Med överflödet av bevis som samlats in från brottsplatser (SoC), skoavtryck (eller soloprint) spår är vanligtvis en av de svåraste typerna av bevis för en brottsling att ta bort innan du lämnar SoC. Traditionella metoder för skoavtryck representationer försöker klassificera skoavtryck bilder baserat på ett antal möjliga mönster. Sådana metoder är svåra att genomföra automatiskt utan inblandning av en kriminalteknisk specialist. I detta dokument föreslår vi ett helt automatiserat system för att hjälpa rättsmedicinska specialister att snabbt klassificera en skoavtrycksbild som finns i en brottsplats (SoC). Det föreslagna multiupplösningsbaserade systemet använder riktningsfilterbankar (DFB) för att fånga både lokala och globala detaljer i ett skoavtryck i en kompakt representation som heter ShoeHash. Experimentella resultat baserade på kriminaltekniska skoavtrycksdatabaser med mer än 1000 bilder presenteras för att validera effektiviteten hos det föreslagna systemet för att extrahera skoavtrycksfunktioner och uppnå god prestanda.
REF beskrev en ShoeHash-baserad metod för att klassificera skoavtrycken.
Classification of Shoeprint Images Using Directional Filterbanks
{'venue': 'IET International Conference on Visual Information Engineering (VIE 2006)', 'journal': 'IET International Conference on Visual Information Engineering (VIE 2006)', 'mag_field_of_study': ['Geography']}