Pattern matching of footwear Impressions

One of the most frequently secured types of evidence at crime scenes are footware impressions. Identifying the brand and model of the footware can be crucial to narrowing the search for suspects. This is done by forensic experts by comparing the evidence found at the crime scene with a huge list of reference impressions. In order to support the forensic experts an automatic retrieval of the most likely matches is desired.In this thesis different techniques are evaluated to recognize and match footwear impressions, using reference and real crime scene shoeprint images. Due to the conditions in which the shoeprints are found (partial occlusions, variation in shape) a translation, rotation and scale invariant system is needed. A VLAD (Vector of Locally Aggregated Descriptors) encoder is used to clustering descriptors obtained using different approaches, such as SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), Dense SIFT in a Triplet CNN (Convolutional Neural Network). These last two approaches provide the best performance results when the parameters are correctly adjusted, using the Cumulative Matching Characteristic curve to evaluate it.En esta tesis se evalúan diferentes técnicas para reconocer y emparejar impresiones de calzado, utilizando imágenes de referencia y de escenas reales de crimen. Debido a las condiciones en que se encuentran las impresiones (oclusiones parciales, variaciones de forma) se necesita un sistema invariante ante translación, rotación y escalado. Para ello se utiliza un codificador VLAD (Vector of Locally Aggregated Descriptors) para agrupar descriptores obtenidos en diferentes enfoques, como SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), Dense SIFT y Triplet CNN (Convolutional Neural Network). Estos dos últimos enfoques proporcionan los mejores resultados una vez los parámetros se han ajustado correctamente, utilizando la curva CMC (Characteristic Matching Curve) para realizar la evaluación.En aquesta tesi s'avaluen diferents tècniques per reconèixer i aparellar impressions de calçat, utilitzant imatges de referència i d'escenes reals de crim. Degut a les condicions en què es troben les impressions (oclusions parcials, variació de forma ) es necessita un sistema invariant davant translació, rotació i escalat. Per això s'utilitza un codificador VLAD (Vector of Locally Aggregated Descriptors) per agrupar descriptors obtinguts en diferents enfocaments, com SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), Dense SIFT i Triplet CNN (Convolutional Neural Network). Aquests dos últims enfocaments proporcionen els millors resultats un cop els paràmetres s'han ajustat correctament, utilitzant la corba CMC (Characteristic Matching Curve) per realitzar l'avaluació