基于遷移學(xué)習(xí)的彈痕比對(duì)方法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-04-05 19:04
隨著掃黑除惡行動(dòng)深入開展,緝槍治暴已經(jīng)成為當(dāng)前公安工作的重點(diǎn)任務(wù)之一,槍彈痕跡檢驗(yàn)為偵破案件提供重要證據(jù)支撐,是打擊涉槍犯罪的核心技術(shù)手段。傳統(tǒng)的槍彈痕跡檢驗(yàn)技術(shù)使用比對(duì)顯微鏡,通過(guò)二維圖像比對(duì)、線條對(duì)接等方法檢驗(yàn)彈頭表面痕跡。該方法具有特征發(fā)現(xiàn)難、比對(duì)效率低、工作強(qiáng)度大、不能批量自動(dòng)比對(duì)等缺陷。當(dāng)前,已有一種采用細(xì)微痕跡三維形貌測(cè)量的技術(shù)和方法運(yùn)用于槍彈痕跡檢驗(yàn)鑒定業(yè)務(wù),以高分辨率的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)和二維圖像復(fù)合的方法重現(xiàn)彈頭膛線痕跡的三維特征,不僅實(shí)現(xiàn)了槍彈痕跡的數(shù)字化歸檔,同時(shí)在基于“三維數(shù)據(jù)+二維圖像”(3D+2D)的基礎(chǔ)上快速認(rèn)定痕跡特征相匹配的一對(duì)槍彈樣本,達(dá)到認(rèn)定作案槍支的目標(biāo)。然而,基于三維形貌數(shù)據(jù)的槍彈痕跡比對(duì)僅僅是在痕跡特征的辨識(shí)依據(jù)、速度及效率上比傳統(tǒng)的二維圖像顯微觀測(cè)方法有顯著提高,而對(duì)于多個(gè)槍彈物證樣本與海量槍彈樣本庫(kù)識(shí)別和匹配時(shí),需要一種全新的方法,在1:N、M:N(M:現(xiàn)場(chǎng)檢材樣本,N:海量的樣本庫(kù))條件下識(shí)別、匹配時(shí),快速篩查樣本庫(kù),找到樣本庫(kù)中與現(xiàn)場(chǎng)檢材相匹配的排序,以達(dá)到快速判別和認(rèn)定疑似作案槍支、鎖定犯罪嫌疑人的目標(biāo)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有局部感知和參數(shù)共...
【文章來(lái)源】:安徽大學(xué)安徽省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:65 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
二維圖像比對(duì)法流程
第二章傳統(tǒng)彈痕比對(duì)識(shí)別方法研究綜述4第二章傳統(tǒng)彈痕比對(duì)識(shí)別方法研究綜述傳統(tǒng)彈痕比對(duì)方法主要包括:二維圖像比對(duì)[1,2]、截面深度曲線比對(duì)法[3-9]、三維重建比對(duì)法[10-13]。2.1二維圖像比對(duì)法二維圖像比對(duì)法,是針對(duì)彈頭二維灰度圖像痕跡的比對(duì),其使用相機(jī)等高精度圖像采集設(shè)備采集的彈頭痕跡作為比對(duì)的數(shù)據(jù),采集結(jié)果示例,如圖2.1所示。圖中直線a、b之間的區(qū)域?yàn)樘啪痕跡區(qū),也是比對(duì)的重點(diǎn)區(qū)域。圖2.1采集結(jié)果示例Fig.2.1Samplecollectionresults2.1.1基本原理與流程二維圖像比對(duì)法一般由以下幾個(gè)部分構(gòu)成:彈痕圖像采集、圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提娶相似度計(jì)算,最后分類識(shí)別。經(jīng)過(guò)對(duì)使用該方法的文獻(xiàn)[1,2]的分析總結(jié),整理出具體流程,如圖2.2所示。圖2.2二維圖像比對(duì)法流程Fig.2.22Dimagecomparisonmethodprocessab
安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文5首先,分別采集檔案庫(kù)彈頭和待識(shí)別彈頭的痕跡圖像,獲得兩組二維灰度圖像數(shù)據(jù);其次,對(duì)這兩組數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理,包括:歸一化、去除異常點(diǎn)、濾波處理等;再次,對(duì)處理過(guò)的數(shù)據(jù)用圖像的特征提取方法提取其中有用信息,并對(duì)其降維,常用的特征提取方法有:Harris角點(diǎn)提取法[1,15]、形態(tài)學(xué)處理方法[2,17]等;再次,對(duì)提取出來(lái)的兩組低維特征進(jìn)行相似度計(jì)算,常用的相似度計(jì)算方法有:歐氏距離、曼哈頓距離、余弦相似度等;最后,用得到的相似度進(jìn)行分類識(shí)別,設(shè)置閾值判斷待比對(duì)的痕跡數(shù)據(jù)與檔案庫(kù)中的痕跡數(shù)據(jù)是否相似。2.1.2優(yōu)點(diǎn)與存在的問(wèn)題二維圖像比對(duì)方法最大的優(yōu)點(diǎn)是圖像采集方便,采集成本低,使用普通拍照設(shè)備就可采集到圖像數(shù)據(jù),且二維圖像的識(shí)別和處理方法較為成熟。但同時(shí),該方法也存在一些問(wèn)題:(1)在圖像采集時(shí)易受到周圍環(huán)境因素、采集設(shè)備質(zhì)量的影響,影響比對(duì)的準(zhǔn)確率,比對(duì)穩(wěn)定性較差。(2)特征提取時(shí)依靠的灰度變化反映紋理信息,這會(huì)造成部分有效信息的丟失,影響比對(duì)準(zhǔn)確率。2.2截面深度曲線比對(duì)法截面深度曲線法,是在不同彈頭痕跡相對(duì)應(yīng)的位置截取包含特征的一段或多段深度曲線,比較兩者的曲線相似度。深度曲線示例,如圖2.3所示,該圖是采用“三維形貌測(cè)量?jī)x”,根據(jù)一枚7.62mm口徑彈頭中的一條膛線痕跡面測(cè)量數(shù)據(jù)繪制而成的一個(gè)橫向剖面深度曲線。圖中橫軸表示在同一截面采集的數(shù)據(jù)量,縱軸表示彈頭表面的深度數(shù)據(jù),其中0代表基準(zhǔn)平面,即彈頭上沒(méi)有痕跡的光滑表面數(shù)據(jù)的平均值,圖中a’與b’所在區(qū)域?yàn)楹圹E所在區(qū)。圖2.3彈頭痕跡深度曲線Fig.2.3Thedepthcurveofbullettracea’b
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于模擬退火算法改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J]. 滿鳳環(huán),陳秀宏,何佳佳. 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2017(09)
[2]槍彈頭痕跡自動(dòng)比對(duì)方法的研究[J]. 邢瑞芳. 許昌學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(05)
[3]一種槍彈痕跡自動(dòng)比對(duì)算法[J]. 韓毅,張雙喜,謝昊原. 計(jì)算機(jī)仿真. 2013(03)
[4]采用三維形貌特征匹配的彈痕自動(dòng)比對(duì)[J]. 李一芒,何昕,魏仲慧. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(03)
[5]加權(quán)相似度在槍彈頭痕跡自動(dòng)比對(duì)中的應(yīng)用[J]. 張淑玲,張之紅. 南昌教育學(xué)院學(xué)報(bào). 2012(05)
[6]和聲搜索算法研究進(jìn)展[J]. 雍龍泉. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2011(07)
[7]一種基于統(tǒng)計(jì)模型和時(shí)序分析的彈痕比對(duì)方法[J]. 賀力克,周華祥. 湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào). 2011(02)
[8]基于小波變換的槍彈頭痕跡自動(dòng)對(duì)比研究[J]. 勞菲,徐唯,陶靜. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2010(15)
[9]基于圖像處理的槍彈頭痕跡自動(dòng)匹配方法[J]. 楊春山,孔佑勇,姚蘭. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2010(15)
[10]基于特征曲線和曲面匹配的彈痕自動(dòng)比對(duì)方案[J]. 溫惠,劉騰,翁海霞. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2010(15)
博士論文
[1]三維槍彈痕跡自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 凌劍勇.中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2014
本文編號(hào):3119933
【文章來(lái)源】:安徽大學(xué)安徽省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:65 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
二維圖像比對(duì)法流程
第二章傳統(tǒng)彈痕比對(duì)識(shí)別方法研究綜述4第二章傳統(tǒng)彈痕比對(duì)識(shí)別方法研究綜述傳統(tǒng)彈痕比對(duì)方法主要包括:二維圖像比對(duì)[1,2]、截面深度曲線比對(duì)法[3-9]、三維重建比對(duì)法[10-13]。2.1二維圖像比對(duì)法二維圖像比對(duì)法,是針對(duì)彈頭二維灰度圖像痕跡的比對(duì),其使用相機(jī)等高精度圖像采集設(shè)備采集的彈頭痕跡作為比對(duì)的數(shù)據(jù),采集結(jié)果示例,如圖2.1所示。圖中直線a、b之間的區(qū)域?yàn)樘啪痕跡區(qū),也是比對(duì)的重點(diǎn)區(qū)域。圖2.1采集結(jié)果示例Fig.2.1Samplecollectionresults2.1.1基本原理與流程二維圖像比對(duì)法一般由以下幾個(gè)部分構(gòu)成:彈痕圖像采集、圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提娶相似度計(jì)算,最后分類識(shí)別。經(jīng)過(guò)對(duì)使用該方法的文獻(xiàn)[1,2]的分析總結(jié),整理出具體流程,如圖2.2所示。圖2.2二維圖像比對(duì)法流程Fig.2.22Dimagecomparisonmethodprocessab
安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文5首先,分別采集檔案庫(kù)彈頭和待識(shí)別彈頭的痕跡圖像,獲得兩組二維灰度圖像數(shù)據(jù);其次,對(duì)這兩組數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理,包括:歸一化、去除異常點(diǎn)、濾波處理等;再次,對(duì)處理過(guò)的數(shù)據(jù)用圖像的特征提取方法提取其中有用信息,并對(duì)其降維,常用的特征提取方法有:Harris角點(diǎn)提取法[1,15]、形態(tài)學(xué)處理方法[2,17]等;再次,對(duì)提取出來(lái)的兩組低維特征進(jìn)行相似度計(jì)算,常用的相似度計(jì)算方法有:歐氏距離、曼哈頓距離、余弦相似度等;最后,用得到的相似度進(jìn)行分類識(shí)別,設(shè)置閾值判斷待比對(duì)的痕跡數(shù)據(jù)與檔案庫(kù)中的痕跡數(shù)據(jù)是否相似。2.1.2優(yōu)點(diǎn)與存在的問(wèn)題二維圖像比對(duì)方法最大的優(yōu)點(diǎn)是圖像采集方便,采集成本低,使用普通拍照設(shè)備就可采集到圖像數(shù)據(jù),且二維圖像的識(shí)別和處理方法較為成熟。但同時(shí),該方法也存在一些問(wèn)題:(1)在圖像采集時(shí)易受到周圍環(huán)境因素、采集設(shè)備質(zhì)量的影響,影響比對(duì)的準(zhǔn)確率,比對(duì)穩(wěn)定性較差。(2)特征提取時(shí)依靠的灰度變化反映紋理信息,這會(huì)造成部分有效信息的丟失,影響比對(duì)準(zhǔn)確率。2.2截面深度曲線比對(duì)法截面深度曲線法,是在不同彈頭痕跡相對(duì)應(yīng)的位置截取包含特征的一段或多段深度曲線,比較兩者的曲線相似度。深度曲線示例,如圖2.3所示,該圖是采用“三維形貌測(cè)量?jī)x”,根據(jù)一枚7.62mm口徑彈頭中的一條膛線痕跡面測(cè)量數(shù)據(jù)繪制而成的一個(gè)橫向剖面深度曲線。圖中橫軸表示在同一截面采集的數(shù)據(jù)量,縱軸表示彈頭表面的深度數(shù)據(jù),其中0代表基準(zhǔn)平面,即彈頭上沒(méi)有痕跡的光滑表面數(shù)據(jù)的平均值,圖中a’與b’所在區(qū)域?yàn)楹圹E所在區(qū)。圖2.3彈頭痕跡深度曲線Fig.2.3Thedepthcurveofbullettracea’b
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于模擬退火算法改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J]. 滿鳳環(huán),陳秀宏,何佳佳. 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2017(09)
[2]槍彈頭痕跡自動(dòng)比對(duì)方法的研究[J]. 邢瑞芳. 許昌學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(05)
[3]一種槍彈痕跡自動(dòng)比對(duì)算法[J]. 韓毅,張雙喜,謝昊原. 計(jì)算機(jī)仿真. 2013(03)
[4]采用三維形貌特征匹配的彈痕自動(dòng)比對(duì)[J]. 李一芒,何昕,魏仲慧. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(03)
[5]加權(quán)相似度在槍彈頭痕跡自動(dòng)比對(duì)中的應(yīng)用[J]. 張淑玲,張之紅. 南昌教育學(xué)院學(xué)報(bào). 2012(05)
[6]和聲搜索算法研究進(jìn)展[J]. 雍龍泉. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2011(07)
[7]一種基于統(tǒng)計(jì)模型和時(shí)序分析的彈痕比對(duì)方法[J]. 賀力克,周華祥. 湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào). 2011(02)
[8]基于小波變換的槍彈頭痕跡自動(dòng)對(duì)比研究[J]. 勞菲,徐唯,陶靜. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2010(15)
[9]基于圖像處理的槍彈頭痕跡自動(dòng)匹配方法[J]. 楊春山,孔佑勇,姚蘭. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2010(15)
[10]基于特征曲線和曲面匹配的彈痕自動(dòng)比對(duì)方案[J]. 溫惠,劉騰,翁海霞. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2010(15)
博士論文
[1]三維槍彈痕跡自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 凌劍勇.中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2014
本文編號(hào):3119933
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