傳統(tǒng)采用結(jié)構(gòu)光視覺三維點(diǎn)云逐層三角網(wǎng)格化方法提取犯罪現(xiàn)場特征時,易受到噪聲的干擾,導(dǎo)致特征提取準(zhǔn)確率較低。提出基于智能激光視覺的犯罪現(xiàn)場特征提取方法,采用基于智能激光視覺檢測方法檢測犯罪現(xiàn)場指紋信息,規(guī)格化犯罪現(xiàn)場指紋圖像,并獲取指紋方向信息、指紋頻率信息,對指紋圖像進(jìn)行濾波,通過向量點(diǎn)模式匹配算法提取濾波后的指紋圖像的指紋特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法可有效提取犯罪現(xiàn)場指紋特征,且對不同質(zhì)量的指紋圖像特征提取識別的平均準(zhǔn)確率高達(dá)96. 98%,提取準(zhǔn)確率較高;提取速度增長率高達(dá)30%,平均提取耗時約為110 s,特征提取效率較高。 

【文章來源】：激光雜志. 2019,40(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 基于智能激光視覺的犯罪現(xiàn)場特征提取
    2.1 基于智能激光視覺的犯罪現(xiàn)場指紋信息檢測
    2.2 基于智能激光視覺的犯罪現(xiàn)場特征提取
        2.2.1 犯罪現(xiàn)場指紋圖像的規(guī)格化
        2.2.2 犯罪現(xiàn)場指紋方向信息獲取
        2.2.3 犯罪現(xiàn)場指紋頻率信息獲取
        2.2.4 犯罪現(xiàn)場指紋圖像的濾波
        2.2.5 指紋特征提取算法及其實(shí)現(xiàn)
3 實(shí)驗(yàn)
    3.1 有效性分析
    3.2 性能分析
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]相位偏移gamma矯正方法的結(jié)構(gòu)光三維視覺測量技術(shù)[J]. 陸軍,張藝競,王成成,邵強(qiáng).  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2017(09)
[2]基于灰色關(guān)聯(lián)分析的運(yùn)動角度規(guī)范性智能判斷[J]. 劉曼,譚海佩,張?jiān)?  激光雜志. 2017(08)
[3]基于激光智能視覺的芒果等級判斷[J]. 程江珂,王勝男.  激光雜志. 2017(06)
[4]基于激光點(diǎn)云的智能挖掘機(jī)目標(biāo)識別[J]. 朱建新,沈東羽,吳鈧.  計(jì)算機(jī)工程. 2017(01)
[5]結(jié)構(gòu)光視覺三維點(diǎn)云逐層三角網(wǎng)格化算法[J]. 秦緒佳,陳樓衡,譚小俊,鄭紅波,張美玉.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2016(S2)
[6]軟件定義的犯罪現(xiàn)場分析過程及其知識自動化方案[J]. 劉爍,王帥,傅煥章,王飛躍.  模式識別與人工智能. 2016(10)
[7]潛血手印增強(qiáng)顯現(xiàn)方法研究進(jìn)展[J]. 趙雅彬,宋丹,郭威.  化學(xué)試劑. 2016(08)
[8]基于激光視覺的多層多道焊接坡口特征點(diǎn)提取方法[J]. 顧帆,陳華斌,何銀水,陳善本.  上海交通大學(xué)學(xué)報. 2016(S1)
[9]基于激光視覺的智能識別蘋果采摘機(jī)器人設(shè)計(jì)[J]. 張賓,宿敬肖,張微微,鄧明華,汪小志.  農(nóng)機(jī)化研究. 2016(07)
[10]雙目視覺-激光測距傳感器目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)[J]. 王琪龍,李建勇,沈海闊.  光學(xué)學(xué)報. 2016(09)



本文編號：3585473