基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法及系统技术方案

本发明专利技术是关于一种基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法及系统。本发明专利技术依据现场痕迹反映出的花纹特征、结构特征、磨损特征及反映造痕体自身性质的个性特征分别从整体、部位和个性三个层次的特征进行逐级痕迹比对认定，整个认定过程不需要人工参与，自动提取特征并进行自动比对。另外，本发明专利技术自动检测提取特征及认定，不需要人工标画特征，很好的解决了人为认定的时效性问题和二义性问题。本发明专利技术的认定过程是针对现场痕迹的花纹特征、结构特征、磨损特征及反映造痕体自身性质的个性特征，并非单一特征进行认定，因此判定结果更加精确。因此，本发明专利技术可以广泛用于痕迹认定领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种同一认定方法及系统，特别是关于一种基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法及系统。
技术介绍
同一认定是指具有专门知识、经验的人，通过案件中多次出现的物品、物质进行比较、分析，判定其是否来源于同一个客体的认识活动。现场痕迹同一认定的目的是，通过比对不同现场提取到的痕迹或采集嫌疑人痕迹，依据痕迹反映出的花纹特征、结构特征、磨损特征及反映造痕体自身性质的个性特征，判定现场痕迹是否为同一造痕体所遗留。在我国痕迹检验工作中，经过许多专家的努力，已形成了一套独有的技术体系，在痕迹研究的许多方面，取得了许多世界领先的科技成果，在实践中破获了许多刑事案件。然而痕迹认定却因自身理论，应用等种种因素的限制，导致其在侦查实践中的应用上存在着重重困难。主要表现在传统的手工操作、人工管理方法严重制约了痕迹认定技术在侦察破案中的作用。痕迹图像认定方法主要研究解决人工认定方法中存在的问题：过分依赖专家，依据标准不统一，及人工标定特征耗时且存在二义性(通俗理解是一个东西在一种环境下会出现两种及以上含义，导致难以清楚到底何种意思)。目前痕迹图像的自动识别方法目的多为检测痕迹的相似性，不能从根本上解决现场痕迹同一认定问题。对于现场痕迹的自动同一认定，国内外还没有形成完全成熟的解决方案，因此痕迹图像认定技术的研究对案件的侦破以及嫌疑人的认定具有重要的参考价值。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法及系统，能够对待认定图像自动提取特征并进行自动比对，从而进行同一认定。为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：一种基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法，其中现场痕迹包括花纹特征、结构特征、磨损特征和造痕体自身性质特征，它包括以下步骤：1)针对两幅待认定痕迹图像分割和全局配准的预处理，使得二者规格相同，以便实现相同位置的对比；2)针对两幅预处理过后的痕迹图像提取痕迹特征，该提取特征包括提取整体特征、提取部位特征和提取个性特征，其中提取部位特征包括部位粗分区特征和部位细分区特征；其中整体特征反映现场痕迹的花纹特征和结构特征；部位粗分区特征反映现场痕迹的磨损特征；部位细分区特征和提取个性特征反映的是现场痕迹的造痕体自身性质特征；3)根据提取的特征判定两幅待认定痕迹图像是否为同一痕迹，其包括以下步骤：①根据两幅待认定痕迹图像的整体特征相似度判定是否同一，若该相似度未超过相应的阈值，则否定同一；否则进入下一步继续判定；②根据两幅待认定痕迹图像的计算两幅待认定痕迹图像的各部位分区的归一化相关系数作为部位各分区的相似度，求各分区相似度加权和作为部位粗分区特征相似度判定是否同一，若该相似度未超过相应的阈值，则否定同一；否则进入下一步继续判定；③根据两幅待认定痕迹图像的部位粗分区特征和个性特征相似度的乘积作为总相似度判定是否同一，若该相似度超过相应的阈值，则为同一；否则否定同一。所述步骤2)中提取整体特征的过程如下：针对两幅预处理过后的痕迹图像分别进行傅里叶变换，然后采用带通滤波器进行滤波，滤波后取绝对值，得到各痕迹图像对应的整体特征。所述步骤2)中提取部位特征的过程如下：A、根据造痕体的解剖结构，将各痕迹图像细划为若干个不规则大小的子区域，并将各个子区域灰度值矩阵作为部位粗分区特征；B、对各个子区域外接矩形进行等大小划分方块，提取各子区域内所有方块灰度值作为部位细分区特征。所述步骤2)中痕迹图像划分为19个子区域。所述步骤2)中提取个性特征的过程如下：从两个方面进行提取：方面1：A、对各痕迹图像在多尺度下进行角点检测，得到各自的角点；B、利用特定形态细节特征在痕迹图像上反映出的特点，并依据痕迹鉴定方面先验知识，即痕迹鉴定中如何认定特征为个性特征，对检测出来的角点进行近一步筛选，筛选结果为个性特征点；方面2：提取各痕迹图像边缘，得到连通区域，当连通区域直径符合设定范围时，连通区域的中心作为对方面1中得到的个性特征点的补充；通过以上两个方面得到的个性特征点为中心周围固定大小方块，即与部位细分区小方框等大小，取个性特征点周围方框内灰度矩阵作为个性特征，描述该个性特征点。基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定系统，其特征在于：它包括预处理模块、特征提取模块和同一判定模块；所述预处理模块用于针对两幅待认定痕迹图像分割和全局配准的预处理，使得二者规格相同，以便实现相同位置的对比，并将预处理完成的图像发送给所述特征提取模块，上述现场痕迹特征包括花纹特征、结构特征、磨损特征和造痕体自身性质特征；所述特征提取模块包括整体特征提取单元、部位特征提取单元和个性特征提取单元，且所述部位特征提取单元包括部位粗分区特征提取机构和部位细分区特征提取机构；所述整体特征提取单元用于提取反映现场痕迹的花纹特征和结构特征的整体特征；所述部位特征提取单元中所述部位粗分区特征提取机构用于提取反映现场痕迹的磨损特征的部位粗分区特征；所述部位细分区特征提取机构用于提取部位粗分区特征；所述个性特征提取单元提取用于个性特征，结合所述部位细分区特征提取机构的部位粗分区特征形成反映现场痕迹的造痕体自身性质特征；所述特征提取模块将所有特征传送给所述同一判定模块；所述同一判定模块包括整体判定单元、部位粗分区判定单元和部位细分区及个性判定单元，且所述整体判定单元连接所述整体特征提取单元，所述部位粗分区判定单元连接所述部位粗分区特征提取机构，所述部位细分区及个性判定单元连接所述部位细分区特征提取机构和所述个性特征提取单元；所述整体判定单元用于计算两幅待认定痕迹图像的整体特征相似度，判定该相似度是否超过设定阈值，若未超过则判定为两幅待认定痕迹图像不同一，否则继续比较，进入所述部位粗分区判定单元；所述部位粗分区判定单元用于计算两幅待认定痕迹图像的部位粗分区特征相似度，判定该相似度是否超过设定阈值，若未超过则判定为两幅待认定痕迹图像不同一，否则继续比较，进入所述部位细分区及个性判定单元；所述部位细分区及个性判定单元用于计算两幅待认定痕迹图像的部位细分区特征和个性特征相似度的乘积作为总相似度，判定该相似度是否超过设定阈值，若未超过则判定为两幅待认定痕迹图像不同一，否则同一。本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本专利技术依据现场痕迹反映出的花纹特征、结构特征、磨损特征及反映造痕体自身性质的个性特征分别从整体、部位和个性三个层次的特征进行逐级痕迹比对认定本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法，其中现场痕迹包括花纹特征、结构特征、磨损特征和造痕体自身性质特征，它包括以下步骤：1)针对两幅待认定痕迹图像分割和全局配准的预处理，使得二者规格相同，以便实现相同位置的对比；2)针对两幅预处理过后的痕迹图像提取痕迹特征，该提取特征包括提取整体特征、提取部位特征和提取个性特征，其中提取部位特征包括部位粗分区特征和部位细分区特征；其中整体特征反映现场痕迹的花纹特征和结构特征；部位粗分区特征反映现场痕迹的磨损特征；部位细分区特征和提取个性特征反映的是现场痕迹的造痕体自身性质特征；3)根据提取的特征判定两幅待认定痕迹图像是否为同一痕迹，其包括以下步骤：①根据两幅待认定痕迹图像的整体特征相似度判定是否同一，若该相似度未超过相应的阈值，则否定同一；否则进入下一步继续判定；②根据两幅待认定痕迹图像的计算两幅待认定痕迹图像的各部位分区的归一化相关系数作为部位各分区的相似度，求各分区相似度加权和作为部位粗分区特征相似度判定是否同一，若该相似度未超过相应的阈值，则否定同一；否则进入下一步继续判定；③根据两幅待认定痕迹图像的部位粗分区特征和个性特征相似度的乘积作为总相似度判定是否同一，若该相似度超过相应的阈值，则为同一；否则否定同一。...

【技术特征摘要】
1.一种基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法，其中现场痕迹包
括花纹特征、结构特征、磨损特征和造痕体自身性质特征，它包括以下步骤：
1)针对两幅待认定痕迹图像分割和全局配准的预处理，使得二者规格相同，
以便实现相同位置的对比；
2)针对两幅预处理过后的痕迹图像提取痕迹特征，该提取特征包括提取整
体特征、提取部位特征和提取个性特征，其中提取部位特征包括部位粗分区特
征和部位细分区特征；
其中整体特征反映现场痕迹的花纹特征和结构特征；部位粗分区特征反映
现场痕迹的磨损特征；部位细分区特征和提取个性特征反映的是现场痕迹的造
痕体自身性质特征；
3)根据提取的特征判定两幅待认定痕迹图像是否为同一痕迹，其包括以下
步骤：
①根据两幅待认定痕迹图像的整体特征相似度判定是否同一，若该相似度
未超过相应的阈值，则否定同一；否则进入下一步继续判定；
②根据两幅待认定痕迹图像的计算两幅待认定痕迹图像的各部位分区的归
一化相关系数作为部位各分区的相似度，求各分区相似度加权和作为部位粗分
区特征相似度判定是否同一，若该相似度未超过相应的阈值，则否定同一；否
则进入下一步继续判定；
③根据两幅待认定痕迹图像的部位粗分区特征和个性特征相似度的乘积作
为总相似度判定是否同一，若该相似度超过相应的阈值，则为同一；否则否定
同一。
2.如权利要求1所述的基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法，
其特征在于：所述步骤2)中提取整体特征的过程如下：针对两幅预处理过后的
痕迹图像分别进行傅里叶变换，然后采用带通滤波器进行滤波，滤波后取绝对
值，得到各痕迹图像对应的整体特征。
3.如权利要求1所述的基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法，
其特征在于：所述步骤2)中提取部位特征的过程如下：
A、根据造痕体的解剖结构，将各痕迹图像细划为若干个不规则大小的子区
域，并将各个子区域灰度值矩阵作为部位粗分区特征；
B、对各个子区域外接矩形进行等大小划分方块，提取各子区域内所有方块

\t灰度值作为部位细分区特征。
4.如权利要求2所述的基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方法，
其特征在于：所述步骤2)中提取部位特征的过程如下：
A、根据造痕体的解剖结构，将各痕迹图像细划为若干个不规则大小的子区
域，并将各个子区域灰度值矩阵作为部位粗分区特征；
B、对各个子区域外接矩形进行等大小划分方块，提取各子区域内所有方块
灰度值作为部位细分区特征。
5.如权利要求3或4所述的基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认定方
法，其特征在于：所述步骤2)中痕迹图像划分为19个子区域。
6.如权利要求1或2或3或4所述的基于图像统计特征的现场痕迹自动同一认
定方法，其特征在于：所述步骤2)中提取个性特征的过程如下：从两个方面进
行提取：
方面1：
A、对各痕迹图像在多尺度下进行角点检测，得到各自的角点；
B、利用特定形态细节特征在痕迹图像上反映出的特点，并依据痕迹鉴定方
面先验知识，即痕迹鉴定中如何认定特征为个性特征，对检测出来的角点进行
近一步筛选，筛选结果为个性特征点；
方面2：提取各痕迹图像边缘，得到连通区域，当连通区域直径符合设定范
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王新年，吴艳军，张弛，张涛，舒莹莹，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21