计算机科学与探索

作者：李阳博, 郭百恩, 沈尧, 杨蕾, 魏育新, 陈蕊丽, 胡书良

单位：1. 中国人民公安大学 侦查学院，北京 1000382. 中国人民公安大学 刑事科学技术国家级实验教学示范中心，北京 1000383. 公安部鉴定中心，北京 100045

关键词：图神经网络,足迹识别,相似度度量,法医学应用

基金：中央高校基本科研业务费专项资金（2022JKF02024）。

现实案件中赤足和穿袜足迹在混合样本库中的检索识别一直是难点问题。提出了一种基于图神经网络的赤足和穿袜足迹识别算法。设计了足迹图像到图结构的转换框架，通过网格划分将足迹分割为多个局部区域并提取统计特征作为节点属性，基于空间邻接关系建立连接，有效保留了足迹的视觉特征和空间拓扑结构。构建了专用于足迹相似度计算的图神经网络模型，融合图注意力卷积和图卷积网络的优势，通过注意力池化机制实现从节点级到图级特征表示的转换，并通过张量网络模块集成多重相似度度量策略，增强相似度计算的准确性。提出了适应足迹识别特点的数据处理与优化策略，包括加权损失函数设计和自适应学习率调度机制。实验结果表明，所提方法在测试集上达到79.53%的准确率和82.27%的F1分数，显著优于ResNet-50、孪生网络等传统深度学习方法。消融实验进一步验证了各组件对性能的贡献，证实了所提架构的合理性和有效性。

来源：2026年第3期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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