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期刊信息/Journal information
中国人民公安大学学报（自然科学版）
中国人民公安大学学报（自然科学版）

仇加勉

季刊

1007-1784

010-83903267

100038

北京市西城区木樨地南里

中国人民公安大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Chinese People's Public Security University(Science and Technology)
查看更多>>本刊是科技研究期刊。读者对象为从事刑事技术、经侦技术、计算机安全与监察、安防安检、通信指挥、交通管理工程、消防安全、防伪技术、警戒装备、事故防治、计算机应用等专业的科技人员。
正式出版
收录年代

    融合HSI的深度残差收缩网络鉴别变造文件字迹油墨研究

    高树辉张浩
    1-7页
    查看更多>>摘要：经济犯罪和各类民事纠纷等案件中,字迹油墨检验对质疑文书同一认定有重要意义,相关研究一直是法庭科学安全领域的重要课题.鉴于传统方法效率和精度较低,提出一种结合高光谱图像的深度残差收缩网络快速且无损鉴别字迹油墨种类的新方法.首先,采集了30支不同品牌型号的黑色签字笔油墨的高光谱图像,对每支中性油墨的高光谱图像进行分割,提取笔迹区域进行10 × 10像素融合,获取了共计13 942像素点的反射率数据作为样本集.其次,结合残差网络、软阀值化与注意力机制,提出适用于处理高光谱数据的一维深度残差收缩网络模型,同时将其与卷积神经网络和传统机器学习模型进行比较.实验得出,支持向量机、逻辑回归、随机森林3个模型的像素反射率值测试准确率分别为59.1％、57.8％和51.7％,卷积神经网络为64.2％,损失函数值下降到1.536,而深度残差收缩网络验证识别率最高,达到75.4％,损失函数值最终下降到0.920,达到收敛.实验结果表明,光谱检测方法具有无损、成像快速、操作简单的优点,提出的光谱检测深度残差收缩网络模型在笔迹油墨的分类效果和精度上具有明显优势,可实现黑色签字笔油墨种类高光谱数据的深度挖掘和准确分类,结合笔迹检验技术能为法庭科学中质疑文书检验提供技术支撑.

    高光谱图像深度残差收缩网络机器学习字迹油墨无损鉴别

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    法庭科学视域下的微生物组分析研究

    童晓雪闫平
    8-16页
    查看更多>>摘要：在犯罪分子没有留下指纹或血液、唾液、精液等可以提取DNA样本的情况下,微生物组分析则是指纹或人类DNA分析的重要补充.此外,高通量测序和生物信息学技术的发展,使微生物组在法庭科学中的应用取得突破.通过对微生物组在个体识别、判断死亡原因、确定地理位置和预测死亡时间等相关应用进行了阐述,分析了当前微生物组在司法实践中面临的挑战及解决方案,旨在为侦查人员提供全新的侦查思路.

    微生物组法庭科学高通量测序

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    电子笔迹多特征色彩量化图的CNN注意力机制融合识别

    周娟唐艳君杨超李云鹏...
    17-24页
    查看更多>>摘要：为了提取电子笔迹的有效特征实现身份识别任务,提出将电子笔迹的各类特征进行色彩量化,形成笔痕点阵y-x形态特征图、坐标值及压力值的x/y/p-t时序变化特征图、运笔8方向特征图、运笔速度特征图及压力变化速度特征图;然后构建5层的卷积神经网络(CNN),并提出一种双向注意力机制捕获跨通道的特征交互信息,增加特征的聚合程度;最后,将电子笔迹的多特征图作为CNN网络的输入数据,并在不同的网络层进行融合识别.实验结果表明,所提出的方法显著加快网络收敛速度,并提高认证准确率和鲁棒性,12个人的识别正确率可达95％以上,50个人的识别正确率可达92％以上.电子笔迹多类特征的可视化图可用于辅助进行笔迹鉴定,融合识别方法应用于身份认证可规避个人隐私泄露的风险.

    电子笔迹多特征色彩量化卷积神经网络注意力机制融合识别

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    基于平面赤足足迹轮廓的相似度计算研究

    马枭罗亚平
    25-30页
    查看更多>>摘要：轮廓作为赤足足迹的一个重要特征,在同源与异源赤足足迹的检验鉴定中发挥着重要作用.针对赤足足迹的轮廓特征难以量化的问题提出一种相似度计算方法,以提高检验鉴定的科学性和准确性.首先收集920名志愿者的2120枚赤足足迹样本,经过图像预处理后利用形状上下文算法对赤足足迹脚趾区、跖前缘和跟后缘的轮廓相似度进行计算.借助偏最小二乘判别分析计算三个区域的变量投影重要性,经权重归一化后分别为0.41、0.42和0.17.将3个区域设置权重后计算总体轮廓相似度,在该相似度下同源、异源赤足足迹具有显著差异且模式识别正确率分别为83.0％和100.0％.最终建立了一个赤足足迹相似度评估体系,该体系可对赤足足迹检材与样本之间的相似度进行计算,实现对于同源与异源赤足足迹的有效区分,辅助检验鉴定工作.

    赤足足迹轮廓相似度形状上下文变量投影重要性模式识别

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    高光谱结合RF和1D-CNN对纸质快递文件袋的分类研究

    姜红康瑞雪
    31-36页
    查看更多>>摘要：建立一种对纸质快递文件袋快速无损的分类方法.利用高光谱对63个纸质快递文件袋样品进行检验,采用平滑、降噪和多元散射校正方式以消除高光谱的背景干扰.根据样品谱图的显著区别对样品进行分类,63个纸质快递文件袋样品可被分成3类.同时利用竞争性自适应重加权算法(Competitive Adaptive Reweighted Sam-pling,CARS)和随机森林算法(Random Forest,RF)对样品的特征光谱数据进行提取,并建立一维卷积神经网络(1D-CNN)模型,分别结合两种算法提取的特征波长对原始分类标签进行分析验证,并对未知样品进行预测识别.CARS-1D-CNN和RF-1D-CNN的模型识别准确率分别是84.21％、94.73％.通过比较发现,RF-1D-CNN可以实现对纸质快递文件袋更加有效的分类.该方法简单快速,样品用量少且无损样品,可为快递文件袋类的物证鉴定提供科学依据.

    高光谱纸质快递文件袋特征提取一维卷积神经网络

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    基于关联规则的新能源车交通事故致因分析

    冯晓锋徐硕袁军
    37-43页
    查看更多>>摘要：随着新能源车市场保有量的增加,由驾驶新能源车导致的交通事故也逐渐增多.以长沙市为例,对新能源车城市道路交通事故致因进行关联挖掘分析,运用Apriori算法挖掘出了10条交通事故因素强关联关系,对关联规则进行了深入的分析,提出了有针对性的建议,弥补了当前对新能源车交通事故研究不足的缺陷,为新能源车行车安全提供了理论支持,也为交通管理部门提供决策支持.

    道路交通安全新能源车事故致因分析Apriori关联规则挖掘算法

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    高峰期城市道路交通事故严重程度影响因素分析

    刘智马社强
    44-50页
    查看更多>>摘要：利用国内某市2016-2020年的历史交通事故数据,探究高峰期城市道路交通事故严重程度的影响因素.首先,定量描述事故数据的分布和特征,选取驾驶人年龄等14个因素作为候选自变量,以事故严重程度作为因变量,利用逐步向前法和似然比检验筛选显著影响因素.研究发现,车辆类型、车辆安全状况、道路线形、路侧防护设施、天气5个因素与高峰期事故严重程度显著相关.然后,构建二项Logistic回归模型,进行模型系数的Omnibus检验和模型Hosmer-Lemeshow检验.结果表明,模型拟合程度良好;摩托车、轻型货车、大中型客车、重型货车更容易发生严重事故;车辆安全状况不佳时发生严重交通事故概率大;非平直线形道路发生严重交通事故的概率大于平直线形道路;路侧无防护不易发生严重交通事故;阴雨天相较于晴天发生的交通事故更严重.基于模型分析结果,提出了道路交通管理的相关建议,为减轻高峰期交通事故严重程度提供了依据和参考.

    交通安全高峰期事故严重程度Logistic回归影响因素

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    湖南省道路交通事故灰色关联分析

    蒋澍洋牛学军
    51-57页
    查看更多>>摘要：交通事故的发生与众多因素有关,社会经济的发展与交通事故的发生有着紧密的联系,量化分析相关指标与交通事故之间的关系,能为相关预防对策的提出奠定理论基础.基于湖南省交通事故数据以及湖南省国民经济和社会发展统计公报,通过matlab软件对交通事故与全省地区多项相关指标的关系进行灰色关联分析,根据计算结果分析出与交通事故关系最为密切的因素,为相关部门的决策提供理论支撑.

    交通事故灰色关联模型熵权法

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    基于迁移学习的小样本血腥暴力图片识别算法研究

    郝志英袁得嵛
    58-65页
    查看更多>>摘要：当前,血腥暴力图片识别存在样本不足且分布不均衡的问题,致使传统的神经网络方法不能快速准确地识别.针对此问题,提出了一种基于迁移学习的ECA-FOCALLOSS-RESNET50小样本不良图片识别算法.首先,引入轻量级的高效通道注意力机制ECA模块,在涉及少量参数的前提下,避免了传统注意力机制降维带来的特征丢失,训练样本不足却具有明显的效果增益;其次,通过改进损失函数,有效地解决了小样本不良图片样本不均的问题;最后,通过迁移学习引入预训练,在自建数据集上进行参数微调,以缓解样本不足带来的过拟合现象.结果表明,在自建数据集上,基于迁移学习的ECA-FOCALLOSS-RESNET50小样本血腥暴力不良图片识别技术将识别准确率提升了2.92％.AUC值提升了0.023 1％,为维护互联网清朗提供了技术方法.

    图像分类注意力机制残差网络不良图片血腥暴力

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    基于TI-FastText的拼音维语识别方法

    刘宣季铎滕超越
    66-73页
    查看更多>>摘要：维吾尔语是中国新疆维吾尔自治区最重要的语言之一,由于计算机处理和信息检索中存在一些困难,拼音维语应运而生.拼音维语为维吾尔语的数字化处理提供了便利,但是由于拼音维语没有完全统一的标准、偏向于口语化、网络社交媒体居多、数据收集困难等特点,导致计算机对拼音维语的识别存在困难.基于此,首先引入TF-IDF和FastText模型融合的方法对拼音维语进行识别,与传统方法相比,该方法的创新之处在于TF-IDF可以对拼音维语独特的语言特点进行更深度的提取,并且融合FastText模型可以降低单一模型的局限性,利用其对词序和低频词汇的高敏感性,可以进行更精准的维语识别;同时为了降低模型的鲁棒性,引入数据伪造技术获取了大量的多语种数据集.实验结果显示,该项技术识别拼音维语的准确率可以达到95％以上.通过开发拼音维语识别技术,可以帮助在数字化时代更好地处理和管理维吾尔语的信息,可以推动自然语言处理和人工智能领域技术在维吾尔语识别方面的研究和应用.

    拼音维语FastText模型识别维语

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