基于高光谱成像技术的微量血迹检测研究

• 作者: 周慧 李成成 汤斌 王博思 田霞 罗彬彬 赵明富 邹雪
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 血迹 高光谱 分类
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 激光检测与系统
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TN249
• 字数: 4586字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2017.05.045

摘要

采用高光谱成像技术对同种介质上的不同血迹进行分类识别.利用高光谱成像系统采集木头、玻璃、布上的兔血、鸡血、人血的高光谱图像数据,并提取出感兴趣区域,得到三种血迹的光谱数据.使用db4小波对光谱进行去噪处理,建立BP神经网络模型、SVM模型和谱面积法对血迹进行分类识别.通过对比发现,高光谱图像技术与BP神经网络模型的相结合,平均识别率可以达到82.44％,BP神经网络模型的综合运算时间为1.0380s;高光谱图像技术与SVM模型相结合,平均识别率可以达到99.82％,时间消耗仅用0.2092s;高光谱技术与谱面积法结合,可以保留光谱的全部信息,并且数据处理较为简单.研究结果表明高光谱成像技术与SVM模型、谱面积法相结合对微量血迹检测具有很好的识别作用,可为微量的血迹识别提供参考.