人类学学报

作者：姚力, 罗震, 葛恒, 马晓赟, 林哲涵

单位：1.中国刑事警察学院刑事科学技术学院，沈阳 110035；2.中国刑事警察学院，痕迹检验鉴定技术公安部重点实验室，沈阳 110035；3.公安部禁毒情报技术中心，北京 100193

关键词：足迹图像,足型,性别,遗传算法,

基金：辽宁省教育厅基本科研项目重点攻关项目(LJKZZ20220005)

为了深入探究赤足足迹与人身性别之间的联系，本文以足迹的足型特征为基础，结合人工神经网络、足部生物力学及传统足迹学的相关理论，构建了一种经过遗传算法优化的、基于BP神经网络的赤足足迹人身性别分析模型。在本次实验中，我们共收集了500名年龄在20至30岁之间的受试者的赤足足迹图像，作为初始样本数据。这些图像经过Matlab图像处理软件的预处理，包括图像去噪、增强以及足迹特征的提取等基本操作后，被整理为实验数据集，并用于训练本文提出的分析模型。模型的训练结果表明，经遗传算法优化的BP神经网络分类，通过平面赤足足迹特征识别人身性别的准确率有很大提升，平均准确率达84.34%。此外，该模型还筛选出包含跖跟距、赤足跖宽等性别判定最具区分度的七大特征，为刑事技术人员在依据足迹全长、掌宽特征判断嫌疑人性别时提供了新的特征判断视角。实验得出的各项数据证明将人工神经网络用于足迹个体身份信息识别是基本可行的，通过遗传算法筛选的最优特征子集，显著提升了模型分类器的识别能力，其性能得以优化，这充分证明遗传算法优化神经网络在足迹分析中是有价值的，性别分类所对应的最优特征子集对足迹研究具有重要的学术和实践意义。

来源：2026年第02期

《人类学学报》期刊编辑部

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