基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法

2023-04-28 07:34:16

基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法
【專利摘要】本發明是一種基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法。目前槍彈自動比對檢索系統是採用數字攝影的方法獲取彈痕放大的平面二維圖像，該方法忽略了彈頭痕跡高度信息，不能反映彈頭髮射痕跡的真實形貌，因此可提供識別參考的信息量相對較少。基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，提取槍彈數據的多維特徵，聯合多維特徵優勢實現彈痕數據精確的比對分析，針對三維彈痕數據的三維拓撲結構特性的描述問題，提出基於3D-Zernike的三維特徵提取方法，基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法包括以下步驟：提取均值曲線；特徵粗匹配；在感興趣區域內進行三維特徵提取及分析；比對分析。本發明用於信號與信息處理。
【專利說明】基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法
[0001]

【技術領域】： 本發明涉及一種基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法。
[0002]

【背景技術】： 目前槍彈自動比對檢索系統是採用數字攝影的方法獲取彈痕放大的平面二維圖像，該 方法忽略了彈頭痕跡高度信息，不能反映彈頭髮射痕跡的真實形貌，因此可提供識別參考 的信息量相對較少。主要為三部分：圖像數據採集，特徵量分析以及資料庫和網絡連接系 統。圖像數據的採集使用數字攝影的方法，將彈頭裝夾在由電機控制的旋轉工作檯上，旋轉 一周後由計算機進行圖像拼接、處理和分析[8、9]。該系統能夠進行光強的自動調節、雷射 輔助調焦、工作檯自動調整等，不需要過多的人工幹預，可以快速的獲取被測樣品的二維圖 像數據。為提高彈頭彈殼痕跡檢驗、分析的準確性，揭示平面圖形和二維特徵參數所不能表 達的細節特徵，須定量採集彈頭彈殼發射痕跡的三維立體形貌。定量化獲取彈頭彈殼發射 痕跡的真實形貌，提取彈頭彈殼痕跡三維數據特徵，進行分析。2007,美國國家標準與技術 研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST)著手組建國家彈痕數 據庫，開始研究並進行可行性評估，在槍彈三維表面分析方面做了初步的探索研究。
[0003] 在國內，彈頭痕跡檢驗發展也在朝著定量化方向發展。開發了槍彈痕跡自動識別 系統，首先採用彈頭滾壓錫紙，在錫紙上獲得彈頭表面的信息，然後通過攝像系統攝取錫紙 上的表面痕跡，最後進行自動識別。研製了槍彈痕跡計算機自動識別系統，該系統包括射擊 彈殼痕跡的非接觸性提取，痕跡信息分析、處理兩部分，是國內第一套槍彈痕跡計算機自動 識別系統。總的來說，受各方因素制約，國內槍彈痕跡識別研究剛剛起步，需要新技術、新方 法的支持。
[0004] 隨著世界性的持槍犯罪案件數量逐漸增加，持槍犯罪分子流竄作案，系列性犯罪， 危害時間長，危害範圍廣，已給公民的生命財產安全造成了極大的危害，近年來，我國持槍 作案的事件也逐漸增多，而且犯罪性質嚴重，危害極大。因此對於涉槍案件必須迅速偵破， 儘快制止進一步的持槍犯罪，此外，犯罪分子用於作案的槍枝的種類增加，需要作刑事鑑定 的彈頭、彈殼數量極大，槍彈痕跡複雜，彈頭、彈殼痕跡形態既有其確定性，又表現出一定的 隨機性和模糊性，這樣，在槍案偵破和提供刑事物證過程中，發射槍枝種類和槍枝同一性的 認定遇到了極大的困難，以下三個問題非常重要：一是鑑定速度要快；二是鑑定的準確度 要高；三是需要將彈頭痕跡數據化，建立資料庫，實現槍彈痕跡的計算機檢驗和快速識別， 防止涉槍案件竄併案的發生，快速準確的識別發射槍枝，提高持槍案件的偵破率和增加持 槍犯罪的打擊力度。隨著三維掃描技術的發展，彈頭三維痕跡數據化使得槍彈頭痕跡計算 機自動識別成為可能，為了提高涉槍案件的辦案效率和準確度，有效打擊和遏制持槍犯罪， 世界上一些先進國家都對槍彈痕跡計算機檢驗技術進行了研究，實現槍彈痕跡的計算機識 別。
[0005] 根據彈頭上的痕跡可以判斷出發射槍的種類，並最終確定發射該彈頭的槍枝。因 此，準確快速地檢驗和分析槍彈痕跡將對槍枝管理、涉槍案件的偵破起著重要的作用，為辦 案提供科學依據，加快辦案的速度、簡化辦案的過程。而且可以將使用過的彈頭和彈殼建立 資料庫，連接到一個完整的信息網絡之中，實現槍彈信息的網絡化管理和利用，槍彈頭痕跡 自動識別方法是實現槍彈痕跡自動識別系統的重要組成部分，隨著三維掃描技術、現代信 號處理技術的發展，彈頭三維痕跡數據化使得槍彈頭痕跡計算機自動識別成為可能，然而 現在公安系統中也沒有直接應用槍彈的三維建立的槍彈檔案庫，更沒有針對三維數據信息 的彈痕比對算法和軟體。
[0006] 隨著三維掃描技術的發展，彈頭三維痕跡數據化使得槍彈頭痕跡計算機自動識別 成為可能，用於彈頭痕跡檢驗的手段和技術，主要可分為定性化檢驗和定量化檢驗兩種方 式。定性化檢驗一般採用體視顯微鏡、比較顯微鏡，電子顯微鏡。槍彈痕跡檢測技術發展的 必然趨勢是痕跡的定量化檢驗，其首要任務是真實、全面地獲取有關彈頭髮射痕跡的信息， 國內目前的檢測技術多以定性分析為主，受人為影響較大，效率低。
[0007]


【發明內容】
： 本發明的目的是提供一種基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法。
[0008] 上述的目的通過以下的技術方案實現： 提取槍彈數據的多維特徵，聯合多維特徵優勢實現彈痕數據精確的比對分析。針對三 維彈痕數據的三維拓撲結構特性的描述問題，提出基於3D-Zernike的三維特徵提取方法， 基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法包括以下步驟： 提取均值曲線； 特徵粗匹配； 在感興趣區域內進行三維特徵提取及分析； 比對分析。
[0009] 所述的基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，所述的提取均值曲線，採用自適 應均值濾波法對彈痕數據進行噪聲去除的預處理，對預處理後的彈痕次稜三維數據在Χ0Ζ 軸上的投影，投影曲線可以很好的反映彈痕走勢，取各投影曲線在Z軸上的均值，由均值構 成的曲線。
[0010] 所述的基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，所述的特徵粗匹配，由於樣本數 據的每個彈頭有4個次稜數據，即cl、c2、c3和C4。在測量採集時，由一個次稜彈痕旋轉到 另一個彈痕，統一按照逆時針方向旋轉或者順時針，且樣本的次稜擦痕數據也按照測量順 序，給出編號cl、c2、c3和c4,但每個擦痕數據並不是按照編號對應的，所以存在如下四種 匹配方案： 方案; cl - c%c2 - c'2,c3-c3?c4 -c4 方案,2 ； cl-c2,c2~ c3,c3~-c4,c4-cl 方案,3 方案 . cl-c43c2-cl3c3--i：2?c4-c3 所述的基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，所述的在感興趣區域內進行三維特徵 提取及分析，根據得到彈痕的初步匹配結果，在此基礎上提取三維特徵做進一步匹配分析。 三維數據的三維特徵區別於二維特徵能夠很好的反應數據的拓撲結構，目前國內對槍彈痕 跡的研究較少，更加沒有三維彈痕特徵提取方面的研究。針對三維彈痕數據的特點，本文的 三維不變矩特徵採用的是3D-Zernike描述子，該特徵由N. Canterakis提出用於三維目標 識別，隨後M. Novotni和R. Klein對其算法進行改進，R. D. Μ----η等人發現該描述子 的優良性質將其用於醫學圖像中血管瘤的辨別，國內研究人員將其用於基於DEM的地形匹 配。3D-Zernike描述子可以充分反映出目標的三維空間結構，越高階次的描述子越能描述 目標的三維空間形狀的細節。該立體特徵不但能夠保持較好的平移，尺度，旋轉不變性，而 且具有信息表達的冗餘性小，信息表達的高效性，魯棒性。3D-Zernike矩可以克服不同角 度，不同光照等噪聲對數據分析的影響。
[0011] 所述的基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，所述的比對分析，計算不同彈痕 數據的3D-Zernike描述子之間的歐式距離，通過歐式距離的大小描述兩數據之間的相似 程度進行匹配識別。
[0012] 本發明的有益效果： 槍彈頭痕跡採集及自動識別方法是實現槍彈痕跡自動識別系統的重要組成部分。隨著 三維掃描技術、現代信號處理等技術的發展，彈頭三維痕跡數據化使得槍彈頭痕跡計算機 自動識別成為可能，然而現在公安系統中也沒用直接應用槍彈的三維建立的槍彈檔案庫， 更沒有針對三維數據信息的彈痕比對算法和軟體。本課題首次就採集到的三維彈痕數據實 現槍彈數據的預處理、特徵提取及特徵選擇到相似性比較分析的完整系統的分析過程，並 且首次針對三維彈痕數據的三維拓撲結構特性的描述問題，提出基於3D-Zernike的三維 特徵提取方法。
[0013] 通過光學透鏡組形成三維顯微檢測系統對微觀視場範圍進行精確的測量，進而得 到完成、準確的槍彈數據，利用數位訊號處理技術，經過槍彈數據預處理、特徵提取，建立彈 痕特徵資料庫，經特徵選擇，再對槍彈特徵數據進行相關性及相似性比較分析。本發明是集 槍彈的數據的預處理、數學模型構建、特徵提取、特徵選擇，比較分析於一體的識別系統，添 補了國內外在此領域的空白。
[0014] 現在用於立體測量領域的顯微技術有基於掃描電子顯微鏡和基於光學體視顯微 鏡兩種方法。對掃描電子顯微鏡的研究與應用國外有一些機構在研究，同時在2001年已經 有比較成熟的軟硬體系統出現，國內曾在有些科研單位做過此方面研究，發表過一些文章， 但未見產品化系統出現。現在公安系統中也沒用直接應用槍彈的三維建立的槍彈檔案庫， 更沒有針對三維數據信息的彈痕比對算法和軟體。
[0015] 1.本發明利用提取均值曲線，採集系統非接觸式測量、變視場的全場式測量加點 位測量相結合，測量速度快，測量得到高清晰度的二維圖像和高精度的三維數據。該採集系 統可用於生物學、醫學、工業、環保、材料、公安刑偵、微機械、微電子、精密加工領域的形狀 和變形測量，具有重要的研究價值和廣闊的應用前景。
[0016] 2.本發明利用特徵粗匹配，進行槍彈數據分析、噪聲分析、噪聲模型建立、噪聲去 除以及為後續部分特徵提取所做的邊緣提取技術等，提出了具有自適應噪聲判別的濾波方 法，稱為自適應均值濾波法。
[0017] 3.本發明利用在感興趣區域內進行三維特徵提取及分析，次稜數據的坡膛區域 向彈頭中心Z軸方向投影的均值曲線等特徵的提取。並且首次針對三維彈痕數據的三維拓 撲結構特性的描述問題，提出基於3D-Zernike的三維特徵提取方法。充分利用3D-Zernike 描述子的平移，尺度，旋轉不變性，信息表達的高效性，面向真實三維彈痕數據進行分析和 比較，實驗驗證了該特徵對於三維彈痕數據描述的有效性，3D-Zernik e描述子對彈痕的次 稜數據的描述表現出很好的同一性和差異性。
[0018] 4.本發明利用比對分析，建立基於三維彈頭數據的原始資料庫、特徵資料庫以及 比對分析結果庫，搭建三維彈痕比對軟體平臺。
[0019]

【專利附圖】

【附圖說明】： 附圖1是本發明的基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法圖。
[0020] 附圖2是本發明採集的彈痕數集次稜1的三維點集數據圖。
[0021] 附圖3是本發明採集的彈痕數集次稜2的三維點集數據圖。
[0022] 附圖4是本發明採集的彈痕數集次稜3的三維點集數據圖。
[0023] 附圖5是本發明採集的彈痕數集次稜4的三維點集數據圖。
[0024] 附圖6是本發明彈頭1痕跡對應的3DZD圖。
[0025] 附圖7是本發明彈頭1旋轉一定角度後對應的3DZD圖。
[0026] 附圖8是本發明彈頭2痕跡對應的3DZD圖。
[0027] 附圖9是本發明彈頭1痕跡對應的3DZD與其它彈頭痕跡對應特徵的比較圖。
[0028]

【具體實施方式】： 實施例1 : 一種基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，提取槍彈數據的多維特徵，聯合多維特 徵優勢實現彈痕數據精確的比對分析，針對三維彈痕數據的三維拓撲結構特性的描述問 題，提出基於3D-Zernike的三維特徵提取方法，基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法包 括以下步驟： 提取均值曲線； 特徵粗匹配； 在感興趣區域內進行三維特徵提取及分析； 比對分析。
[0029] 基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法的框圖如圖1所示： 實施例2 根據實施例1所述的基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，所述的提取均值曲線， 採用自適應均值濾波法對彈痕數據進行噪聲去除的預處理，對預處理後的彈痕次稜三維數 據在Χ0Ζ軸上的投影，投影曲線可以很好的反映彈痕走勢，取各投影曲線在Z軸上的均值， 由均值構成的曲線。
[0030] 實施例3 : 根據實施例1或2所述的基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，所述的特徵粗匹配， 由於樣本數據的每個彈頭有4個次稜數據，即cl、c2、c3和c4。在測量採集時，由一個次稜 彈痕旋轉到另一個彈痕，統一按照一個方向旋轉(或逆時針，或順時針)。且樣本的次稜擦痕 數據也按照測量順序，給出編號cl、c2、c3和c4。但每個擦痕數據並不是按照編號對應的， 所以存在如下四種匹配方案： 方案； c\ - c\c2 - c2,c3 - c3,c4 -c4 方案,2 ：cl-c2,c2-c3,c3-c4?c4-ci 方案,3 方案,4 ； ^1-c4?c2-c1^3-c2^4-c3 如果分別按照上述四種方案，求解出可用於描述特徵相似度的量並求解對應的相似 度，從中選出相似度最高的比對方案.由於特徵提取和求解相似度耗時較多，而4個方案 中只有一個最優，如果能通過簡單有效的算法確立比對方案，則可以節省75%的求解時間。 如此看來，順序匹配算法十分必要。
[0031] 通過對訓練樣本數據的分析和實驗，本文提出了基於相似測度的順序匹配模型， 相似測度是以兩個模式向量的方向是否相近作為考慮的基礎，向量大小並不重要，兩個模 式向量越相似，其相似測度越大。常用的相似測度有夾角餘弦，相關係數，指數相似係數等。 綜合考慮數據樣本的分布特徵，本文採用相關係數作為相似測度來判別匹配順序，其中相 關係數是數據中心化後的矢量夾角餘弦。
[0032] 設, ,則相關係數公式為：

【權利要求】
1. 一種基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，其特徵是：提取槍彈數據的多維特 徵，聯合多維特徵優勢實現彈痕數據精確的比對分析，針對三維彈痕數據的三維拓撲結構 特性的描述問題，提出基於3D-Zernik e的三維特徵提取方法，基於多維特徵提取的槍彈痕 跡比對方法包括以下步驟： 提取均值曲線； 特徵粗匹配； 在感興趣區域內進行三維特徵提取及分析； 比對分析。
2. 根據權利要求1所述的基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，其特徵是：所述的 提取均值曲線，採用自適應均值濾波法對彈痕數據進行噪聲去除的預處理，對預處理後的 彈痕次稜三維數據在XOZ軸上的投影，投影曲線可以很好的反映彈痕走勢，取各投影曲線 在Z軸上的均值，由均值構成的曲線。
3. 根據權利要求1或2所述的基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，其特徵是：所 述的特徵粗匹配，由於樣本數據的每個彈頭有4個次稜數據，即cl、c2、c3和c4,在測量採 集時，由一個次稜彈痕旋轉到另一個彈痕，統一按照逆時針方向旋轉或者順時針，樣本的次 稜擦痕數據也按照測量順序，給出編號cl、c2、c3和c4,但每個擦痕數據並不是按照編號對 應的，所以存在如下四種匹配方案： 方案好q ；cl-cl,c2-c2,c3-c3,c4-c4 W2 ：cl-c2,c2-c3,c：3-c4,c4-cl W3 ：c\ -c3,c2 -cA,c3-c\,cA-c2 方案『4 ；cl-c4,c2-cl,c3-c'2,c4-c3。
4. 根據權利要求1或2或3所述的基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，其特徵是： 所述的在感興趣區域內進行三維特徵提取及分析，根據得到彈痕的初步匹配結果，在此基 礎上提取三維特徵做進一步匹配分析，三維數據的三維特徵區別於二維特徵能夠很好的反 應數據的拓撲結構，3D-Zernike描述子充分反映出目標的三維空間結構，越高階次的描述 子越能描述目標的三維空間形狀的細節，該立體特徵不但能夠保持較好的平移，尺度，旋轉 不變性，而且具有信息表達的冗餘性小，信息表達的高效性，魯棒性，3D-Zernike矩克服不 同角度，不同光照等噪聲對數據分析的影響。
5. 根據權利要求1或2或3或4所述的基於多維特徵提取的槍彈痕跡比對方法，所述 的比對分析，計算不同彈痕數據的3D-Zernik e描述子之間的歐式距離，通過歐式距離的大 小描述兩數據之間的相似程度進行匹配識別。
【文檔編號】G06K9/46GK104123546SQ201410358260
【公開日】2014年10月29日 申請日期:2014年7月25日 優先權日:2014年7月25日
【發明者】高風嬌, 吳岡, 閆奕名, 何豔, 宋昌紅, 費磊, 楊洋, 叢曉丹, 王金玉, 朱國強, 孫恩文 申請人:黑龍江省科學院自動化研究所