加权相似度在枪弹头痕迹自动比对中的应用

加权相似度在枪弹头痕迹自动比对中的应用摘要：根据所给的数据，通过计算发现三种比较稳定的特征是痕迹的线条数量、宽度和截线，因而将这三种特征作为比对特征，并给出了基于数字图像处理和界限约束的提取方法；将痕迹分为前区、中区和后区，分别计算三种特征在各区中的类似水平，得出尾区的比对效果最好；提出了加权类似度比对的方法，并给出完好的比对方案。本文关键词语：加权类似度自动比对特征提取一、引言在公安理论中，要根据弹头上的痕迹来判定两个弹头能否为同一支枪发射的。然而现代高精度数据收集设备为自动比对方法创造了条件。自动比对方法的经过分为两步：第一步，通过光学设备收集弹头上8片痕迹的3维数据，保存为8个文件。第二步，采取适当的方法，通过电脑比对，判别一个弹头与样本弹头的类似水平，以便确认发射该弹头的枪支。这个问题很实用，但要求到达较高的精确性就很困难。那么，根据所给的数据，如何的特征能够用于比对，并给出提取这些特征的方法，采取数据的哪一部分用作比对，其效果比较好。本文就这些问题展开研究。二、问题的分析同一认定是专门研究怎样运用科学手段来确定受审查的嫌疑客体〔人或物〕同犯罪事件有关的正在寻找的那个客体能否同为一人或同为一物的科学理论。当根据待比对的弹头来对嫌疑手枪进行同一认定时，经检验人员检验，假如确定弹头上留下的膛线痕迹，确是通过该手枪发射所留下的痕迹，便可认定这支手枪恰是杀人的工具，这样就认定了弹头与手枪的同一。由于实际问题的复杂性，即便是同一支枪，也不大可能在两枚弹头上留下同一种痕迹，于是构建加权类似度的比对方法来到达弹头同一认定。假如这两枚弹头的加权类似度大于设定的阈值，则判定它们是由同一枪支所发射的。三、问题的建模与解答〔一〕特征提取次棱线的痕迹分布成斜线状(与圆柱母线有一个夹角)，每一片痕迹的重要部分都显示为不同大小和不同深浅的线条〔如此图1〕。痕迹的重要特征是线条状特征，这些特征也是出于枪管内壁相应部位的特殊构造造成的，每一支枪都不可能一样，因而这些特征在比对中有较高的价值。这些痕迹从图中能够看出有一定的宽度，痕迹中有一定数量的线条，线条有一定的宽度和长度。痕迹的斜度是指痕迹相对于弹头轴线方向的倾斜角度〔如此图2中的A〕。理论上讲，痕迹的斜度与膛线的缠角相等。一般枪管膛线均为等脐膛线，当下各国不同种类的枪支，其膛线缠角一般在3-8度。不同缠度角的枪支发射的弹头在射击弹头上膛线痕迹的斜度也不同，反之，通过测量射击弹头上膛线痕迹的倾斜角度，即可判明发射枪支枪管的缠角，进而缩小枪种范固。图1痕迹特征图2痕迹斜角1.痕迹线条数量特征提取通过数字图像处理能够得到整幅图像上的直线特征，在两条边沿直线间的直线即为所求直线。统计得出直线的数量。2.痕迹线条宽度特征提取采取最小二乘拟合得到痕迹边沿直线的方程。计算两条线段沿轴方向的宽度，得到最大宽度和最小宽度。3.痕迹截线特征提取垂直边沿截取弹头痕迹会产生一条曲线，本文称作截线。截线由一些齿状的曲线构成，反映了痕迹的凸凹细节，对于痕迹的自动比对有主要意义。当间隔弹头底部相等的截线有一定的类似度，则能够以为弹头是同一枪支发射的。本文将点云转化为深度图像，截线的提取是在图像上进行的。截线提取的步骤设计如下：〔1〕图像对齐。分别确定两幅图像中痕迹的边沿直线。采取直线提取技术，获得痕迹边沿的直线，计算旋转矩阵和平移矩阵，将两幅图像对齐，即处于同一个坐标系中。〔2〕拟合得到对齐后两幅图像中边沿直线的方程。第一幅图像中的两条直线方程为：，；第二幅图像中两条直线方程为：，。〔3〕采样。首先确定截线的条数，在边沿上均匀的选择个点。对于每个点，沿着轴方向，从该点开始向同一图像中另一边沿方向采样，记录经过点的坐标及像素值。采样停止的条件是到达直线。这样，能够获取一幅图像的条长度不等的截线。对另一幅图像进行一样的操作。操作时，要求采样点和第一幅图像中的采样点相对应。这样能够得到两幅图像对应位置的截线。如此图3所示。图3截线比照图〔二〕痕迹的分区根据痕迹的表现形态，可分为下面三个区域：如此图4所示。图4痕迹分区图一是前区痕迹。这个区域起始于弹头圆弧段末的膛线痕迹起端，延伸到弹头圆柱部的前部。这个区域线痕浅小，一般不明显，不宜进行线条比对。二是中区痕迹。这个区域涉及到弹头圆柱部的大部分。这个区域的擦痕常较少，以至出现无线痕的空白区。假如枪管磨损严重，空白区的面积会减少，以至消失，且呈鱼鳞状。三是尾区痕迹。在膛线痕迹的尾区会构成较多的小线纹痕迹，线痕明显、特征稳定且出现率高。它是弹头圆柱部末端脱离枪口前霎时因弹头的初始扰动，与膛线末端剧烈摩擦的结果。由于存在这种初始扰动，使弹头轴线与枪管轴线不重合，也导致弹头上数条膛线痕迹中某一条膛线痕迹更为清楚明晰、明显、粗大的原固。取一组示例数据〔77t1-1812492的c1和77t2-1812492的c1〕，在三个区中分别计算三种特征的类似度。其中，前两种特征在三个区域内基本一致，因而，重点比较截线特征的类似度。在前区、中区、尾区各取一条截线，计算类似度，得出尾区类似度最大，中区其次，前区最差。截线特征及类似度比较如以下图5所示。下面分别是尾区、中区、前区痕迹截线:〔三〕类似度比对方案1.痕迹线条数量特征类似度若有两幅图像，设图像1中直线条数为，图像2中直线条数为，定义痕迹线条数量特征类似度为：〔3-1〕2.痕迹线条宽度特征类似度设图像1中边沿最宽为，最窄为，图像2中边沿最宽为，最窄为，定义痕迹线条宽度特征类似度为：〔3-2〕3.痕迹截线特征类似度计算截线类似度的方法构建为：〔1〕取第对截线。一对截线指分属两幅图像，且截线的采样位置一样的两条截线。〔2〕差分。将对应位置的像素做差得：〔3-3〕〔3〕定义一个阈值，将第对截线相应像元的类似度定义为〔如此图6所示〕：〔3-4〕〔4〕截线类似度。将截线类似度定义为：〔3-5〕当类似度高于阈值时，以为是同一枪所发的子弹。4.加权类似度计算综合上述三种特征，定义一个总的类似度计算公式：；；〔3-6〕图6截线类似度示意图四、枪弹头痕迹自动比对步骤将上述研究的枪弹头痕迹自动比对的各种技术集成起来，提出一种基于深度图像的枪弹头痕迹自动比对的方案，其步骤为：〔1〕在三维可视化平台中交互去噪并滤波；〔2〕将三维点云生成二维深度图像；〔3〕采取改良型自适应中值滤波算法处理深度图像中的椒盐噪声；〔4〕采取非线性的灰度变换方法加强图像的比照度；〔5〕应用Hough变换和最小二乘拟合提取特征直线；〔6〕坐标变换；〔7〕提取三种特征；〔8〕计算三种类似度得到加权类似度；〔9〕根据类似度确认发射该弹头的枪支。以下为参考文献[1]任庆华.痕迹学.北京：科学出版社，2005.[2]杨少波.弹头痕迹摄像与辨别系统(硕士论文).华中科技大学，2004.[3]尤金·B·布劳克.刑事侦查百年奇观.大众出版社，1989.107～120.[4]周长发