基于SURF特征的枪弹痕迹配准策略研究
发布时间：2021-07-06 11:49
狭义的枪弹痕迹是指射击过程中枪械残留在弹头和弹壳上的刮印痕迹,表现为特有的表面微观几何形貌,区别于图像的宏观形状特征,该形貌包含形状与波纹等枪支类特征以及粗糙度等枪支个体信息,可反映枪支机件作用部位的表面结构和纹理特征。这种形貌特征具有独一无二性,可被用来进行特征比对,确认发射枪支。传统的枪弹痕迹鉴别采用人工方法,凭借肉眼观察及经验做出判断,这种方法不仅缺乏客观性,且效率低下,无法完成快速准确的枪弹痕迹识别与鉴定。因此,研发科学有效的弹痕自动识别系统对于整个枪弹痕迹鉴定领域具有重大的意义。本文以枪弹痕迹中弹底窝痕的表面微观几何形貌为研究对象,采用局部不变性特征对其粗糙度等个体信息进行了特征提取,建立了弹底窝痕自动识别匹配算法,实现了科学高效的弹痕识别与配准。本文利用理论分析、实验验证等方法,开展基于特征识别SURF算法的弹痕识别配准策略的研究,其主要内容概括如下:（1）针对弹底窝痕的三维表面微观几何形貌,指出了其提取方法及识别难度,并根据该形貌的特点提出了采用特征识别SURF算法对其进行特征提取与特征描述,通过SURF算法的积分图像与DoH近似等概念,构造尺度空间金字塔,对弹痕形貌的S...
【文章来源】：南京林业大学江苏省
【文章页数】：52 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
子弹的膛线划痕Fig.2-1Striationmarkofbullets
6本文以弹底窝痕为实验样本对象，对弹底窝痕三维微观几何形貌进行分析，根据上文所述，弹痕三维几何形貌的粗糙度包含着枪支的个体信息，反映着枪支部件的加工特点，可根据弹痕的粗糙度匹配对应枪支，进行枪支鉴定，而这种粗糙度在整个表面几何形貌上表现为于凸峰或凹谷的特征点，并且实际的鉴定工作也围绕此展开。局部特征算法中的SURF算法进行特征检测时所提取的特征点大体呈现斑点结构（blob-likestructures)，这些斑点结构恰恰就是凸峰或凹谷最基本的表现形式，因此从理论上来说SURF算法适用于枪弹痕迹纹理形貌特征的描述，可用于枪弹痕迹形貌的特征提取与匹配[42,45]。2.2SURF痕迹特征提取2.2.1SURF特征点定位2.2.1.1积分图像SURF算法涉及积分图像概念[47]。积分图像中任意一点i,j的值iii,j，为原点到点i,j相对应区域灰度值之和，即图2-2枪弹底火痕迹示意图，A为击针头痕，B为抛壳挺痕迹，C为弹底窝痕。Fig.2-2Toolmarksonbullets,Aisfiringpinimpression,Bisejectormark,Cisbreechfaceimpression图2-3弹底窝痕的微观几何形貌Fig.2-3Microscopicgeometrictopographiesofbreechfaceimpression
6本文以弹底窝痕为实验样本对象，对弹底窝痕三维微观几何形貌进行分析，根据上文所述，弹痕三维几何形貌的粗糙度包含着枪支的个体信息，反映着枪支部件的加工特点，可根据弹痕的粗糙度匹配对应枪支，进行枪支鉴定，而这种粗糙度在整个表面几何形貌上表现为于凸峰或凹谷的特征点，并且实际的鉴定工作也围绕此展开。局部特征算法中的SURF算法进行特征检测时所提取的特征点大体呈现斑点结构（blob-likestructures)，这些斑点结构恰恰就是凸峰或凹谷最基本的表现形式，因此从理论上来说SURF算法适用于枪弹痕迹纹理形貌特征的描述，可用于枪弹痕迹形貌的特征提取与匹配[42,45]。2.2SURF痕迹特征提取2.2.1SURF特征点定位2.2.1.1积分图像SURF算法涉及积分图像概念[47]。积分图像中任意一点i,j的值iii,j，为原点到点i,j相对应区域灰度值之和，即图2-2枪弹底火痕迹示意图，A为击针头痕，B为抛壳挺痕迹，C为弹底窝痕。Fig.2-2Toolmarksonbullets,Aisfiringpinimpression,Bisejectormark,Cisbreechfaceimpression图2-3弹底窝痕的微观几何形貌Fig.2-3Microscopicgeometrictopographiesofbreechfaceimpression
【参考文献】：
期刊论文
[1]运用Evofinder枪弹自动识别系统对建档手枪弹头数字化建档的研究[J]. 李岳松,罗亚平. 刑事技术. 2018(05)
[2]枪弹和工具痕迹线条模式鉴定标准及其自动检验技术[J]. 杨敏,付一鸣,吴雪冬. 广东公安科技. 2017(04)
[3]基于弹头发射痕迹特征分析的检测方案研究[J]. 李波,李磊. 科技创新导报. 2016(21)
[4]三维弹头痕迹自动比对实验研究[J]. 钟新文,任博远. 净月学刊. 2016(05)
[5]单目视觉定位中SURF算法参数的优化[J]. 赵立双,冯莹,曹毓. 计算机技术与发展. 2012(06)
[6]枪案物证分析新技术系列讲座之一 枪弹痕迹计算机识别技术[J]. 王放明. 中国防伪报道. 2009(10)
[7]枪案物证检验技术现状与发展[J]. 王放明. 包头职业技术学院学报. 2006(03)
[8]对射击后弹壳先后顺序的初探[J]. 雷祖林. 弹道学报. 1996(02)
博士论文
[1]基于样条滤波和全元匹配的三维底火弹痕识别技术的研究[D]. 佟明斯.哈尔滨工业大学 2016
[2]三维枪弹痕迹自动识别系统关键技术研究[D]. 凌剑勇.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2014
硕士论文
[1]枪弹痕三维可视化算法研究[D]. 马鑫.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 2017
[2]子弹弹壳痕迹的CMC自动识别方法的研究[D]. 陈喆.哈尔滨工业大学 2015
[3]基于三维激光彩色扫描仪的公安子弹综合检测软件系统关键算法研究和实现[D]. 鲁静.华中科技大学 2006
[4]弹头痕迹摄像与识别系统[D]. 杨少波.华中科技大学 2004
本文编号：3268186
【文章来源】：南京林业大学江苏省
【文章页数】：52 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
子弹的膛线划痕Fig.2-1Striationmarkofbullets
6本文以弹底窝痕为实验样本对象，对弹底窝痕三维微观几何形貌进行分析，根据上文所述，弹痕三维几何形貌的粗糙度包含着枪支的个体信息，反映着枪支部件的加工特点，可根据弹痕的粗糙度匹配对应枪支，进行枪支鉴定，而这种粗糙度在整个表面几何形貌上表现为于凸峰或凹谷的特征点，并且实际的鉴定工作也围绕此展开。局部特征算法中的SURF算法进行特征检测时所提取的特征点大体呈现斑点结构（blob-likestructures)，这些斑点结构恰恰就是凸峰或凹谷最基本的表现形式，因此从理论上来说SURF算法适用于枪弹痕迹纹理形貌特征的描述，可用于枪弹痕迹形貌的特征提取与匹配[42,45]。2.2SURF痕迹特征提取2.2.1SURF特征点定位2.2.1.1积分图像SURF算法涉及积分图像概念[47]。积分图像中任意一点i,j的值iii,j，为原点到点i,j相对应区域灰度值之和，即图2-2枪弹底火痕迹示意图，A为击针头痕，B为抛壳挺痕迹，C为弹底窝痕。Fig.2-2Toolmarksonbullets,Aisfiringpinimpression,Bisejectormark,Cisbreechfaceimpression图2-3弹底窝痕的微观几何形貌Fig.2-3Microscopicgeometrictopographiesofbreechfaceimpression
6本文以弹底窝痕为实验样本对象，对弹底窝痕三维微观几何形貌进行分析，根据上文所述，弹痕三维几何形貌的粗糙度包含着枪支的个体信息，反映着枪支部件的加工特点，可根据弹痕的粗糙度匹配对应枪支，进行枪支鉴定，而这种粗糙度在整个表面几何形貌上表现为于凸峰或凹谷的特征点，并且实际的鉴定工作也围绕此展开。局部特征算法中的SURF算法进行特征检测时所提取的特征点大体呈现斑点结构（blob-likestructures)，这些斑点结构恰恰就是凸峰或凹谷最基本的表现形式，因此从理论上来说SURF算法适用于枪弹痕迹纹理形貌特征的描述，可用于枪弹痕迹形貌的特征提取与匹配[42,45]。2.2SURF痕迹特征提取2.2.1SURF特征点定位2.2.1.1积分图像SURF算法涉及积分图像概念[47]。积分图像中任意一点i,j的值iii,j，为原点到点i,j相对应区域灰度值之和，即图2-2枪弹底火痕迹示意图，A为击针头痕，B为抛壳挺痕迹，C为弹底窝痕。Fig.2-2Toolmarksonbullets,Aisfiringpinimpression,Bisejectormark,Cisbreechfaceimpression图2-3弹底窝痕的微观几何形貌Fig.2-3Microscopicgeometrictopographiesofbreechfaceimpression
【参考文献】：
期刊论文
[1]运用Evofinder枪弹自动识别系统对建档手枪弹头数字化建档的研究[J]. 李岳松,罗亚平. 刑事技术. 2018(05)
[2]枪弹和工具痕迹线条模式鉴定标准及其自动检验技术[J]. 杨敏,付一鸣,吴雪冬. 广东公安科技. 2017(04)
[3]基于弹头发射痕迹特征分析的检测方案研究[J]. 李波,李磊. 科技创新导报. 2016(21)
[4]三维弹头痕迹自动比对实验研究[J]. 钟新文,任博远. 净月学刊. 2016(05)
[5]单目视觉定位中SURF算法参数的优化[J]. 赵立双,冯莹,曹毓. 计算机技术与发展. 2012(06)
[6]枪案物证分析新技术系列讲座之一 枪弹痕迹计算机识别技术[J]. 王放明. 中国防伪报道. 2009(10)
[7]枪案物证检验技术现状与发展[J]. 王放明. 包头职业技术学院学报. 2006(03)
[8]对射击后弹壳先后顺序的初探[J]. 雷祖林. 弹道学报. 1996(02)
博士论文
[1]基于样条滤波和全元匹配的三维底火弹痕识别技术的研究[D]. 佟明斯.哈尔滨工业大学 2016
[2]三维枪弹痕迹自动识别系统关键技术研究[D]. 凌剑勇.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2014
硕士论文
[1]枪弹痕三维可视化算法研究[D]. 马鑫.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 2017
[2]子弹弹壳痕迹的CMC自动识别方法的研究[D]. 陈喆.哈尔滨工业大学 2015
[3]基于三维激光彩色扫描仪的公安子弹综合检测软件系统关键算法研究和实现[D]. 鲁静.华中科技大学 2006
[4]弹头痕迹摄像与识别系统[D]. 杨少波.华中科技大学 2004
本文编号：3268186
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3268186.html
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