刘 伟，姜乐怡，朱婷鸽，李 源，李大湘，刘 颖

(1.西安邮电大学 计算机学院, 陕西 西安 710121;2.痕迹检验鉴定技术公安部重点实验室,辽宁 沈阳 110854;3.西安邮电大学 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室, 陕西 西安 710121；4.西安邮电大学 通信与信息工程学院, 陕西 西安 710121)

鞋印是案发现场中常见的一种物证痕迹，也是案件侦破中的重要线索[1-3]。统计数据表明，超过30%的盗窃案件现场都会发现有价值的鞋印痕迹[2]。刑事侦查中查询比对现场鞋印图像是串并案分析以及为诉讼提供物证的重要技术支撑[4-6]。随着信息技术快速发展和广泛应用，刑侦部门亟需面向大规模鞋印图像精确和高效的自动检索系统。

鞋印图像的复杂性主要表现在3个方面：一是案发现场鞋印图像可能呈现在各种各样的物理表面上；二是案发现场鞋印图像往往是不完整的，且包含大量噪声数据；三是鞋型生产厂家及型号众多，鞋印花纹类别数目较多、差异大。因此，鞋印图像检索是一个极具专业性的重要问题。

图像检索研究历经了基于文本的图像检索(Text-Based Image Retrieval，TBIR)和基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval，CBIR)两个阶段。TBIR采用文本信息编码图像像素内容并进行文本匹配[7-8]。这种方法需要手工编码，无法实现图像自动分析与检索。CBIR基于图像像素内容，采用特征提取和机器学习技术，建立图像底层像素内容和图像高层语义之间的联系，从而实现图像的自动分析与检索[7-9]。图像检索理论和方法在国内外已有较多研究进展，而鞋印图像属于刑侦现勘图像，数据来源相对较特殊，研究相对较少[9]。……