基于形状与压力分布特征的脚印识别算法研究的任务书任务书任务名称：基于形状与压力分布特征的脚印识别算法研究任务背景：现代社会中，安全问题日益凸显。为了保障社会的安全和维护秩序，一些需要进行身份认证的场合如银行、机场、高速公路等公共场合中，采用的身份识别技术除了依赖于图像和声纹等方面，还可以采用人体生物特征进行验证，人体的生物特征不仅安全性高，而且不像身份证、密码等传统身份凭证可以被窃取或者仿造。其中，脚印识别技术作为一种新兴的身份认证技术，便捷、准确、健壮、高效的特点受到人们越来越多的关注。而目前针对脚印识别技术的理论研究与算法研究还较少，仍需开展相关研究，且目前主流的脚印识别技术采用的是基于特征点的匹配算法，对噪声、干扰等情况有一定的鲁棒性问题，无法灵敏地区分真假脚印。因此，本项研究将致力于探究更加准确、健壮的脚印识别算法，并实现在对应场合的实际应用。任务目标：1.探究更加准确、健壮的脚印识别算法，实现对复杂噪声等情况的鲁棒性和精确度的提升。2.通过深度学习、神经网络等先进技术结合数据预处理、特征提取等方法，实现对脚印图像的有效识别，并对脚印中的形状与压力分布等特征进行分析和设计。3.实现脚印识别算法在各类场合的实际应用，如安保出入口、银行柜台、车站等。任务步骤：1.数据采集。从不同对象的脚印图像中选取500组标准数据，使用高像素相机，拍摄不同角度、形状、压力分布的脚印图像，并将其进行标准化处理，保证识别的准确性。2.数据预处理。利用图像处理技术对采集获得的图像进行预处理，如图像去噪、边缘增强、图像分割、形态学处理等，使得原始图像能够更好地被算法处理和分析，提高算法的准确性。3.特征提取。对预处理后的图像进行特征提取，主要特征包括形状、长度、角度和压力分布等。借助深度学习、神经网络等技术提高特征的提取准确性和鲁棒性。4.算法设计。基于所提取的特征设计脚印识别算法，利用深度学习和神经网络等技术建立模型，并进行训练和测试，最终提高算法的鲁棒性和精确度。5.实验验证。对所设计的脚印识别算法进行实验验证，验证结果可以应用于安保出入口、银行柜台、车站等场合，为社会提供高效的人体生物识别技术。任务时间：预计任务完成时间为6个月，其中：-1个月：数据采集；-2个月：数据预处理和特征提取；-2个月：算法设计和模型训练；-1个月：实验验证和报告编写。任务需求：1.熟悉图像处理、深度学习、神经网络等相关领域的理论和技术；2.熟练使用类似Matlab、Python等进行算法设计、编写和调试；3.有较好的数学基础和编程能力；4.具备团队合作精神和较强的沟通能力。任务成果：1.脚印识别算法的设计与实现。2.实验数据和结果分析报告。