基于空间聚合加权卷积神经网络的力触觉足迹识别

为了提高力触觉足迹识别的准确率,提出一种基于空间聚合加权注意力机制的足迹识别算法.首先,采用压力足迹采集器采集并构建一个包含100人2000幅力触觉足迹图像的数据集;然后,采用VGG19卷积神经网络预训练模型提取特征,为获取特征图中足迹压力分布感兴趣区域,设计一种空间聚合加权模块(SAWM),该模块专注高响应区域从而提取足迹中显著区域局部特征,并与输入特征图加权融合,保留显著性特征,抑制不重要特征;最后输出的特征经过平均池化在全连接层实现力触觉足迹的识别.试验结果表明,所提算法准确率达到了91.20%,优于其他注意力机制算法以及传统的足迹识别算法.采用空间聚合加权注意力机制网络模型能够有效进行足迹识别,为身份识别提供技术支撑.

家用智能锁具非法开锁方法和勘查要点探讨

我国某市已经出现针对智能锁具的系列入室盗窃案,但是对于智能锁具非法开启的盗窃案件的现场勘查和检验鉴定方法还鲜有报道。为有效打击非法开启智能锁的入室盗窃案件,笔者研究了市场上常见智能锁的结构和非法开启手段,发现针对智能锁的非法开启手段会在门的面板和方钢等部位留下痕迹,同时一些高端智能锁还会留下相应的电子痕迹,在此基础上提出针对家用智能锁的非法开锁方法现场勘查的要点。

全国公安机关鞋样本数据库应用系统的应用与优化

我国已于2011年建立起自动化程度较高的鞋样本数据库检索系统,在本地或远程均可实现对鞋样本图片及其品牌、生产厂家、式样、颜色、材质、价格、销售范围等文字信息进行自动检索。目前,该数据库在案件的侦破过程中得到了较为广泛的应用并发挥了重要作用。随着技术的发展及查询需求的上升,鞋样本数据库还有进一步完善和优化的空间,优化后的系统将会在案件中发挥更大的作用。

无人机在案事件现场勘查中的应用

随着无人机应用领域的不断拓展,无人机逐步在警务领域发挥越来越重要的作用。在案事件现场勘查当中,无人机作为飞行平台,仅搭载航拍和测绘设备已不能完全满足当前现场勘查的任务需求。笔者通过在无人机上搭载机械臂、真空泵、光源和红外摄录设备等,并植入相应的控制程序,实现了无人机对固体、液体和气体物证的发现提取,以及在低照度条件下的摄录功能。通过在实际案件和模拟案例中的应用,表明应用无人机技术可有效提高特殊条件下现场勘验的质量、效率和安全性,为案事件现场勘查应用无人机多角度、立体化、全方位勘查提供了新的可能,也为今后无人机在刑事科学技术领域的研究应用提供了新的思路。

多模态生物特征识别技术的研究进展

近年来,随着技术的飞速发展,生物特征识别技术因其具有难以破坏、难以遗忘、难以篡改等优势而在诸多领域被广泛应用,并发挥了重大作用。然而,单模态的生物特征识别系统的冒充问题和小样本问题依然存在,其准确性和稳定性有待进一步提高。因此,本文首先介绍了生物特征识别系统的研究进展和工作模式,在此基础上,为了解决常规的单模态生物特征识别中存在的问题,重点阐述了多模态生物特征识别系统数据融合过程中不同融合层次的融合方法,旨在为提高系统识别性能提供参考和借鉴,最后指出了多模态生物特征识别的不足之处及相应建议并展望了未来发展方向。

基于足迹图像的FtH-Net预测身高方法

为解决在刑侦领域需要通过脚印信息预测身高的问题,文中提出一种基于深度学习的回归预测算法。该算法首先对原始数据进行预处理来得到适用于深度学习回归模型的数据集,然后根据足迹数据的特性提出了一种由边缘提取和回归预测两个部分组成的新型网络架构FtH-Net(Foot to Height-Net),最后基于预处理得到的数据集和FtH-Net训练得到一个性能良好的预测模型。实验结果表明,相比于传统方法,该方法在保证模型泛化能力的同时大幅度提升了预测的准确率,预测身高2 cm以内的准确率达到了67%。

基于多模块关系网络的2D足迹分类

由于足迹数据的样本量有限,类间差小、类内距大,一般方法难以获取有效的足迹特征表示,导致足迹分类准确度不高。针对双模态2D足迹分类问题,文中提出一种基于小样本学习的多模块网络算法(MulRN),该算法在嵌入单元与关系单元使用了多个模块来提高网络的特征提取能力与特征度量能力,使用具有多分支结构的Inception模块与MRFB模块提升网络的特征提取能力,采用空间注意力模块与通道注意力模块提取出区分度更高的足迹特征,从而更好地实现足迹分类;并在miniImageNet、Omniglot等小样本数据集与双模态2D足迹数据集上进行了实验。实验结果表明,该方法在小样本数据集上具有较好的表现,同时在双模态2D足迹数据集上也达到了不错的效果,特别在右脚双模态数据集上的5-way 5-shot实验中达到了95.41%的分类准确率。

年轮特征在整体分离痕迹检验中的应用

整体分离痕迹可以通过分离体的分离线或分离缘的凹凸形态等特征的拼接、比对进行检验,多数情况下还需将两分离体的分离面进行直接对合以检验其是否吻合。对于部分分离面发生变形的物体,可能无法进行拼接检验,需要利用特征进行检验。本文通过1例羊角锤木把整体分离痕迹检验的案例,介绍年轮特征在整体分离痕迹检验中的应用。

基于SMbGAN的足迹图像反演算法

为解决在足迹识别领域赤足数据匮乏的问题,提出一种基于足底压力图像的反演算法.该算法能够将鞋底压力图像反演成赤足足底压力图像.首先,对原始数据进行去噪、中心化以及旋转等预处理操作;其次,提出一种对称的多分支生成对抗网络(SMbGAN),该结构将足迹图像分成上、下2部分进行独立反演,并且使用全局与局部判别器进行图像判定,提升结构对足迹图像细节的关注度;最后,为了证明反演结果的有效性,在对比真实图像与反演图像的结构相似性(SSIM)以及平均绝对误差(MAE)指标的基础上,对反演出的赤足足底压力图像进行了身份检索实验.结果表明,相比其他结构,SMbGAN更适合足迹图像的反演任务,真实赤足图像与生成赤足图像的SSIM值为0.988,MAE值为4.324,身份检索的Rank1值为0.462.

基于融合分布图网络的触觉压力足迹分类方法

随着生物特征识别技术的发展,触觉压力足迹分类的研究得到越来越多的应用,而传统的分类方法比较耗费人力。针对触觉压力足迹分类,本研究提出了一种融合分布图网络的触觉压力足迹分类方法。首先通过嵌入模块提取触觉压力足迹图像的卷积特征并采用范数正则化方法得到样本相关性矩阵,再将样本与标签one-hot向量构成融合相关性矩阵,通过自注意模块增加特征信息,经分布模块得到新的特征分布图,构建标记样本和未标记样本间的关联矩阵,最后将触觉压力足迹图像的卷积特征和特征分布图作为更新模块的输入,实现触觉压力足迹分类。实验结果表明,与小样本分类方法相比,本方法在Mini-Imagenet、Tiered-Imagenet数据集上的5-way1-shot实验分类准确率分别达到71.71%和74.34%,同时在触觉压力左右足数据集上的5-way1-shot和5-way5-shot实验分类准确率分别达到88.87%和98.66%。

基于多尺度自注意卷积的足迹压力图像检索算法

为了提高足迹压力图像检索的精度,提出基于多尺度自注意卷积的足迹压力图像检索算法.首先,对足迹压力图像进行角度校正、对齐、擦除等预处理操作,减小图像角度等因素对特征提取的影响.再由多个并行分支的空洞卷积和自适应注意模块构成的多尺度自注意卷积模块自适应地提取可判别特征.最后,由全局特征分支、残缺性评分掩模分支构成残缺性评分模块,得到共同残缺性评分矩阵,利用该评分矩阵对可判别特征进行加权组合,提高网络对残缺足迹共同可见区域的关注程度.实验表明,在构建的FootPrintImage数据集上,文中算法具有较高的首中准确率和平均检索精度.

蓝影与四甲基联苯胺显现潜血鞋印的比较研究

蓝影是一种新型的潜血印痕增强试剂,探究它的显现效果、适用场景和注意事项有助于提高其在实战中的应用效果。根据蓝影的特点,笔者设计实验分析比较了蓝影和四甲基联苯胺对油漆木地板、瓷砖、水磨石、大理石和地板革等非渗透性客体上潜血鞋印的显现效果。在这些潜血鞋印的常见承痕客体上,蓝影和四甲基联苯胺对不同浓度潜血鞋印都有较好的显现效果,但蓝影总体显现效果优于四甲基联苯胺,显现效果更清晰,无扩散及背景模糊现象,且不影响酸性黄等荧光试剂的二次显现。研究发现,牛奶和鸡蛋清等会使蓝影出现一定程度假阳性的反应,使用过程中要注意避免假阳性反应干扰染色效果。

无人机在几类案事件现场照录像中的应用

传统的案事件现场方位照录像和现场概貌照录像存在难以在现场附近找到合适的拍摄制高点、拍摄点视角有限和一些危险的现场勘查人员难以进入等问题。航拍无人机具备操控性能好、机动灵活、成像质量较高等特点,将无人机引入现场勘查工作中,可以很好地解决现场方位照录像和现场概貌照录像中存在的一些问题,极大地提高现场照录相工作的质量和效率。本文在介绍无人机的基本原理和操控方法的基础上,对无人机在案事件现场照录像的实际应用情况进行了总结,归纳了爆炸类大范围案事件、高坠类案事件和现场低洼类案事件三类无人机适用的典型应用场景,并结合典型案例介绍了无人机的具体操作方法和注意事项。最后,本文分析了采用无人机开展现场重点部位照相和现场重点细目照相的可行性,并对无人机未来在案事件现场勘查中的应用前景进行了展望。

鞋印周围提取的微量生物物证中DNA检出率研究

目的研究利用鞋印作为寻找生物物证的指引,在作案人行走路线上尤其是鞋印周围提取生物物证的可能性及DNA检出率。方法通过实验的方法,选择10名不同年龄的男性志愿者分别在室内地面常见的地板、瓷砖和地板革三种客体上正常行走形成鞋印,采用负压吸附和擦拭提取的方法分别提取鞋印上及其周围微量生物物证后进行DNA检测。结果采用擦拭方法提取,瓷砖上鞋印DNA检出效果最好,检出率为22.5%,地板和地板革的检出率均为7.5%;采用负压吸附方法提取,地板上鞋印DNA的检出率为5%,地板革为2.5%,瓷砖未检出。结论鞋印周围能够提取到微量生物物证并检出DNA。通过三种客体的比较,擦拭提取的方法较负压吸附法DNA检出率更高。

基于关系网络的赤足足迹识别

为了在刑侦领域中为案情分析提供重要依据,基于足迹分析技术,对足迹图像数据,采用关系网络实现赤足足迹识别。首先基于Otsu算法和左、右足的相似性,对足迹图像分别进行图像去噪和数据增强;然后将图像送入关系网络进行训练,训练集包括63个对象的赤足数据,测试集包括另外50个对象的赤足数据;最后对四种训练方式下的模型识别率进行了对比和分析。在关系网络的训练上,采用了多任务等四种方式的训练。实验表明:基于自编码器和多任务学习的多任务方式在四种训练方式中表现最好,在左、右足迹识别上识别率分别达到了88.5%和88.3%。

污水中新型冠状病毒富集方法研究进展

新冠疫情暴发以来,通过检测污水中新冠病毒含量实现动态监测疫情发展、提供疫情预警信号和辅助评估疫情干预等越来越被世界各国所重视。但由于污水中新冠病毒载量较低且极具传染性,快速有效的富集方法就成为精确检测新冠病毒的关键。文章梳理了现有污水中新冠病毒的富集方法,结合回收率、耗时、成本和通量重要评价指标进行对比分析。相对而言,膜吸附脱附法和絮凝沉淀法成本低、耗时长,适用于大体积样品初级富集;超速离心法和超滤法成本高、耗时短,适用于小体积样品次级富集。优化过滤膜种类尺寸、絮沉剂、离心速度和截留分子量等可提高回收率等富集效果,通过寻求理想的替代病毒、降低样品基质等不确定度影响、优化RNA提取方法等,并建立规范性富集方法将是未来有关研究的重点方向。

特斯拉线圈开启智能门锁电子数据检验方法初探

目的研究特斯拉线圈开启智能门锁前后,锁内芯片电子数据变化情况,提出现场勘查和检验鉴定工作建议。方法将一款智能门锁进行拆解,研究其指纹和密码的存储芯片(微处理器〔MCU〕和电子抹除式可复写只读存储器〔EEPROM〕)及存储方式,反复演示特斯拉线圈开锁过程,分别读取干扰前后芯片内的数据,并比较数据变化情况。研究智能门锁硬件电路的通信方式,使用随机波形发生器模拟不同通信方式受干扰的情况,记录并比较特斯拉线圈开锁前后硬件电路通信方式变化、寻找受特斯拉线圈干扰的通信方式,研究特斯拉线圈开启智能门锁的机制。结果智能门锁的指纹和密码数据存储在EEPROM上,其中密码以明文形式存储,特斯拉线圈干扰开锁后指纹和密码数据被全部擦除。智能门锁的键盘和MCU之间采用中断信号线(IRQ线)、控制线(SCL)、数据线(SDA)三种通信方式进行通信;特斯拉线圈干扰时通信信号发生变化,由于信号变化使IRQ中断程序未能完成,程序紊乱,致EEPROM上的指纹和密码数据被全部抹除,智能门锁被打开。结论特斯拉线圈对智能门锁通信信号产生干扰,造成EEPROM上的密码和指纹存储数据全部被擦除,门锁自动打开。在实际案件中,能够通过检验智能门锁EEPROM上存储数据变化情况,推测是否被特斯拉线圈开启过。

新型冠状病毒S蛋白Del 143~145突变核酸标准物质的制备及定值研究

目的研制新型冠状病毒S蛋白Del143~145突变位点假病毒核糖核酸标准物质,满足公共卫生检测领域对标准物质的需求。方法以新冠病毒原始株序列为参考,引入Omicron变异株特征性S蛋白Del 143~145,使用三质粒慢病毒包装系统制备假病毒。对产物进行均匀性、长期稳定性和短期稳定性评价,多家实验室联合定值。结果制备的假病毒标准物质均匀性良好,可在-40℃下长期保存6个月以上,在常温条件下稳定12 h以上。多家实验室联合确定标准物质量值为(1.37±0.24)×10^(4) copies/μL。结论研究制备的标准物质均匀稳定,适用于相关实验室的量值传递;质量检定、质量控制等多个领域。

蓖麻毒素检测分析方法的研究进展

蓖麻毒素(ricin toxin,RT)是从植物蓖麻种子中提取的最强的植物蛋白毒素之一,真核动物细胞对RT敏感,mg级的剂量即可导致动物和人中毒甚至死亡。RT的分子结构为糖蛋白的异二聚体,它由两个亚基组成,通过二硫键相连。其中A亚基为毒性多肽链A链(RTA)是活性链,具有抑制蛋白质合成的N-糖苷酶的活性部位,能从4324位腺嘌呤处切断真核细胞核糖体28 S rRNA,导致蛋白质翻译停止而引起细胞死亡^([1-2]);B亚基为凝集素B链(RTB)是结合链,RTB与靶细胞表面的糖蛋白或糖脂结合,介导毒素内吞进入内质网并释放RTA进入细胞质。

毒品氯胺酮检测的研究进展

氯胺酮(Ketamine)化学名2-氯苯-2-甲基胺环己酮,是一种精神疾病类的药物,通常为白色粉末,故俗称K粉。1962年,氯胺酮首次在美国合成,主要用作麻醉药,并首次作为高效麻醉剂应用于越战时期的外科手术中。此后,在美国K粉逐渐被用作精神消遣药物活跃于一些通宵娱乐场所,其使用人群多为青少年群体。2000年K粉流入中国内地,国家将其列为毒品范畴。截止2013年底,调查结果显示我国累计登记K粉吸毒者19万人,人数仅次于海洛因与冰毒[1]。较前几年比较每年增长幅度达11%[2]。