显微红外成像技术在刑侦领域的应用

结合真实的案例阐述显微红外技术在刑侦领域中的最新应用。使用显微红外光谱仪的成像技术对混合物证进行比对分析,获得待测物证的红外光谱,从而排除其他谱线的干扰,得到真实可靠的红外光谱信息,为案件的定性提供依据。     

网格运动统计的刑侦现勘图像匹配算法

刑侦现勘图像存在质量差、模糊、目标复杂且分辨力低等缺点,这些缺点导致图像匹配时出现效果差、耗时长等问题,针对该问题提出一种基于网格运动统计(GMS)的特征匹配算法。该算法首先使用网格对图像均匀分割,然后在网格邻域中统计额外支持特征的数量,其次分别计算正确与错误匹配的概率以构造评分函数,最后通过评分函数和评分阈值来区分正确与错误匹配。实验结果表明,该算法对刑侦现勘图像能够实现快速准确的匹配,且该算法对模糊人脸和高纹理的刑侦现勘图像都有较好的匹配效果。     

基于特征增强的模糊红外刑侦目标提取算法研究

本研究旨在解决红外图像刑侦场景中目标边缘模糊和轮廓不完整等问题。提出了一种基于特征增强的模糊刑侦目标提取方法。首先,设计模糊刑侦目标边缘提取网络模型(Blurry Criminal Investigation Target Edge Extraction Network Combined with Spatial Channel Attention, BCES-Net),并利用空间通道关注模块(Spatial and Channel Attention Module, STCAM)获取具有强语义信息的特征图像。接着通过建模提取来获取包含语义类别信息的边缘特征和模糊刑侦目标特征。在训练过程中,基于特定损失函数和多种特征融合技术,通过反复监督学习和训练校正,提高了边缘和模糊刑侦目标分割性能。在手部热痕迹数据集上,与DeeplabV3+、U-Net、HRNet、PSPNet等模型相比,BCES-Net模型在均交并比(mean Intersection over Union, mIoU)、平均精度均值(mean Average Precision, mAP)、准确率等评价指标上显著优越,mIo...     

浅析缩微科技技术在刑侦痕迹检验照相中缩微胶片的应用

在现场勘查和物证查验中,通过很多次的测验和解析,12℃全色缩微胶片的选择作为一种感光材料,大大提高了对比度的痕迹,并把它应用到实际的案例中,取得了良好的效果。     

指纹遗留时间的研究方法

自19世纪末期,指纹鉴定一直是世界上犯罪侦查中最有效的个体识别物证手段之一。但是,指纹遗留时间的确定至今仍是一个相对未开发的研究领域。指纹脊线的物理形貌特征和残留物的化学成分因遗留者、遗留客体和环境的不同而产生显著差异。而且,随着指纹存留条件和老化时间的不同,其物理特征和化学组成的分子种类及含量等也随之变化。研究指纹残留物的物理特征和起始化学组成以及随遗留时间的变化关系是法医科学研究的重点课题,不仅有利于发展新的指纹检测方法和技术,而且可以提升鉴别犯罪现场发现的指纹的相关性。本文主要讨论已发展的各种方法和技术,如液相色谱、荧光光谱、红外光谱、紫外-可见光谱、拉曼光谱、质谱和高分辨率成像等方法,以及这些方法在指纹残留物的物理特征和化学组成及其随遗留时间的变化关系的研究中取得的进展以及局限性。最后,对发展潜在更可靠的指纹遗留时间确定方法中面临的挑战和未来的发展趋势进行展望。