检索结果-南通市图书馆

作者：芮玲玲甘肃政法大学

学位级别：硕士

毛发是皮肤的衍生物,毛发物证细小且易脱落,容易遗留在案件现场。毛发具有结构稳定、不易毁坏、易长期保持等特点,其携带的生物信息和物理化学信息在各类灾害事件中的个体识别、种属鉴定以及疑难案件的侦破中发挥着重要作用。对遗留在... 详细信息

毛发是皮肤的衍生物,毛发物证细小且易脱落,容易遗留在案件现场。毛发具有结构稳定、不易毁坏、易长期保持等特点,其携带的生物信息和物理化学信息在各类灾害事件中的个体识别、种属鉴定以及疑难案件的侦破中发挥着重要作用。对遗留在案件现场的人发进行无损检验,可以提供涉案人的头发是否烫发、染发等个体信息,这些信息可以为案件的侦破提供线索和方向,缩小侦查范围,对于尸体的头发进行检验,可以为确定尸源提供依据;对涉及珍稀野生动物保护案件的毛发物证进行无损检验,可以通过毛发的形态特征识别动物的种属,在对案件侦破提供技术支持的同时,通过动物种属与保护级别的对应关系可为案件审理中的定罪量刑提供科学依据。综上,开展毛发无损检验研究对于案件侦破和审理等司法实践具有重要作用和现实意义。该文概述了毛发物证的无损检验方法,并对染发物证的光致荧光检验和毛发物证的形态学检验进行了实验探究。论文由五部分组成。第一部分综述了毛发物证的检验进展,介绍了毛发的结构及特点,阐述了毛干的构成、毛发的物理性质和化学性质等;第二部分介绍了毛发物证的发现、提取、保存的原则及方法;第三部分讨论了毛发物证的无损检验方法,包括体视显微镜检验、扫描电子显微镜检验、红外光谱检验、拉曼光谱检验等。第四部分研究了染发物证的光致荧光检验方法,染发剂中所含有对苯二胺、间苯二酚等物质,在特定波长的光激发下会产生荧光,以此为基础建立了一种染发物证的快速、简便、无损检验方法,可以鉴别染发与未染发。第五部分研究了烫发对头发的损伤,并利用扫描电镜观察法鉴别烫发与未烫发;观察了珍稀动物毛发的表面形态结构,探讨了以毛发的形态结构特征检验识别动物种属的可能性。

关键词：毛发物证无损检验光致荧光表面形态观察

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基于形态检验的毛发物证显微图像自动识别方法研究

基于形态检验的毛发物证显微图像自动识别方法研究

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作者：姜晓佳中国人民公安大学

学位级别：硕士

毛发作为犯罪现场常见物证之一,对犯罪现场重建分析、侦查方向确定、犯罪嫌疑人排除或轨迹追踪有重要意义。目前,毛发物证的形态学检验主要利用显微镜进行微观形态的人工比对与分类鉴别,方法成熟但自动化程度低,易产生主观误差。本文针... 详细信息

毛发作为犯罪现场常见物证之一,对犯罪现场重建分析、侦查方向确定、犯罪嫌疑人排除或轨迹追踪有重要意义。目前,毛发物证的形态学检验主要利用显微镜进行微观形态的人工比对与分类鉴别,方法成熟但自动化程度低,易产生主观误差。本文针对毛发物证提出一种基于卷积神经网络的毛发显微图像分类方法,通过自建网络对毛发显微图像进行形态特征提取与训练,实现毛发图像自动分类,提升物证检验智能化水平。本文使用搭载LAS X软件的Leica DVM6数码显微镜,对实验制作的不同种类毛发样本切片进行显微图像采集与滑动窗口裁剪、灰度转换、数据增强等图像处理。建立人类毛发显微图像实验数据集,含5类毛发样本,每类6000张,共30000张显微图像;建立人与动物毛发显微图像实验数据集,含10类毛发样本,每类30000张,共300000张显微图像。针对数据集特点,设计搭建新的卷积神经网络Hair-Net,对人类毛发显微图像数据集进行样本训练与测试,不断调整参数、优化结构以获得最佳模型;再利用改进网络对人与动物毛发显微图像数据集进行样本训练与测试,与经典网络LeNet与AlexNet进行性能对比,引入多种网络优化手段提升网络性能,得到该数据集最佳分类模型。最后通过技术盲测检验自建的两级自动分类模式与最优模型的实战应用效果。实验研究表明:1、设计搭建的卷积神经网络Hair-Net在人类毛发显微图像数据集上的分类效果良好。经学习率、迭代次数、批尺寸等参数调整,再行优化输入层、引入Leaky ReLU激活函数及批正则化,最佳模型Hair-Net-Human的分类精度达96.93%,且泛化能力良好;2、Hair-Net改进模型在人与动物毛发显微图像数据集的分类效果优于经典网络LeNet、AlexNet,利用Inception结构轻量化网络的同时,引入Center-loss中心损失函数与原有Softmax-loss函数进行联合监督,显著提升网络性能与鲁棒性,最佳模型Hair-Net-Animal分类精度达95.24%;3、设计模拟现场进行毛发物证提取与图像采集,按照本文建立的现场毛发物证显微图像的两级自动分类模式,将检材图像分步输入人与动物毛发显微图像分类模型Hair-Net-Animal、人类毛发显微图像分类模型Hair-Net-Human进行分类检测,总体精度均在80%以上,验证了本文方法的实战应用性。本文打破了毛发物证的传统肉眼分类鉴别方法,创新性地结合深度学习并自行设计搭建了新的卷积神经网络Hair-Net,在自建的毛发显微图像数据集上取得了良好的分类效果,建立了现场毛发物证显微图像的两级自动分类模式,利用模拟测试验证了本文方法在毛发物证采集后可实现快速自动分类,有效减少人工鉴别的主观误差,为毛发形态学检验提供了一种新的自动分类鉴别方法。

关键词：毛发物证毛发形态学检验毛发显微图像卷积神经网络图像自动分类

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卷积神经网络在物证检验中的应用与毛发自动识别的展望

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科学技术与工程 2019年第23期19卷 1-9页

作者：高树辉姜晓佳中国人民公安大学刑事科学技术学院

随着近年来人工智能的迅速发展,机器学习在各领域的应用愈发广泛。对卷积神经网络及其近年来在物证检验领域取得的研究成果与进展进行综述;同时对其在毛发物证检验中的应用进行设想与展望。首先介绍卷积神经网络的结构与基本原理;其次... 详细信息

随着近年来人工智能的迅速发展,机器学习在各领域的应用愈发广泛。对卷积神经网络及其近年来在物证检验领域取得的研究成果与进展进行综述;同时对其在毛发物证检验中的应用进行设想与展望。首先介绍卷积神经网络的结构与基本原理;其次对卷积神经网络的优缺点进行了总结,对卷积神经网络在人脸识别、笔迹识别、音频识别、步态识别等领域的应用与发展历程进行了综述;最后阐述了目前对于卷积神经网络应用于物证检验领域中毛发的无损检验这一新领域进行可行性分析。

关键词：卷积神经网络物证检验毛发物证显微图像图像分类

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基于改进卷积神经网络的毛发显微图像自动分类

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激光与光电子学进展 2019年第23期56卷 75-82页

作者：姜晓佳高树辉中国人民公安大学刑事科学技术学院

利用卷积神经网络对毛发物证显微图像进行自动分类,为进一步提高显微检验技术的自动化程度和毛发物证检验提供技术参考。采用徕卡DVM6数码显微镜在1400倍放大条件下采集6类毛发共60000张样本图像,构建毛发分类数据集。基于卷积神经网络... 详细信息

利用卷积神经网络对毛发物证显微图像进行自动分类,为进一步提高显微检验技术的自动化程度和毛发物证检验提供技术参考。采用徕卡DVM6数码显微镜在1400倍放大条件下采集6类毛发共60000张样本图像,构建毛发分类数据集。基于卷积神经网络搭建Hair-Net模型,通过该模型对毛发分类数据集进行样本训练和测试验证。实验研究表明,经过参数调试和优化手段的改进后,新的Hair-Net分类精度最高可达97.82%,成功实现了毛发物证显微图像的自动分类,增强了稳健性。

关键词：图像处理毛发物证卷积神经网络显微图像图像分类

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