基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法

基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法
【专利摘要】本发明是一种基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法。目前枪弹自动比对检索系统是采用数字摄影的方法获取弹痕放大的平面二维图像，该方法忽略了弹头痕迹高度信息，不能反映弹头发射痕迹的真实形貌，因此可提供识别参考的信息量相对较少。基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，提取枪弹数据的多维特征，联合多维特征优势实现弹痕数据精确的比对分析，针对三维弹痕数据的三维拓扑结构特性的描述问题，提出基于3D-Zernike的三维特征提取方法，基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法包括以下步骤：提取均值曲线；特征粗匹配；在感兴趣区域内进行三维特征提取及分析；比对分析。本发明用于信号与信息处理。
【专利说明】基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法
[0001]

【技术领域】： 本发明涉及一种基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法。
[0002]

【背景技术】： 目前枪弹自动比对检索系统是采用数字摄影的方法获取弹痕放大的平面二维图像，该 方法忽略了弹头痕迹高度信息，不能反映弹头发射痕迹的真实形貌，因此可提供识别参考 的信息量相对较少。主要为三部分：图像数据采集，特征量分析以及数据库和网络连接系 统。图像数据的采集使用数字摄影的方法，将弹头装夹在由电机控制的旋转工作台上，旋转 一周后由计算机进行图像拼接、处理和分析[8、9]。该系统能够进行光强的自动调节、激光 辅助调焦、工作台自动调整等，不需要过多的人工干预，可以快速的获取被测样品的二维图 像数据。为提高弹头弹壳痕迹检验、分析的准确性，揭示平面图形和二维特征参数所不能表 达的细节特征，须定量采集弹头弹壳发射痕迹的三维立体形貌。定量化获取弹头弹壳发射 痕迹的真实形貌，提取弹头弹壳痕迹三维数据特征，进行分析。2007,美国国家标准与技术 研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST)着手组建国家弹痕数 据库，开始研究并进行可行性评估，在枪弹三维表面分析方面做了初步的探索研究。
[0003] 在国内，弹头痕迹检验发展也在朝着定量化方向发展。开发了枪弹痕迹自动识别 系统，首先采用弹头滚压锡纸，在锡纸上获得弹头表面的信息，然后通过摄像系统摄取锡纸 上的表面痕迹，最后进行自动识别。研制了枪弹痕迹计算机自动识别系统，该系统包括射击 弹壳痕迹的非接触性提取，痕迹信息分析、处理两部分，是国内第一套枪弹痕迹计算机自动 识别系统。总的来说，受各方因素制约，国内枪弹痕迹识别研究刚刚起步，需要新技术、新方 法的支持。
[0004] 随着世界性的持枪犯罪案件数量逐渐增加，持枪犯罪分子流窜作案，系列性犯罪， 危害时间长，危害范围广，已给公民的生命财产安全造成了极大的危害，近年来，我国持枪 作案的事件也逐渐增多，而且犯罪性质严重，危害极大。因此对于涉枪案件必须迅速侦破， 尽快制止进一步的持枪犯罪，此外，犯罪分子用于作案的枪支的种类增加，需要作刑事鉴定 的弹头、弹壳数量极大，枪弹痕迹复杂，弹头、弹壳痕迹形态既有其确定性，又表现出一定的 随机性和模糊性，这样，在枪案侦破和提供刑事物证过程中，发射枪支种类和枪支同一性的 认定遇到了极大的困难，以下三个问题非常重要：一是鉴定速度要快；二是鉴定的准确度 要高；三是需要将弹头痕迹数据化，建立数据库，实现枪弹痕迹的计算机检验和快速识别， 防止涉枪案件窜并案的发生，快速准确的识别发射枪支，提高持枪案件的侦破率和增加持 枪犯罪的打击力度。随着三维扫描技术的发展，弹头三维痕迹数据化使得枪弹头痕迹计算 机自动识别成为可能，为了提高涉枪案件的办案效率和准确度，有效打击和遏制持枪犯罪， 世界上一些先进国家都对枪弹痕迹计算机检验技术进行了研究，实现枪弹痕迹的计算机识 别。
[0005] 根据弹头上的痕迹可以判断出发射枪的种类，并最终确定发射该弹头的枪支。因 此，准确快速地检验和分析枪弹痕迹将对枪支管理、涉枪案件的侦破起着重要的作用，为办 案提供科学依据，加快办案的速度、简化办案的过程。而且可以将使用过的弹头和弹壳建立 数据库，连接到一个完整的信息网络之中，实现枪弹信息的网络化管理和利用，枪弹头痕迹 自动识别方法是实现枪弹痕迹自动识别系统的重要组成部分，随着三维扫描技术、现代信 号处理技术的发展，弹头三维痕迹数据化使得枪弹头痕迹计算机自动识别成为可能，然而 现在公安系统中也没有直接应用枪弹的三维建立的枪弹档案库，更没有针对三维数据信息 的弹痕比对算法和软件。
[0006] 随着三维扫描技术的发展，弹头三维痕迹数据化使得枪弹头痕迹计算机自动识别 成为可能，用于弹头痕迹检验的手段和技术，主要可分为定性化检验和定量化检验两种方 式。定性化检验一般采用体视显微镜、比较显微镜，电子显微镜。枪弹痕迹检测技术发展的 必然趋势是痕迹的定量化检验，其首要任务是真实、全面地获取有关弹头发射痕迹的信息， 国内目前的检测技术多以定性分析为主，受人为影响较大，效率低。
[0007]


【发明内容】
： 本发明的目的是提供一种基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法。
[0008] 上述的目的通过以下的技术方案实现： 提取枪弹数据的多维特征，联合多维特征优势实现弹痕数据精确的比对分析。针对三 维弹痕数据的三维拓扑结构特性的描述问题，提出基于3D-Zernike的三维特征提取方法， 基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法包括以下步骤： 提取均值曲线； 特征粗匹配； 在感兴趣区域内进行三维特征提取及分析； 比对分析。
[0009] 所述的基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，所述的提取均值曲线，采用自适 应均值滤波法对弹痕数据进行噪声去除的预处理，对预处理后的弹痕次棱三维数据在Χ0Ζ 轴上的投影，投影曲线可以很好的反映弹痕走势，取各投影曲线在Z轴上的均值，由均值构 成的曲线。
[0010] 所述的基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，所述的特征粗匹配，由于样本数 据的每个弹头有4个次棱数据，即cl、c2、c3和C4。在测量采集时，由一个次棱弹痕旋转到 另一个弹痕，统一按照逆时针方向旋转或者顺时针，且样本的次棱擦痕数据也按照测量顺 序，给出编号cl、c2、c3和c4,但每个擦痕数据并不是按照编号对应的，所以存在如下四种 匹配方案： 方案; cl - c%c2 - c'2,c3-c3?c4 -c4 方案,2 ； cl-c2,c2~ c3,c3~-c4,c4-cl 方案,3 方案 . cl-c43c2-cl3c3--i：2?c4-c3 所述的基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，所述的在感兴趣区域内进行三维特征 提取及分析，根据得到弹痕的初步匹配结果，在此基础上提取三维特征做进一步匹配分析。 三维数据的三维特征区别于二维特征能够很好的反应数据的拓扑结构，目前国内对枪弹痕 迹的研究较少，更加没有三维弹痕特征提取方面的研究。针对三维弹痕数据的特点，本文的 三维不变矩特征采用的是3D-Zernike描述子，该特征由N. Canterakis提出用于三维目标 识别，随后M. Novotni和R. Klein对其算法进行改进，R. D. Μ----η等人发现该描述子 的优良性质将其用于医学图像中血管瘤的辨别，国内研究人员将其用于基于DEM的地形匹 配。3D-Zernike描述子可以充分反映出目标的三维空间结构，越高阶次的描述子越能描述 目标的三维空间形状的细节。该立体特征不但能够保持较好的平移，尺度，旋转不变性，而 且具有信息表达的冗余性小，信息表达的高效性，鲁棒性。3D-Zernike矩可以克服不同角 度，不同光照等噪声对数据分析的影响。
[0011] 所述的基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，所述的比对分析，计算不同弹痕 数据的3D-Zernike描述子之间的欧式距离，通过欧式距离的大小描述两数据之间的相似 程度进行匹配识别。
[0012] 本发明的有益效果： 枪弹头痕迹采集及自动识别方法是实现枪弹痕迹自动识别系统的重要组成部分。随着 三维扫描技术、现代信号处理等技术的发展，弹头三维痕迹数据化使得枪弹头痕迹计算机 自动识别成为可能，然而现在公安系统中也没用直接应用枪弹的三维建立的枪弹档案库， 更没有针对三维数据信息的弹痕比对算法和软件。本课题首次就采集到的三维弹痕数据实 现枪弹数据的预处理、特征提取及特征选择到相似性比较分析的完整系统的分析过程，并 且首次针对三维弹痕数据的三维拓扑结构特性的描述问题，提出基于3D-Zernike的三维 特征提取方法。
[0013] 通过光学透镜组形成三维显微检测系统对微观视场范围进行精确的测量，进而得 到完成、准确的枪弹数据，利用数字信号处理技术，经过枪弹数据预处理、特征提取，建立弹 痕特征数据库，经特征选择，再对枪弹特征数据进行相关性及相似性比较分析。本发明是集 枪弹的数据的预处理、数学模型构建、特征提取、特征选择，比较分析于一体的识别系统，添 补了国内外在此领域的空白。
[0014] 现在用于立体测量领域的显微技术有基于扫描电子显微镜和基于光学体视显微 镜两种方法。对扫描电子显微镜的研究与应用国外有一些机构在研究，同时在2001年已经 有比较成熟的软硬件系统出现，国内曾在有些科研单位做过此方面研究，发表过一些文章， 但未见产品化系统出现。现在公安系统中也没用直接应用枪弹的三维建立的枪弹档案库， 更没有针对三维数据信息的弹痕比对算法和软件。
[0015] 1.本发明利用提取均值曲线，采集系统非接触式测量、变视场的全场式测量加点 位测量相结合，测量速度快，测量得到高清晰度的二维图像和高精度的三维数据。该采集系 统可用于生物学、医学、工业、环保、材料、公安刑侦、微机械、微电子、精密加工领域的形状 和变形测量，具有重要的研究价值和广阔的应用前景。
[0016] 2.本发明利用特征粗匹配，进行枪弹数据分析、噪声分析、噪声模型建立、噪声去 除以及为后续部分特征提取所做的边缘提取技术等，提出了具有自适应噪声判别的滤波方 法，称为自适应均值滤波法。
[0017] 3.本发明利用在感兴趣区域内进行三维特征提取及分析，次棱数据的坡膛区域 向弹头中心Z轴方向投影的均值曲线等特征的提取。并且首次针对三维弹痕数据的三维拓 扑结构特性的描述问题，提出基于3D-Zernike的三维特征提取方法。充分利用3D-Zernike 描述子的平移，尺度，旋转不变性，信息表达的高效性，面向真实三维弹痕数据进行分析和 比较，实验验证了该特征对于三维弹痕数据描述的有效性，3D-Zernik e描述子对弹痕的次 棱数据的描述表现出很好的同一性和差异性。
[0018] 4.本发明利用比对分析，建立基于三维弹头数据的原始数据库、特征数据库以及 比对分析结果库，搭建三维弹痕比对软件平台。
[0019]

【专利附图】

【附图说明】： 附图1是本发明的基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法图。
[0020] 附图2是本发明采集的弹痕数集次棱1的三维点集数据图。
[0021] 附图3是本发明采集的弹痕数集次棱2的三维点集数据图。
[0022] 附图4是本发明采集的弹痕数集次棱3的三维点集数据图。
[0023] 附图5是本发明采集的弹痕数集次棱4的三维点集数据图。
[0024] 附图6是本发明弹头1痕迹对应的3DZD图。
[0025] 附图7是本发明弹头1旋转一定角度后对应的3DZD图。
[0026] 附图8是本发明弹头2痕迹对应的3DZD图。
[0027] 附图9是本发明弹头1痕迹对应的3DZD与其它弹头痕迹对应特征的比较图。
[0028]

【具体实施方式】： 实施例1 : 一种基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，提取枪弹数据的多维特征，联合多维特 征优势实现弹痕数据精确的比对分析，针对三维弹痕数据的三维拓扑结构特性的描述问 题，提出基于3D-Zernike的三维特征提取方法，基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法包 括以下步骤： 提取均值曲线； 特征粗匹配； 在感兴趣区域内进行三维特征提取及分析； 比对分析。
[0029] 基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法的框图如图1所示： 实施例2 根据实施例1所述的基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，所述的提取均值曲线， 采用自适应均值滤波法对弹痕数据进行噪声去除的预处理，对预处理后的弹痕次棱三维数 据在Χ0Ζ轴上的投影，投影曲线可以很好的反映弹痕走势，取各投影曲线在Z轴上的均值， 由均值构成的曲线。
[0030] 实施例3 : 根据实施例1或2所述的基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，所述的特征粗匹配， 由于样本数据的每个弹头有4个次棱数据，即cl、c2、c3和c4。在测量采集时，由一个次棱 弹痕旋转到另一个弹痕，统一按照一个方向旋转(或逆时针，或顺时针)。且样本的次棱擦痕 数据也按照测量顺序，给出编号cl、c2、c3和c4。但每个擦痕数据并不是按照编号对应的， 所以存在如下四种匹配方案： 方案； c\ - c\c2 - c2,c3 - c3,c4 -c4 方案,2 ：cl-c2,c2-c3,c3-c4?c4-ci 方案,3 方案,4 ； ^1-c4?c2-c1^3-c2^4-c3 如果分别按照上述四种方案，求解出可用于描述特征相似度的量并求解对应的相似 度，从中选出相似度最高的比对方案.由于特征提取和求解相似度耗时较多，而4个方案 中只有一个最优，如果能通过简单有效的算法确立比对方案，则可以节省75%的求解时间。 如此看来，顺序匹配算法十分必要。
[0031] 通过对训练样本数据的分析和实验，本文提出了基于相似测度的顺序匹配模型， 相似测度是以两个模式向量的方向是否相近作为考虑的基础，向量大小并不重要，两个模 式向量越相似，其相似测度越大。常用的相似测度有夹角余弦，相关系数，指数相似系数等。 综合考虑数据样本的分布特征，本文采用相关系数作为相似测度来判别匹配顺序，其中相 关系数是数据中心化后的矢量夹角余弦。
[0032] 设, ,则相关系数公式为：

【权利要求】
1. 一种基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，其特征是：提取枪弹数据的多维特 征，联合多维特征优势实现弹痕数据精确的比对分析，针对三维弹痕数据的三维拓扑结构 特性的描述问题，提出基于3D-Zernik e的三维特征提取方法，基于多维特征提取的枪弹痕 迹比对方法包括以下步骤： 提取均值曲线； 特征粗匹配； 在感兴趣区域内进行三维特征提取及分析； 比对分析。
2. 根据权利要求1所述的基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，其特征是：所述的 提取均值曲线，采用自适应均值滤波法对弹痕数据进行噪声去除的预处理，对预处理后的 弹痕次棱三维数据在XOZ轴上的投影，投影曲线可以很好的反映弹痕走势，取各投影曲线 在Z轴上的均值，由均值构成的曲线。
3. 根据权利要求1或2所述的基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，其特征是：所 述的特征粗匹配，由于样本数据的每个弹头有4个次棱数据，即cl、c2、c3和c4,在测量采 集时，由一个次棱弹痕旋转到另一个弹痕，统一按照逆时针方向旋转或者顺时针，样本的次 棱擦痕数据也按照测量顺序，给出编号cl、c2、c3和c4,但每个擦痕数据并不是按照编号对 应的，所以存在如下四种匹配方案： 方案好q ；cl-cl,c2-c2,c3-c3,c4-c4 W2 ：cl-c2,c2-c3,c：3-c4,c4-cl W3 ：c\ -c3,c2 -cA,c3-c\,cA-c2 方案『4 ；cl-c4,c2-cl,c3-c'2,c4-c3。
4. 根据权利要求1或2或3所述的基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，其特征是： 所述的在感兴趣区域内进行三维特征提取及分析，根据得到弹痕的初步匹配结果，在此基 础上提取三维特征做进一步匹配分析，三维数据的三维特征区别于二维特征能够很好的反 应数据的拓扑结构，3D-Zernike描述子充分反映出目标的三维空间结构，越高阶次的描述 子越能描述目标的三维空间形状的细节，该立体特征不但能够保持较好的平移，尺度，旋转 不变性，而且具有信息表达的冗余性小，信息表达的高效性，鲁棒性，3D-Zernike矩克服不 同角度，不同光照等噪声对数据分析的影响。
5. 根据权利要求1或2或3或4所述的基于多维特征提取的枪弹痕迹比对方法，所述 的比对分析，计算不同弹痕数据的3D-Zernik e描述子之间的欧式距离，通过欧式距离的大 小描述两数据之间的相似程度进行匹配识别。
【文档编号】G06K9/46GK104123546SQ201410358260
【公开日】2014年10月29日 申请日期:2014年7月25日 优先权日:2014年7月25日
【发明者】高风娇, 吴冈, 闫奕名, 何艳, 宋昌红, 费磊, 杨洋, 丛晓丹, 王金玉, 朱国强, 孙恩文 申请人:黑龙江省科学院自动化研究所