单足足迹主轴对准的研究

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1、内蒙古工业大学硕士学位论文摘要本文主要运用主分量法（PCA）对硬地地面单足足迹进行了主轴对准研究。主分量法（PCA）是在统计特征基础上的多维正交线性变换，在实际应用中一般都称为K-L变换。针对图像等离散目标的K-L变换又被称为霍特林（Hotelling）变换。主分量法（PCA）在图像处理中一般都是用来压缩数据的，本文提出用它来进行单足足迹主轴的对准。在样本预处理过程中设计了固定阈值分割法和最大类间方差阈值分割法进行图像分割；采用了形态学中开运算与闭运算结合的方法对分割后的图像进行区域填充处理。实验结果表明，对背景噪声小和噪声大两类样本，所设计的预处理

2、方案基本上能满足后续运算的要求。对预处理后的足迹区域运用二维主分量法（PCA）求得质心与特征向量，进行霍特林（Hotelling）变换使足迹区域的足长与纵轴或横轴对准。实验结论一：对预处理后任何形状的足迹区域，其本征轴是唯一的，边界较完整的足迹区域的本征轴能够较为准确地描述足迹的主轴；结论二：边界完整但落足区缺失的单足足迹，与落足区完整的同一足迹相比，特征向量与质心都有所变化；结论三：男式硬底带跟皮鞋，经预处理后，中部仍呈断开状态，与中部完整的同一足迹相比，其本征轴有一个角度与质心位置误差；结论四：旅游鞋、休闲鞋，预处理后的足迹图像足弓部缺失，与足弓

3、部完整的同一足迹相比，沿足长方向的本征轴基本能够描述足迹主轴，但有质心位置误差；结论五：无论是边界完整的足迹还是足中部断开、足弓缺失的足迹，其特征向量与质心都以简单的方式描述了相应足迹的某类特征，应该作为相应足迹的两种特征值来使用。关键词：单足足迹；足迹区域；预处理；主分量法（PCA）；主轴对准内蒙古工业大学硕士学位论文AbstractThispapermakesuseofPrincipalComponentsAnalysis(PCA)toresearchthehardgroundflattiesingle-footfootprintprincipa

4、laxisalign.PCAismultidimensionorthogonallineartransformationwhichbasedonstatisticalcharacterization.Inpracticalapplication,PCAiscalledK-Ltransform.TodiscreteimageK-LtransformiscalledHotellingtransform.Generally,PCAisusedtocompressdata.Inthispaper,itisusedtoalignsingle-footfootp

5、rintprincipalaxisInordertosegmentimage,therehavetwodesignedmethodwhichoneisafixedthresholdvaluealgorithmandtheotherisanalgorithmbasedontheOtsu.Thentheopeningandclosingalgorithmofmorphologyareassembledtofillthefootprintregion.Experimentalresultsdemonstratethatthesedesignedimagep

6、reprocessingalgorithmfitwiththesubsequentalgorithm’srequirebasicallyforthefootprintsamplewithlargenoiseandthesmallnoise.Toalignthefootprintlengthofthefootprintregiononthehorizontalaxisortheverticalaxis,thefootprintcentroidandeigenvectoriscalculatedwiththe2-DPrincipalComponentsA

7、nalysis(PCA),andthentheHotellingtransformisused.Firstconclusionintheseexperimentsisthattheeigenaxisisexclusiveforthefacultativeform,andtheeigenaxiscoulddescribetheprincipalaxisinsubstanceforthefootprintswithintegratedboundary.Secondconclusionisthatthecentroidandeigenvectorofthe

8、regionwhichboundaryisintegratedbuttheheelismissinghave