犯罪工具图片快速溯源技术研究

• 作者: 刘益 潘楠 阚立峰
• 来源期刊: 昆明理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: SIFT算法 梯度向量流 Harris角点检测 KNN算法 特征提取
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 机械、电子信息与自动控制
• 页码范围: 52-59
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.72|TH39
• 语种: 中文
• DOI: 10.16112/j.cnki.53-1223/n.2017.03.008

摘要

为克服传统人眼判断方式识别和溯源犯罪工具的低效率和低精度问题,提出了一种犯罪工具图片快速溯源技术.首先通过GVF(梯度向量流)来平滑图像的梯度场,然后使用Harris角点检测算法检测出工具角点,紧接着使用SIFT算法描述特征点对应的特征向量,最后以特征值为样本基础,利用KNN算法进行投票决策.使用Eclipse+ Java+OpenCV对该技术进行编程实现,并付诸实验.实验中,对每个待检测样本均进行10次相似度匹配,将匹配度最高的样本作为最为相似的样本,10组数据总计100次测试.样本识别匹配耗时近2 s,选取相似度程度最高的样本作为识别匹配结果,只有2次错误匹配,匹配率约为98％.本技术经铁路公安局刑侦局和黑龙江省公安局刑侦总队痕迹检验专家的测试,证明其能够有效地应用于作案工具图片的批量对比匹配之中,为犯罪工具快速溯源提供可靠依据.