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基于LBP与形状上下文的足迹比对算法研究的中期报告
一、研究背景
随着科技的快速发展，足迹识别技术得到了广泛应用，如犯罪侦查、人员追踪、安保检查等领域。足迹数据具有多样性和复杂性，从形态到纹理都具有较大差异，因此足迹比对算法的准确性和实时性一直是研究的难点之一。
我们将基于LBP（LocalBinaryPatterns）局部二值模式和形状上下文（ShapeContext）算法，研究提出一种足迹比对算法，提高足迹识别的准确性和实时性。
二、研究目标
1、提出一种基于LBP与形状上下文的足迹比对算法，可以实现对足迹的精准识别和匹配。
2、利用实验验证该算法在准确性和实时性上的性能，并与已有的足迹比对算法进行对比分析。
三、研究内容
1、足迹数据采集
选择不同地点和场景，采集足迹图像数据，包括多种足型、鞋类和阴影等情况，构成足迹图像数据库。
2、基于LBP的足迹特征提取
LBP是一种局部图像特征算法，可以描述图像中邻域像素点间灰度差异的纹理特征，具有对光照、噪声等变化的鲁棒性。通过LBP算法可提取足迹中的纹理特征，建立足迹特征向量。
3、形状上下文的足迹特征描述
形状上下文算法是一种利用距离不变量来描述形状的方法，能够识别不同姿态、形态和尺度的形状。通过计算足迹中特定点的形状上下文，建立足迹形状特征向量。
4、基于特征向量的足迹比对
将提取的足迹特征向量进行匹配，计算匹配得分，确定最佳匹配。通过对足迹图像数据集进行比对实验，验证算法的准确性和实时性。
四、研究意义和预期结果
通过本研究提出的基于LBP与形状上下文的足迹比对算法，可以提高足迹识别的准确性和实时性。该算法具有良好的适用性和扩展性，便于应用到实际场景中。预期结果如下：
1、提出一种新的足迹比对算法，可以有效提高足迹识别的准确性和实时性；
2、通过实验验证算法的性能并分析其优缺点，为相关研究提供借鉴和参考；
3、拓展足迹识别技术的应用范围，为社会安全和公共治安提供技术支持。
五、研究进展和计划
目前正在进行足迹数据采集和预处理，同时学习和掌握LBP和形状上下文算法的原理和实现方法，在此基础上开始实验研究。预计研究时间为6个月，详细研究进展和计划如下：
第1-2个月：
足迹图像数据采集和预处理，研究和学习形状上下文算法原理，开展数据特征提取和描述。
第3-4个月：
研究和学习LBP算法原理，开展足迹纹理特征提取和建立特征向量。
第5-6个月：
通过实验比对验证算法的准确性和实时性，并与已有算法进行对比分析。撰写结论和展望，并整理出一篇中期研究报告。