深度学习技术在刑侦图像处理中的应用研究

深度学习技术在刑侦图像处理中的应用展示了显著的成果,尤其在人脸识别、物体检测和行为分析等领域。通过模拟人类视觉系统的工作方式,深度学习技术能够有效处理复杂图像,从而提取犯罪现场的图像数据及相关信息中的线索和证据,已在全国范围内涌现出多个成功案例。然而,模型的鲁棒性、数据隐私保护、算法公平性以及实时性等问题仍然是深度学习技术面临的主要挑战。尽管如此,深度学习技术凭借其强大的数据处理能力和精准的分析能力,显著提升了刑侦图像处理的效率和准确性,为未来的研究和实际应用提供了广阔的发展空间。

基于深度学习的重叠红外刑侦目标提取算法研究

刑侦图像处理中,由于人活动的随意性和主观性,导致红外图像中存在手印重叠的问题,使得处理此类图像中重叠目标的提取较为复杂。针对重叠红外刑侦目标提取困难的问题,提出一个ResEU-Net网络模型,用于定位和分割手印目标区域以及重叠目标区域。此外,通过基于坐标变换和图像融合算法,有效地提取和复原单个重叠手印。通过算法实验结果及所提出网络模型的对比试验,验证了方法在提取红外重叠刑侦目标时的准确性和优越性。ResEU-Net网络模型的评估指标,包括mIoU、mAP以及准确率等,均优于其他模型。与其他目标提取方法相比,方法在提取整体手印目标、手印的重叠目标和单独手印目标时都具有较高的准确性和完整性。

基于最小卡方统计的刑侦图像目标提取算法

针对刑侦图像的自动目标提取问题,提出一种基于最小卡方统计的图像阈值化分割算法。该算法在图像一维直方图的基础上,利用卡方统计计算原图像与二值化后图像之间的相似性程度,从而获取最佳的分割阈值,提取图像中的目标区域。在实际刑侦图像库上的测试结果表明,该算法可以有效提取不同类型刑侦图像中的目标区域。