基于LBP与形状上下文的足迹比对算法研究的开题报告一、选题背景随着生活水平的提高，人们对安全、便捷、高效的交通工具需求与日俱增，而公共交通以其大容量、低碳环保、便捷快捷的特点受到了越来越多的关注。在公共交通领域中，由于车票的换乘和转移过程中往往涉及到乘客身份验证等问题，所以需要开发一种快速、准确的身份识别技术。足迹比对技术作为个体身份识别的一种有效手段，已经在公共交通领域中得到了广泛应用。传统的足迹比对方法往往采用传统的图像匹配技术，例如基于颜色、纹理等特征的匹配算法。这种方法虽然比较直观，但对于不同的光照、视角等因素的影响较大，导致准确度较低。因此，本研究将基于LBP(LocalBinaryPattern)与ShapeContext(形状上下文)的足迹比对算法来提高足迹比对的准确度。二、研究目的本研究旨在提高公共交通领域中个体身份识别的准确度，实现快速、准确的足迹比对技术。三、研究内容1.研究LBP(LocalBinaryPattern)算法原理及其在图像处理中的应用。2.研究形状上下文(ShapeContext)算法原理及其在图像处理中的应用。3.设计基于LBP与ShapeContext的足迹比对算法。4.实验验证算法的准确度、鲁棒性和效率。四、研究方法1.研究LBP算法原理及其在图像处理中的应用LBP算法是一种早期的图像纹理特征描述算法，对于时变不明显的纹理区域效果比较明显。运用LBP算法描述足迹图像时，可以提取其纹理特征，从而识别足迹。2.研究形状上下文(ShapeContext)算法原理及其在图像处理中的应用形状上下文(ShapeContext)算法是一种基于局部几何特征的形状匹配算法，适用于描述图像的局部特征。形状上下文算法适合于对于非刚性形状及边缘信息少的图像进行特征提取。3.设计基于LBP与ShapeContext的足迹比对算法本研究将结合LBP与ShapeContext两种算法的优势，设计一种新的足迹比对算法，提高足迹比对的准确度。4.实验验证算法的准确度、鲁棒性和效率我们将对不同场景、不同标本的足迹图像进行测试，评估该算法的准确度、鲁棒性和效率。五、预期结果本研究预期结果为：1.设计一种新的基于LBP与ShapeContext的足迹比对算法，提高足迹比对准确度。2.实现该算法，并验证其效果。3.评估该算法在实际应用中的可行性。六、研究意义本研究将提升公共交通领域的足迹比对技术水平，为公共交通的生产生活提供更为便捷的身份识别技术。同时，本研究将为计算机视觉领域相关研究提供新的思路和方法，推动计算机视觉领域的研究进展。