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光学相干层析技术在打印文书朱墨时序判别中的实验研究

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激光与光电子学进展 2022年第10期59卷 208-214页

作者：蒋鹏吴迪谢菲高树辉蔡能斌中国人民公安大学侦查学院北京100038 上海市现场物证重点实验室上海200083

打印文书与印章交线先后顺序的判断是鉴定文件真伪和相对制成时间的关键内容。利用中心波长为900 nm的谱域光学相干层析(OCT)系统对激光打印机和喷墨打印机与油性和水性两种印油印章制成的若干相交线样本进行检测,通过获取的交线区域二... 详细信息

打印文书与印章交线先后顺序的判断是鉴定文件真伪和相对制成时间的关键内容。利用中心波长为900 nm的谱域光学相干层析(OCT)系统对激光打印机和喷墨打印机与油性和水性两种印油印章制成的若干相交线样本进行检测,通过获取的交线区域二维断层成像和三维立体图像,比较两类打印机制成的样本在OCT检验下的成像特征,进而判断朱墨时序。对120个样品,包括30组激光打印机与印油的朱墨时序样品和30组喷墨打印机与印油的朱墨时序样品进行了比较研究,每组样品均选取了多个区域重复测试。实验结果表明,激光打印机和喷墨打印机形成的相同朱墨时序样本的OCT图像在透射光亮度分布上形成的反差是不一致的,这可为判别打印文书和印章的交线顺序提供参考。

关键词：成像系统光学相干层析技术朱墨时序打印文书印章实验研究

注意力机制与Involution算子改进的人脸表情识别

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计算机工程与应用 2023年第23期59卷 95-103页

作者：郭靖圆董乙杉刘晓文卢树华中国人民公安大学信息网络安全学院北京102600 公安部安全防范技术与风险评估重点实验室北京102600

针对复杂人脸表情识别面临背景干扰、空间信息分布不均匀等问题,提出一种注意力机制和Involution算子改进的人脸表情识别方法,该方法以VGG19为基线网络,前端引入注意力机制提取表情强相关特征,抑制背景干扰,并利用联合正则化策略平衡和... 详细信息

针对复杂人脸表情识别面临背景干扰、空间信息分布不均匀等问题,提出一种注意力机制和Involution算子改进的人脸表情识别方法,该方法以VGG19为基线网络,前端引入注意力机制提取表情强相关特征,抑制背景干扰,并利用联合正则化策略平衡和改善特征数据分布,提高模型训练质量;后端采用密集连接加强有效特征复用,提取高层语义信息。所提方法在CK+、FER2013、RAF-DB等3个公开数据集上进行了验证,准确率均取得显著提高,且优于当前诸多先进方法。此外,为提高网络处理复杂条件下的数据集,在其后端引入Involution算子替代部分卷积层,提高了空间多样性信息学习能力。实验结果表明,所提模型可有效提高RAF-DB等复杂数据集的人脸表情识别准确率。

关键词：表情识别 VGG19 卷积注意力机制 Involution算子密集连接

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基于高光谱成像技术鉴别血痕种属的实验研究

激光与光电子学进展 2022年第16期59卷 474-482页

作者：庄园高树辉谢菲黄威蔡能斌中国人民公安大学侦查学院北京100038 公安部物证鉴定中心北京100038 上海市现场物证重点实验室上海200083

刑事技术领域中血痕的种属鉴定在判断案件性质、确定侦查方向等方面有重要作用,探索用光谱无损的方法进行种属鉴定。使用CRi Nuance光谱成像仪搭载MISytem 3.0光谱影像分析软件在450 nm~950 nm波谱范围内对30种载体上的人血痕迹样本、... 详细信息

刑事技术领域中血痕的种属鉴定在判断案件性质、确定侦查方向等方面有重要作用,探索用光谱无损的方法进行种属鉴定。使用CRi Nuance光谱成像仪搭载MISytem 3.0光谱影像分析软件在450 nm~950 nm波谱范围内对30种载体上的人血痕迹样本、动物血痕迹样本、人血动物血混合血痕迹样本3类共计180组对象进行光谱成像分析,并用样本中两种物质的斜率之差分析实验结果。高光谱成像技术鉴别不同载体上人血和动物血及其混合血的实验结果表明,三种血痕在大多数载体上可被区分,区分率均在70%以上,为确定或排除嫌疑提供了参考。所提方法补充了血痕种属鉴定的方法体系,可在血痕鉴定领域进一步推广使用。

关键词：光谱学高光谱成像鉴别血痕种属鉴定

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驾驶人跟车风险接受水平对其接管绩效的影响

汽车工程 2021年第6期43卷 808-814页

作者：鲁光泉陈发城李鹏辉翟俊达谭海天赵鹏云北京航空航天大学交通科学与工程学院车路协同与安全控制北京市重点实验室北京100191 北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心北京100191 清华大学车辆与运载学院汽车安全与节能国家重点实验室北京100086 中国人民公安大学治安与交通管理学院北京100038

自动驾驶接管是一种安全性要求很高的手动驾驶操作,可能会受到驾驶人手动驾驶安全习惯的影响。本文基于驾驶模拟器分别设计了手动驾驶跟车和自动驾驶接管实验,研究了驾驶人的手动跟车风险接受水平对其接管绩效的影响,同时考虑了接管时... 详细信息

自动驾驶接管是一种安全性要求很高的手动驾驶操作,可能会受到驾驶人手动驾驶安全习惯的影响。本文基于驾驶模拟器分别设计了手动驾驶跟车和自动驾驶接管实验,研究了驾驶人的手动跟车风险接受水平对其接管绩效的影响,同时考虑了接管时间预算和视觉非驾驶任务的影响。结果表明:在日常驾驶中具有低跟车风险接受水平的驾驶人接管反应时间更短,并且在监控自动驾驶条件下,接管后表现出更低的纵向碰撞风险。此外,当驾驶人处于视觉分心状态时,5 s的接管时间预算会导致驾驶人接管后出现较差的横纵向稳定性和极高的纵向碰撞风险。本研究的结果可为个性化自动驾驶系统的设计提供理论依据。

关键词：自动驾驶接管跟车风险接受水平接管时间预算视觉非驾驶任务接管绩效

改进的基于Transformer的双向编码器的对话文本识别

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科学技术与工程 2022年第29期22卷 12945-12953页

作者：张杨帆丁锰中国人民公安大学侦查学院北京100038 中国人民公安大学公共安全行为科学实验室北京100038

使用预训练语言模型基于Transformer的双向编码器(bidirectional encoder representation from transformers, BERT)进行文本分类可以帮助民警快速准确地提取电子数据。针对将输入序列的起始符[CLS]位对应的隐含层表示作为句向量输入到... 详细信息

使用预训练语言模型基于Transformer的双向编码器(bidirectional encoder representation from transformers, BERT)进行文本分类可以帮助民警快速准确地提取电子数据。针对将输入序列的起始符[CLS]位对应的隐含层表示作为句向量输入到全连接层中进行分类会产生一部分语义信息的丢失从而导致分类准确率下降的问题。提出BERT-CNN-SE模型,即在BERT后接一个语义特征提取器以充分利用高层的语义信息,利用不同大小的二维卷积核对BERT输出的隐藏状态进行卷积,然后通过共享权重的挤压和激励(squeeze-and-excitation, SE)模块对通道进行加权,最大池化层后联结起来,最后输入到全连接层进行分类。在自建的涉案对话文本数据集和公开数据集THUCNews上进行测试,改进BERT模型的准确率达到了88.58%和93.64%。结果表明,与BERT基线模型和其他分类模型相比,改进BERT模型具有更好的分类效果。

关键词：电子数据取证文本分类对话文本 BERT

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融合字词特征的互联网敏感言论识别研究

计算机工程与应用 2023年第13期59卷 129-138页

作者：闫尚义王靖亚朱少武崔雨萌陶知众中国人民公安大学信息网络安全学院北京100045

互联网敏感言论与普通言论之间存在显著差异,为规避过滤规则,其语义较为隐晦,一词多义现象频出,不规范程度较高。为高效识别互联网中的敏感言论并对其进行准确分类,针对敏感言论的特点与现有模型的缺点,对文本卷积神经网络进行了改进,结... 详细信息

互联网敏感言论与普通言论之间存在显著差异,为规避过滤规则,其语义较为隐晦,一词多义现象频出,不规范程度较高。为高效识别互联网中的敏感言论并对其进行准确分类,针对敏感言论的特点与现有模型的缺点,对文本卷积神经网络进行了改进,结合ALBERT(a Lite BERT)动态字级编码模型、文本卷积神经网络、多头自注意力机制与门控机制的优势,提出了一种融合字词特征的双通道分类模型ALBERT-CCMHSAG。该模型将文本的字级与词级语义信息、局部关键特征与上下文语义进行了充分提取与融合,以此提升敏感言论的分类效果。ALBERTCCMHSAG模型在敏感言论数据集上、噪声敏感言论数据集、小样本敏感言论数据集上的表现均为最优,证明了该模型对敏感言论识别与分类能力更强,能应对噪声数据与适应训练数据不足的情况,鲁棒性更强。在酒店评论数据集上,该模型的性能同样优于对比模型,证明了模型在其他语料上也很可能具有优异表现。

关键词：敏感言论识别字特征词特征多头自注意力机制门控机制

基于长短时记忆网络的Encoder-Decoder多步交通流预测模型

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重庆大学学报 2021年第11期44卷 71-80页

作者：王博文王景升王统一张子泉刘宇于昊中国人民公安大学交通管理学院北京100038 山东科技大学电气信息系济南250000

交通流序列多为单步预测。为实现交通流序列的多步预测,提出一种基于编码器解码器(encoder-decoder,ED)框架的长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型,即ED LSTM模型。将自回归滑动平均、支持向量回归机、XGBOOST、循环神经... 详细信息

交通流序列多为单步预测。为实现交通流序列的多步预测,提出一种基于编码器解码器(encoder-decoder,ED)框架的长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型,即ED LSTM模型。将自回归滑动平均、支持向量回归机、XGBOOST、循环神经网络、卷积神经网络、LSTM作为对照组进行实验验证。实验结果表明,当预测时间步长增加时,ED框架能够减缓模型性能的下降趋势,LSTM能够充分挖掘时间序列中的非线性关系。除此之外,在单变量输入的情况下,在PEMS-04数据集上,当预测时间步长为t+1到t+12的12个时间步时,ED LSTM模型的均方根误差(root mean squard error,RMSE)及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别下降0.210~5.422、0.061~0.191。相较于单因素输入,多因素输入的ED LSTM模型在12个预测时间步长下,RMSE、MAE分别下降0.840、0.136。实验证明了ED LSTM模型能够有效地用于交通流序列的多步及单因素、多因素预测任务。

关键词：交通流预测 LSTM 编码器解码器多步预测深度学习

基于选择性卷积特征描述子融合的鞋印检索算法

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科学技术与工程 2021年第16期21卷 6772-6779页

作者：史文韬唐云祁中国人民公安大学侦查学院北京100038

为了进一步研究基于卷积神经网络的鞋印检索算法,提高基于卷积特征的残缺鞋印检索精度,弥补现有残缺鞋印检索方法的不足,满足公安机关的实战需求,通过引入选择性卷积特征描述子融合(selective convolutional descriptor aggregation,SC... 详细信息

为了进一步研究基于卷积神经网络的鞋印检索算法,提高基于卷积特征的残缺鞋印检索精度,弥补现有残缺鞋印检索方法的不足,满足公安机关的实战需求,通过引入选择性卷积特征描述子融合(selective convolutional descriptor aggregation,SCDA)方法,研究了基于该理论的鞋印检索算法:首先将鞋印图片输入鞋印数据微调的VGG-16(visual geometry group network),提取conv5-1层输出的张量。然后根据鞋印是否残缺进一步筛选特征,完整鞋印直接展开该张量作为鞋印特征,残缺鞋印则利用选择性卷积特征描述子融合方法筛选卷积特征。为评估算法精度,在CSS-200(crime shoeprints database)和part-FID(part footwear impression database)数据集进行了实验,在CSS-200上Top2%的正确识别率达到94.5%,在Part-FID数据集上Top10%的正确识别率达到82.01%,实验结果表明:本文方法明显提高了残缺鞋印的检索精度,为基于卷积特征的残缺鞋印检索提供了一种新的可行的策略。

关键词：卷积神经网络卷积特征筛选鞋印检索残缺鞋印

基于多头自注意力池化与多粒度特征交互融合的微博情感分析

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数据分析与知识发现 2023年第4期7卷 32-45页

作者：闫尚义王靖亚刘晓文崔雨萌陶知众张晓帆中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

【目的】高效、准确地挖掘微博文本中所蕴含的情感信息,提升情感分析效果。【方法】采用WoBERT Plus与ALBERT分别对词级文本与字级文本进行动态编码,接着利用卷积操作提取局部关键特征,然后利用跨通道特征融合与多头自注意力池化操作提... 详细信息

【目的】高效、准确地挖掘微博文本中所蕴含的情感信息,提升情感分析效果。【方法】采用WoBERT Plus与ALBERT分别对词级文本与字级文本进行动态编码,接着利用卷积操作提取局部关键特征,然后利用跨通道特征融合与多头自注意力池化操作提取全局语义信息并筛选出关键数据,最后利用多粒度特征交互融合操作将字级与词级语义信息进行有效融合,利用Softmax函数输出分类结果。【结果】本文模型在weibo_senti_100k数据集上的准确率与F1值分别为98.51%、98.53%,在SMP2020-EWECT数据集上的准确率与F1值分别为80.11%、75.62%,其表现均优于各数据集上先进的情感分析模型。【局限】在进行情感分析时,未考虑视频、图片、语音等多模态信息。【结论】所提模型提升了微博文本情感分析的效果,可以有效地完成微博文本情感分析任务。

关键词：动态字词编码多头自注意力池化多粒度特征交互融合微博情感分析