高光谱成像技术在篡改(污损)文件鉴定中的应用

篡改(污损)文件鉴定在实践中通常采用宏观检验法、显微检验法、压痕记载检验法和理化检验检测法进行检验检测。传统的光谱检测法会受到光谱范围、对相似物质区分度低、无法整体成像等限制,检测结果难以为篡改(污损)文件鉴定提供精确支撑。高光谱成像技术是常规成像技术和光谱学的集成,以检测化学成分相似的物质之间的细微光谱差异,利用图像特征和光谱特征进行快速无损分析,可以发现传统技术手段难以观察到的细节特征;通过光谱图像数据处理,亦可提升文件上模糊要素的辨识度。通过对高光谱成像技术的技术原理、数据处理方法及在篡改(污损)文件鉴定中的具体应用进行综述,对今后研究中存在的挑战和发展方向进行总结和展望。

基于Fire Module卷积神经网络的手写变造数字检测

提出基于卷积神经网络(CNN)的手写变造数字检测方法,为变造文件鉴定提供智能化解决方案。实验召集50名志愿者,采集50种不同品牌型号中性笔,形成6类变造笔迹和正常笔迹图像样本,建立了共计7200余份的样本数据。在AlexNet基础上引入Fire Module结构,提出基于变造数字检测的卷积神经网络(FNNet),以1×1卷积核代替部分3×3卷积核,实行卷积层组装来检测变造样本。实验结果表明,FNNet在6类手写变造数字中的平均测试准确率达98.36%,比AlexNet高3.01个百分点。所提方法优于传统特征分类器,为变造笔迹鉴定提供了一种新的方法。