刘 颖，董海涛，王富平，李大湘

(1. 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；2.西安邮电大学图像与信息处理研究所，陕西省 西安市 710121)

1 引言

通常交通事故中会利用现场留下的车胎压痕痕迹和物证之间的关系解释事故的过程，判断双方责任，而地面轮胎痕迹往往是最有用的痕迹物证之一，所以轮胎痕迹检索常用于公安破案或交通事故处理中的线索获取[1]。

我国对轮胎痕迹图像检索相关的研究较迟，没有建立相关数据库，在轮胎痕迹方面的研究也比较简单，主要是通过判断嫌疑车辆的逃跑路线和速度，对轮胎痕迹图像检索分类，没有标准的轮胎痕迹图像测试数据库，使用是采集规模不一的数据库。轮胎与地面形成的轮胎痕迹图像纹理丰富并且规则，痕迹颜色较为单一，所以学者们基于纹理特征对轮胎痕迹图像进行检索实验。文献[2]利用一种基于快速付氏变换图像配准方法对轮胎痕迹图像进行处理，文献[3]通过分析SIFT变换原理和Gabor小波原理，提出了基于SIFT-Gabor变换的轮胎痕迹图像模式识别算法。文献[4]结合人脑的无监督学习和层次化提取特征提取特性，提出了一种基于稀疏表示和概率潜在语义分析的轮胎痕迹图像检索算法。文献[5]提出了一种基于非下采样Contourlet变换(non-subsampled contourlet transform， NSCT)和 GLCM的组合特征提取与多级支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的轮胎花纹图像识别算法。

由于轮胎痕迹图像数据很难收集，在实际采集过程中并不能大量收集，每个高校团队收集方式也有所不同。……