狹義的槍彈痕跡是指射擊過程中槍械殘留在彈頭和彈殼上的刮印痕跡,表現(xiàn)為特有的表面微觀幾何形貌,區(qū)別于圖像的宏觀形狀特征,該形貌包含形狀與波紋等槍支類特征以及粗糙度等槍支個(gè)體信息,可反映槍支機(jī)件作用部位的表面結(jié)構(gòu)和紋理特征。這種形貌特征具有獨(dú)一無二性,可被用來進(jìn)行特征比對(duì),確認(rèn)發(fā)射槍支。傳統(tǒng)的槍彈痕跡鑒別采用人工方法,憑借肉眼觀察及經(jīng)驗(yàn)做出判斷,這種方法不僅缺乏客觀性,且效率低下,無法完成快速準(zhǔn)確的槍彈痕跡識(shí)別與鑒定。因此,研發(fā)科學(xué)有效的彈痕自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于整個(gè)槍彈痕跡鑒定領(lǐng)域具有重大的意義。本文以槍彈痕跡中彈底窩痕的表面微觀幾何形貌為研究對(duì)象,采用局部不變性特征對(duì)其粗糙度等個(gè)體信息進(jìn)行了特征提取,建立了彈底窩痕自動(dòng)識(shí)別匹配算法,實(shí)現(xiàn)了科學(xué)高效的彈痕識(shí)別與配準(zhǔn)。本文利用理論分析、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等方法,開展基于特征識(shí)別SURF算法的彈痕識(shí)別配準(zhǔn)策略的研究,其主要內(nèi)容概括如下:（1）針對(duì)彈底窩痕的三維表面微觀幾何形貌,指出了其提取方法及識(shí)別難度,并根據(jù)該形貌的特點(diǎn)提出了采用特征識(shí)別SURF算法對(duì)其進(jìn)行特征提取與特征描述,通過SURF算法的積分圖像與DoH近似等概念,構(gòu)造尺度空間金字塔,對(duì)彈痕形貌的S... 

【文章來源】：南京林業(yè)大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：52 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

子彈的膛線劃痕Fig.2-1Striationmarkofbullets

6本文以彈底窩痕為實(shí)驗(yàn)樣本對(duì)象，對(duì)彈底窩痕三維微觀幾何形貌進(jìn)行分析，根據(jù)上文所述，彈痕三維幾何形貌的粗糙度包含著槍支的個(gè)體信息，反映著槍支部件的加工特點(diǎn)，可根據(jù)彈痕的粗糙度匹配對(duì)應(yīng)槍支，進(jìn)行槍支鑒定，而這種粗糙度在整個(gè)表面幾何形貌上表現(xiàn)為于凸峰或凹谷的特征點(diǎn)，并且實(shí)際的鑒定工作也圍繞此展開。局部特征算法中的SURF算法進(jìn)行特征檢測(cè)時(shí)所提取的特征點(diǎn)大體呈現(xiàn)斑點(diǎn)結(jié)構(gòu)（blob-likestructures)，這些斑點(diǎn)結(jié)構(gòu)恰恰就是凸峰或凹谷最基本的表現(xiàn)形式，因此從理論上來說SURF算法適用于槍彈痕跡紋理形貌特征的描述，可用于槍彈痕跡形貌的特征提取與匹配[42,45]。2.2SURF痕跡特征提取2.2.1SURF特征點(diǎn)定位2.2.1.1積分圖像SURF算法涉及積分圖像概念[47]。積分圖像中任意一點(diǎn)i,j的值iii,j，為原點(diǎn)到點(diǎn)i,j相對(duì)應(yīng)區(qū)域灰度值之和，即圖2-2槍彈底火痕跡示意圖，A為擊針頭痕，B為拋殼挺痕跡，C為彈底窩痕。Fig.2-2Toolmarksonbullets,Aisfiringpinimpression,Bisejectormark,Cisbreechfaceimpression圖2-3彈底窩痕的微觀幾何形貌Fig.2-3Microscopicgeometrictopographiesofbreechfaceimpression

6本文以彈底窩痕為實(shí)驗(yàn)樣本對(duì)象，對(duì)彈底窩痕三維微觀幾何形貌進(jìn)行分析，根據(jù)上文所述，彈痕三維幾何形貌的粗糙度包含著槍支的個(gè)體信息，反映著槍支部件的加工特點(diǎn)，可根據(jù)彈痕的粗糙度匹配對(duì)應(yīng)槍支，進(jìn)行槍支鑒定，而這種粗糙度在整個(gè)表面幾何形貌上表現(xiàn)為于凸峰或凹谷的特征點(diǎn)，并且實(shí)際的鑒定工作也圍繞此展開。局部特征算法中的SURF算法進(jìn)行特征檢測(cè)時(shí)所提取的特征點(diǎn)大體呈現(xiàn)斑點(diǎn)結(jié)構(gòu)（blob-likestructures)，這些斑點(diǎn)結(jié)構(gòu)恰恰就是凸峰或凹谷最基本的表現(xiàn)形式，因此從理論上來說SURF算法適用于槍彈痕跡紋理形貌特征的描述，可用于槍彈痕跡形貌的特征提取與匹配[42,45]。2.2SURF痕跡特征提取2.2.1SURF特征點(diǎn)定位2.2.1.1積分圖像SURF算法涉及積分圖像概念[47]。積分圖像中任意一點(diǎn)i,j的值iii,j，為原點(diǎn)到點(diǎn)i,j相對(duì)應(yīng)區(qū)域灰度值之和，即圖2-2槍彈底火痕跡示意圖，A為擊針頭痕，B為拋殼挺痕跡，C為彈底窩痕。Fig.2-2Toolmarksonbullets,Aisfiringpinimpression,Bisejectormark,Cisbreechfaceimpression圖2-3彈底窩痕的微觀幾何形貌Fig.2-3Microscopicgeometrictopographiesofbreechfaceimpression

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]運(yùn)用Evofinder槍彈自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)對(duì)建檔手槍彈頭數(shù)字化建檔的研究[J]. 李岳松,羅亞平.  刑事技術(shù). 2018(05)
[2]槍彈和工具痕跡線條模式鑒定標(biāo)準(zhǔn)及其自動(dòng)檢驗(yàn)技術(shù)[J]. 楊敏,付一鳴,吳雪冬.  廣東公安科技. 2017(04)
[3]基于彈頭發(fā)射痕跡特征分析的檢測(cè)方案研究[J]. 李波,李磊.  科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào). 2016(21)
[4]三維彈頭痕跡自動(dòng)比對(duì)實(shí)驗(yàn)研究[J]. 鐘新文,任博遠(yuǎn).  凈月學(xué)刊. 2016(05)
[5]單目視覺定位中SURF算法參數(shù)的優(yōu)化[J]. 趙立雙,馮瑩,曹毓.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2012(06)
[6]槍案物證分析新技術(shù)系列講座之一 槍彈痕跡計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù)[J]. 王放明.  中國(guó)防偽報(bào)道. 2009(10)
[7]槍案物證檢驗(yàn)技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展[J]. 王放明.  包頭職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2006(03)
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博士論文
[1]基于樣條濾波和全元匹配的三維底火彈痕識(shí)別技術(shù)的研究[D]. 佟明斯.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[2]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

碩士論文
[1]槍彈痕三維可視化算法研究[D]. 馬鑫.中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所 2017
[2]子彈彈殼痕跡的CMC自動(dòng)識(shí)別方法的研究[D]. 陳喆.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于三維激光彩色掃描儀的公安子彈綜合檢測(cè)軟件系統(tǒng)關(guān)鍵算法研究和實(shí)現(xiàn)[D]. 魯靜.華中科技大學(xué) 2006
[4]彈頭痕跡攝像與識(shí)別系統(tǒng)[D]. 楊少波.華中科技大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3268186