1. 研究目的与意义
1.1研究背景
如何使机器具有智能—人工智能(artificialintelligence),是人们一直在努力的事情。早在上世纪50年代，人工智能到达了推理期，通过赋予机器逻辑推理能力来让机器智能化，但是由于机器缺乏知识，故而远未达到真正意义上的智能；70年代，人工智能的发展进入了知识期，将人类的知识总结出来交给机器，给机器以智能。
但是，无论是“推理期”还是“知识期”，机器都是按照人类的设定和总结的知识来运作，且人力的成本过高。这个时候，机器学习（machine learning）方法就应运而生。机器学习是一种以机械的方式，由机器主导而非人主导，进行模式识别的方法。深度学习的概念源自于人工神经网络的研究，是通过组合底层特征形成更加抽象的高层来表示属性类别或者特征，以发现数据的分布式特征表示。
2. 研究内容和预期目标
2.1研究内容
首先就是要明确本次课题的目的：主要是研究现场的足迹图像与人体的身份信息，如身高、体重、性别等之间关联，在此基础上采集足迹图像（这里是采用警方提供的一些赤足图像），通过二值图像法，排除一些干扰因素，获得样本数据库，保留有效的部分。
接着对样本数据进行整理加工，也就是预处理，大致掌握数据的总体分布特征，如脚掌纹的清晰程度、足弓的弯曲形态等等，为日后进一步深入分析奠定基础。
3. 研究的方法与步骤
3.1研究方法：
(1)图像预处理：
将每个图像分拣出来交给识别模块识别。图像预处理的目的主要是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。
4. 参考文献
[1] milan sonka,vaclavhlavac,roger boyle 著 兴军亮 艾海舟 等译, 图像处理、分析与机器视觉（第3版）[m], 清华大学出版社,2016.06
[2]jeng-horng,changkuo-chin,fan.anew model for fingerprint classificationby ridge distribution sequences[j].pattern recognition,2002,35,132-136.
[3] rafael c. gonzalez（拉斐尔 c. 冈萨雷斯）, richarde. woods , 数字图像处理基础[m], 电子工业出版社,2017.05
5. 计划与进度安排
(1)1月11日至2月15日 分析课题，查找资料。
(2)2月16日至2月28日 完成需求分析。
(3)3月01日至3月16日 完成开题报告。
