中心线相交构成的外侧下角作为落脚角。通过运用现场足迹的落脚角度分别与男女相应的样本数据计算绝对值距离，距离小者即说明该现场足迹的落脚角度属于相对应的男性或女性样本数据可能性大，即相应的该足迹为男性或女性所留的可能性大。绝对值距离公式如下：
注：其中d表示绝对值距离，xk表示样本数据足迹落脚角度，x表示现场足迹落脚角度，n表示样本数据总数。(3)基于生物特征进行性别预测：使用人脸图像、步态能量图像、指纹图像和虹膜图像等生物特征图像进行性别预测，常用的特征提取方法有局部方向模式(LDP)、局部二值模式(LBP)和离散小波变换(DWT)等，结合支持向量机(SVM)、最近邻方法(KNN)和随机森林(RF)等分类器进行性别预测。
但是通过刑侦过程中积累的经验进行主观判断存在的缺点是：依据理论薄弱，判断的方法落后，侦查人员对于鞋印特征的认识各不相同，很多处于盲从状态。主要依靠人眼观察、测量对比、归纳整理。在研究和检验中缺少直观形象的影像资料，导致判断效果不理想。根据落脚部位动力形态的差异判断性别存在的缺点是：实验采用概率统计的方法分析研究落足部位动力形态男女性别差异，对收集样本数要求很大，在样本数据较少的情况下，实验结果存在一定误差。且实验中收取的样本足迹均为青年男女，未覆盖中老年龄段，实际应用中存在中老年犯罪现象，对判断结果存在一定影响。基于生物特征图像进行性别预测存在的缺点是：受种族差异影响大、使用场景单一且对数据要求高，在案发现场这类极端场景中，常常难以获取人脸、步态、虹膜和指纹等生物特征图像，所以这几种性别预测方法在刑侦领域应用价值有限。
传统的特征提取方法采用鞋长、鞋宽等长度特征作为鞋印图像的量化特征，仅表达了静态特征差异，无法表达因行走习惯不同而造成的动态特征差异。
发明内容
针对现有技术存在上述问题，本发明目的在于提供一种基于鞋印的行人性别预测***，相比于传统方式有更高的性别预测准确率和更广泛的适用场景。
为实现上述目的，本申请的技术方案为：一种基于鞋印的行人性别预测***，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。
进一步的，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(Height)，W代表图像宽度(Width)，C代表图像通道数(Channel)。
进一步的，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。
进一步的，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＝max(0,Pi(xM-x))+max(0,(1-Pi)(x-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，max(0,Pi(xM-x))表示在0和Pi(xM-x)中取最大值；
使用随机梯度下降法对上述损失函数进行优化。
进一步的，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。
更进一步的，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，简称LTEM(Left Tread Energy Map)和RTEM(Right Tread Energy Map),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；TL(x,y,t)表示标准化(对从鞋印序列中截取的包含单枚鞋印的矩形区域进行补零，实现将单枚鞋印图像标准化到相同大小)后的第t个行走周期内的左鞋印图像，w(TL(x,y,t))为其对应的权重系数；TR(x,y,t)表示标准化后的第t个行走周期内的右鞋印图像，w(TR(x,y,t))为其对应的权重系数。
所述权重系数w(TR(x,y,t))的定义为下式：
其中，thR(α)和thH(α)分别表示对[TR(x,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w(TL(x,y,t))的定义为下式：
其中，thR(β)和thH(β)分别表示对[TL(x,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；
更进一步的，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＝rand(M,N)×Xmax
Δy＝rand(M,N)×Ymax
g(x,y)＝f(x+Δx(i,j),y+Δy(i,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，Δx(i,j)表示的是点(x,y)所在区域对应的x方向随机位移量，Δy(i,j)表示的是点(x,y)所在区域对应的y方向随机位移量；f(x,y)表示鞋印图像I、Ir、If和Irf，g(x,y)表示随机弹性形变后的鞋印图像Id、Ird、Ifd和Irfd。
作为更进一步的，所述图像分辨率规定化模块将鞋印图像分辨率规定为统一大小。
作为更进一步的，所述构建模块将经数据增广模块和图像分辨率规定化模块处理后的鞋印图像输入行人性别预测模型中，然后设置学习率、迭代次数等参数，对所述行人性别预测模型进行离线训练。
本发明由于采用以上技术方案，能够取得如下的技术效果：(1)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。(2)针对男性鞋印与女性鞋印的差异，设计了鞋长与类别标签协同约束的目标函数，有效提升了模型效率。(3)根据男性与女性行走过程中存在的特征差异，通过合成鞋印步态能量图，稳定表达被采集者的运动特征；通过旋转、翻转、随机遮挡、随机弹性形变的方式对鞋印图像数据集进行增广，提高了模型预测准确率和泛化能力。
附图说明
图1为离线训练单元与行人性别在线预测单元实现过程图；
图2为特征提取模块实现过程图；
图3为通道注意力模块实现过程图；
图4为基于鞋长与类别协同约束的行人性别预测模块实现过程图；
图5为离线训练单元实现过程图；
图6为行人性别在线预测单元实现过程图；
图7为旋转后的鞋印图像I和鞋印图像Ir；
图8为水平翻转后的鞋印图像If和鞋印图像Irf；
图9为随机遮挡后的鞋印图像Ie和和鞋印图像Ire；
图10为随机遮挡后的鞋印图像Ife和鞋印图像Irfe；
图11为随机弹性形变后的鞋印图像Id和鞋印图像Ird；
图12为随机弹性形变后的鞋印图像Ifd和鞋印图像Irfd。
具体实施方式
本发明的实施例是在以本发明技术方案为前提下进行实施的，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述实施例。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种基于鞋印的行人性别预测***，包括：
一、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；
所述征提取模块，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(Height)，W代表图像宽度(Width)，C代表图像通道数(Channel)；如图2所示，该模块包括六个卷积层(Conv)、两个池化层(pool)和三类共十层Inception初始模块。
所述通道注意力模块，如图3所示，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，鞋印图像变成一维，此时获取了全局感受野。通过降维比例为r的全连接层降低模型复杂度后接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，如图4所示，将特征提取模块提取的大小为H×W×C的特征图与通道注意力模块得到的大小为1×1×C的特征图权重进行点积，后接神经元个数为2048的全连接层，最后一层使用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＝max(0,Pi(xM-x))+max(0,(1-Pi)(x-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，max(0,Pi(xM-x))表示在0和Pi(xM-x)中取最大值；
使用随机梯度下降法(Adam)对上述损失函数进行优化。
二、离线训练单元，用于训练所述行人性别预测模型；如图5所示，该单元包括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，为了保留个体特征的同时缩小各周期间的形态差异，采用加权平均的方法合成了步态鞋印能量图。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；TL(x,y,t)表示标准化后的第t个行走周期内的左鞋印图像，w(TL(x,y,t))为其对应的权重系数；TR(x,y,t)表示标准化后的第t个行走周期内的右鞋印图像，w(TR(x,y,t))为其对应的权重系数；
为降低鞋印残缺和外来噪声对能量图的影响，在计算过程中对权重系数做出限制：若图像中一点在t时刻的灰度值极小或极大，则该时刻的灰度值不参与计算。以w(TR(x,y,t))为例给出权重系数的定义为下式：
其中，thR(α)和thH(α)分别表示对[TR(x,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；w(TL(x,y,t))采用相同的方式计算。
所述权重系数w(TL(x,y,t))的定义为下式：
其中，thR(β)和thH(β)分别表示对[TL(x,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，为了提升模型的泛化能力，提升鲁棒性，对鞋印步态能量图进行了数据增广，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，如图7所示(为方便观看，对原图进行了反向)；
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，如图8所示；
再对鞋印图像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，如图9、10所示：
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＝rand(M,N)×Xmax
Δy＝rand(M,N)×Ymax
g(x,y)＝f(x+Δx(i,j),y+Δy(i,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，Δx(i,j)表示的是点(x,y)所在区域对应的x方向随机位移量，Δy(i,j)表示的是点(x,y)所在区域对应的y方向随机位移量；f(x,y)表示鞋印图像I、Ir、If和Irf，g(x,y)表示随机弹性形变后的鞋印图像Id、Ird、Ifd和Irfd，如图11、12所示。
所述图像分辨率规定化模块，为了在不影响特征提取的情况下有效提升神经网络的训练速度，将鞋印图像分辨率规定为统一大小，如256*256*3。
所述构建模块，将经数据增广模块和图像分辨率规定化模块处理后的鞋印图像输入行人性别预测模型中，然后设置学习率、迭代次数等参数，对所述行人性别预测模型进行离线训练。
三、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。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。
Claims (9)
1.一种基于鞋印的行人性别预测***，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；
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。
2.根据权利要求1所述一种基于鞋印的行人性别预测***，其特征在于，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。
3.根据权利要求1所述一种基于鞋印的行人性别预测***，其特征在于，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。
4.根据权利要求1所述一种基于鞋印的行人性别预测***，其特征在于，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＝max(0,Pi(xM-x))+max(0,(1-Pi)(x-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，max(0,Pi(xM-x))表示在0和Pi(xM-x)中取最大值；
使用随机梯度下降法对上述损失函数进行优化。
5.根据权利要求1所述一种基于鞋印的行人性别预测***，其特征在于，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。
6.根据权利要求5所述一种基于鞋印的行人性别预测***，其特征在于，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；TL(x,y,t)表示标准化后的第t个行走周期内的左鞋印图像，w(TL(x,y,t))为其对应的权重系数；TR(x,y,t)表示标准化后的第t个行走周期内的右鞋印图像，w(TR(x,y,t))为其对应的权重系数；
所述权重系数w(TR(x,y,t))的定义为下式：
其中，thR(α)和thH(α)分别表示对[TR(x,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w(TL(x,y,t))的定义为下式：
其中，thR(β)和thH(β)分别表示对[TL(x,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。
7.根据权利要求5所述一种基于鞋印的行人性别预测***，其特征在于，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＝rand(M,N)×Xmax
Δy＝rand(M,N)×Ymax
g(x,y)＝f(x+Δx(i,j),y+Δy(i,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，Δx(i,j)表示的是点(x,y)所在区域对应的x方向随机位移量，Δy(i,j)表示的是点(x,y)所在区域对应的y方向随机位移量；f(x,y)表示鞋印图像I、Ir、If和Irf，g(x,y)表示随机弹性形变后的鞋印图像Id、Ird、Ifd和Irfd。
8.根据权利要求5所述一种基于鞋印的行人性别预测***，其特征在于，所述图像分辨率规定化模块将鞋印图像分辨率规定为统一大小。
9.根据权利要求1所述一种基于鞋印的行人性别预测***，其特征在于，所述构建模块，将经数据增广模块和图像分辨率规定化模块处理后的鞋印图像输入行人性别预测模型中，然后设置学习率、迭代次数参数，对所述行人性别预测模型进行离线训练。
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