鞋印花纹裂缝特征自动检测方法

本文提出了基于复杂花纹切分与配对的鞋印上裂缝特征的自动检测方法。对于鞋印花纹局部图像,首先进行连通域分析,计算每个连通成分的复杂度,并基于边界到边界的方向距离算法进行复杂花纹的切分,然后根据简单花纹段的方向、宽度和空间关系进行裂缝花纹配对,根据配对花纹的间隙,确定裂缝特征的位置和范围,完成裂缝特征检测,并在实验室采集的直线型、网格型、波折型等鞋印花纹上进行验证。结果表明,在实验数据集上裂缝特征的检出率为87.5%。裂缝特征自动检测算法能够应用于鞋印检验鉴定中,可有效降低对人员经验的依赖,消除人为因素影响。

培养良好学习风气,提升实践工作能力

胡锦涛总书记在中纪委七次全会上告诫全党，要牢固树立终身学习的思想，坚持理论联系实际的马克思主义学风，努力在建设学习型政党和学习型社会中走在前列。胡锦涛同志的这一重要讲话，深刻指出了学习的极端重要性和端正学风的基本要求。面对这个历久弥新的话题，广大党员领导干部要从根本上加强和改进学风。真正确立起科学的思想方法和思维方式，不断发扬并努力培育我们党的优良学风。

树立正确价值理念,推进干部作风建设

胡锦涛同志在中纪委会议上强调，切实抓好领导干部作风建设，是我们党在执政情况下必须面对的考验。新形势新任务要求我们的领导干部必须始终保持艰苦朴素的工作作风，始终坚持党的根本宗旨，全面加强思想作风、学风、工作作风、领导作风、干部生活作风建设，弘扬新风正气，抵制歪风邪气，着力解决突出问题，努力实现领导干部作风的进一步转变。

基于在线文本情感分析的“唐文化”目的地形象挖掘研究

如何挖掘历史文化资源促进精准营销以高效吸引游客,是我国诸多文化旅游资源富集的景区亟需解决的问题.本文以西安“唐文化”旅游目的地形象挖掘为研究对象,通过15,683条在线文本评论的高频词提取、语义网络分析、主题词挖掘和情感分析,识别出消费者“唐文化”目的地形象的关注点.研究结果表明,首先,前100个高频词可分为遗产资源、旅游活动和游客情绪三类;其次,游客较为关注西安著名景区、建筑、文化及“大唐盛世”文化氛围;再次,通过文本评论情感分析获取负面情感高频词,并挖掘负面评论出现的原因;最后,通过隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)模型确定评论主题,同时,利用K近邻算法验证LDA主题分类.本文的研究结果可为西安市旅游目的地形象改进和潜在“唐文化”旅游创意策划提供有力支撑,同时也可为其他历史文化名城提高旅游吸引力提供借鉴.

两起非典型CO中毒死亡现场勘查引发的思考

CO中毒死亡现场在公安工作中并不少见,在现场勘查工作中,判断CO中毒死亡主要依据樱桃红色尸斑等尸体现象及现场CO来源,但在工作实践中,有些尸体现象并不明显,且通过前期现场勘查工作无法确定死因、判断案件性质。笔者希望通过工作中亲身经历的两起非典型CO中毒死亡现场勘查实例分析,能对勘查人员第一时间在现场准确判断案件性质提供思路与参考。

足迹检验鉴定技术现状及体系构建的探索

当前足迹检验鉴定的科学性和可靠性受到人们的质疑,足迹的利用价值及足迹鉴定意见的证明力也受到严峻的挑战。本文从足迹发展面临的挑战和困惑的角度切入,提出构建足迹检验鉴定技术体系对足迹特征进行分类,并保障鉴定主体专业化、实验室建设规范化、管理体制环境合理化和鉴定标准统一化,科学选用足迹特征评判指标、规范制作足迹鉴定文书,以期规范足迹鉴定意见,对提升鉴定意见证明力有所裨益。