[发明专利]一种基于卷积网络多尺度特征融合的鞋印身高估计方法在审
| 申请号： | 202110267590.4 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN112884824A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 张涛;刘禹辰;朱振东;王慧 | 申请（专利权）人： | 辽宁师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/60 | 分类号： | G06T7/60;G06K9/62;G06T3/60 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 马庆朝 |
| 地址： | 116029 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积网络多尺度特征融合的鞋印身高估计方法，属于刑事侦查技术领域。技术方案：将鞋印旋转校正；将鞋印进行中心化处理；对异常数据进行处理；将鞋印数据增广；通过多尺度特征提取网络对图像进行处理；通过金字塔特征融合网络对图像进行处理；通过全局结构特征提取网络对图像进行处理；通过身高回归预测网络输出预测身高。有益效果：本发明使用多尺度特征提取网络提取出不同尺度的图像特征并通过金字塔特征融合网络进行多尺度特征融合，最大限度地保留了图像中深层的特征语义信息特征和浅层的空间信息特征；保证泛化能力的基础上有效地减小了误差，提高了身高估计的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 网络 尺度 特征 融合 身高 估计 方法 | ||
【主权项】：
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