發(fā)布時間：2023-03-27 03:14

　　血液因其具有穩(wěn)定性、客觀性、主體唯一性等特征,是公安工作中認(rèn)定違法犯罪事實的重要證據(jù)。目前基層警務(wù)實操中,對于血液識別的主要方法有化學(xué)試劑法和熒光顯現(xiàn)法,這兩種方法都對會現(xiàn)場血液痕跡產(chǎn)生破壞,具有不可逆的反作用。首先對客體表面類血痕跡處進行高光譜信息掃描,再運用ENVI軟件對高光譜圖進行特征提取并生成數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB數(shù)學(xué)軟件中進一步處理后,創(chuàng)新地運用LIBSVM進行自動訓(xùn)練建模,不斷調(diào)整各項參數(shù),并取得了準(zhǔn)確率達(dá)99.946%的分類成果。證明了SVM算法對犯罪現(xiàn)場血跡識別分類的可操作性,實現(xiàn)了計算機對血液進行自動識別分類的目的,彌補了傳統(tǒng)血跡檢測方法在現(xiàn)場勘驗中痕跡受損、場所受限等問題,為基層警務(wù)實踐提供了創(chuàng)新、可行的借鑒與經(jīng)驗。

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
引言
一、實驗原理
    （一）高光譜成像系統(tǒng)
    （二）SVM（支持向量機）
二、實驗過程
    （一）主要儀器材料
        1. 樣本
        2. 器材
        3. 軟件
    （二）實驗設(shè)計
        1. 獲取實驗樣本
        2. 高光譜成像
        3. 高光譜影像區(qū)域選擇，提取數(shù)據(jù)
        4. 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5. 建立SVM模型與分析
三、實驗結(jié)果
四、分析與總結(jié)



本文編號：3772273