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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。
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    基于图像处理技术识别伪造指纹的研究

    姚坤满麦宗焕戴文聪葛鸿俊...
    1-6页
    查看更多>>摘要：伪造指纹迷惑性强,对社会危害大,急需开发高效、精确的伪造指纹识别技术.采用图像处理技术可以提高伪造指纹的识别效率和准确性.实验制作了复印、打印、硅胶膜和光敏指纹章盖印的指纹,与直接捺印指纹进行人工和系统自动比对纹线特征点,发现伪造指纹能达到与真实指纹同一认定的条件.采用Adobe Photoshop、Open CV计算机视觉库和Image pro plus图像处理软件,对指纹图像的细节进行深入分析,并提取重要特征,如颜色和墨迹分布,来识别和区分真假指纹.通过对比分析指纹图像中的黄色和蓝色墨点,可以识别是捺印指纹还是打印复印指纹.同时,分析指纹颜色对比度和宽度的变化能够识别硅胶膜和光敏指纹章伪造指纹.因此,图像处理技术能显著增强伪造指纹检测的多维度分析能力,为指纹识别领域提供了科学、具象的证据支持.

    伪造指纹图像处理识别硅胶膜指纹章

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    基于全体数据分布规律的指纹证据似然比评价方法研究

    李康罗亚平
    7-16页
    查看更多>>摘要：为解决千万人级数据库中指纹自动识别系统比对得分全体数据难以获取的问题,构建科学有效的指纹证据似然比模型,需要对全体数据的分布规律进行探索.以指纹查询比对得分为数据基础,通过R语言采用矩估计和极大似然估计等数理统计方法,对Beta、Norm、Weibull和Gamma 4种参数估计分布函数进行数据拟合和误差计算,以确定最佳的参数估计方法.根据最佳拟合参数方法模拟全体数据,构建似然比模型并计算同源和异源似然比对数值以直方图评估其性能.实验结果表明,Beta分布在单枚和多枚指纹的不同细节特征数量分布规律中误差值最小,拟合效果最好.分段和整体考虑二者细节特征数量所构建的模型相似,随特征数量从5至16个的增加,同源和异源得分数据的概率密度函数曲线分离程度变大,模型性能变强,尤其当细节特征数量超过12个后,同源和异源曲线几乎完全分离,直至16个细节特征时都表现出极好的区分识别能力.针对单枚指纹所分的三段模型与指纹鉴定实际工作相符,但考虑所有特征数量时,会因综合数据较多而使模型性能下降.Beta分布可较好地展现异源条件下全体指纹数据的分布规律,以此构建的似然比模型的区分识别能力较强,具有很好的实用前景,有助于推动指纹证据评价从经验走向科学.

    指纹全体数据参数估计似然比证据评价

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    钻头打孔类工具开启3种类型叶片锁痕迹的研究

    王尊严郭威王昆
    17-22页
    查看更多>>摘要：运用钻头打孔类工具开启单面叶片锁、双面叶片锁和多轨道叶片锁,对3种锁具进行拆卸,分析每种锁具各零部件各个位置形成的痕迹,分析痕迹形成过程,采取比较归纳的方法,分析3种锁具出现痕迹的部位、形态及分布情况,总结出运用钻头打孔类工具开启叶片锁痕迹的检验要点和共有的典型痕迹特征,为侦办技术开锁类的入室侵财类案件提供线索.

    叶片锁技术开启开破锁痕迹痕迹检验

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    回墨印章印文规格特征阶段性探究

    曹淑瑞莫宏匡吴咏淇田洁...
    23-29页
    查看更多>>摘要：从量化角度分析回墨印章印文阶段性规格特征,探讨该特征作为回墨印章印文形成时间鉴定依据的可行性.利用Auto CAD对一年内回墨印文自然样本的长度和角度进行测量,应用SPSS数据处理软件对测量结果进行处理分析,得出在不同时间范围内的印文规格特征变化规律及变化阈值.通过多人多次重复试验,回墨印文规格特征变化值随盖印时间的增长总体呈增大趋势,但增加值与盖印时间间隔值无直接对应比例关系,规格特征测量结果受环境及人为因素影响较大.可通过回墨印文规格特征变化趋势来辅助检验回墨印章印文盖印时间.

    司法鉴定回墨印章印文量化分析规格特征形成时间

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    QuEChERS结合高效液相色谱串联质谱检测苹果与白菜中拟除虫菊酯类杀虫剂的研究

    郭润泽张成龙刘天宇王欣欣...
    30-36页
    查看更多>>摘要：建立了一种苹果与白菜样品中5种拟除虫菊酯类杀虫剂的QuEChERS结合高效液相色谱串联质谱(HPLC-MS/MS)的检测方法.根据拟除虫菊酯质谱裂解规律,优化了色谱-质谱条件;考察了不同盐析剂、缓冲体系及净化剂条件下的平均回收率,优化了 QuEChERS前处理方法.结果表明,该方法可在9 min内完成氯菊酯、氰戊菊酯、甲氰菊酯、溴氰菊酯、氯氰菊酯的检验,5种目标物在各自线性范围内线性关系良好(R2≥0.995),检出限(LOD)为0.05～1.0 Ag/kg,定量限(LOQ)为0.1～2.0μg/kg;在10、50和100 μg/kg 3个添加水平下的加标回收率(RE)为81.6～103.4％,基质效应(ME)为75.9％～97.8％,日间、日内精密度在2.62％～13.20％范围内.该方法灵敏度高、线性范围宽、绿色安全,适用于苹果、白菜样品中拟除虫菊酯的常规检验与残留检测.

    拟除虫菊酯类杀虫剂QuEChERSHPLC-MS/MS果蔬

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    公安交通管理科技创新体系构建

    赵玉娟
    37-44页
    查看更多>>摘要：为了应对日益复杂的道路交通管理新形势、新需求,公安交通管理部门亟需通过科技创新迅速提升战斗力,而科学完备的创新体系是推进科技创新发展的重要基础.通过阐释公安交通管理科技创新体系4个阶段发展历程,剖析当前公安交通管理科技创新发展存在的问题,提出由创新环境、创新主体、创新基础设施和创新资源4类要素构成的公安交通管理科技创新体系基本框架及其知识创新、技术创新等4大重要功能,从决策引导、组织保障等5个方面论述保障体系运行的基本机制,采取调查、文献研究和专家访谈等方法,凝炼形成未来科技创新10大业务研究方向.研究成果将为公安交通管理科技创新工作高质量发展提供借鉴与参考.

    公安交通管理科技创新体系运行机制

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    基于HFACS的道路运输事故致因分析与分类系统研究

    李文勇卢睿廉冠李智嘉...
    45-53页
    查看更多>>摘要：为了深入研究道路运输事故的致因因素,挖掘出关键致因规则,在人因分析和分类系统(HFACS)的基础上,构建道路运输事故致因分析与分类系统(RTAACS),并根据该系统框架对收集到的事故进行分析.首先将RTAACS框架分为监管部门、道路运输企业、驾驶入3个层级,将事故致因因素纳入该系统框架进行频率统计,通过R语言改进卡方检验、让步比分析得出致因因素之间的关联规则,最后根据ANP网络层次分析法计算各项致因因素的权重,并确定关键致因规则.结果表明:工作流程与不充分的企业监督、工具技术与习惯性违规、资源管理与工具技术、资源管理与习惯性违规、未纠正的已知错误与习惯性违规为道路运输事故的关键致因规则.研究构建的系统框架以及提出的分析方法为道路运输业的安全预防提供一定的借鉴意义.

    交通运输规划与管理道路运输事故致因分析分类系统R语言卡方检验网络层次分析法

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    基于集成学习的毒品违法异常行为预测模型研究

    罗广莉马钰高媛郝小辉...
    54-60页
    查看更多>>摘要：通过机器学习和深度学习,可以在复杂和动态环境中提取毒品违法异常行为数据中的隐藏关系,在预测警务和打击犯罪领域具有广阔的应用前景.然而,传统的机器学习算法在"打击毒品犯罪、预防毒品犯罪"中不能达到很好的预测效果.为此,提出了一种基于k-fold bagging集成学习的融合模型,首先优化了机器学习和深度学习模型作为基学习器,其次选用k-fold bagging方法进行集成训练,最后采取硬投票策略,得到预测性能最佳的模型.测试结果表明:该集成学习模型在两组训练集上的准确率较单一基模型的平均准确率分别提高了 9.82％和6.96％,同时将该模型成功应用于毒品违法异常行为预测,为集成学习在预测警务和打击犯罪中的深度应用指明了新方向.

    毒品违法异常行为预测警务集成学习预测模型打击犯罪

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    基于混合神经网络的社交媒体攻击性言论识别方法研究

    韩坤潘宏鹏刘忠轶
    61-68页
    查看更多>>摘要：在社交媒体攻击性言论识别任务中,现有研究未能充分发挥不同神经网络的潜力和优势,导致识别准确度受限.针对上述问题,提出一种融合BERT预训练模型、双向长短期记忆网络(BiLSTM)、自注意力机制(SA)以及多尺度卷积神经网络(MCNN)的攻击性言论识别模型(BERT-BiLSTM-SA-MCNN).首先,利用BERT预训练模型对输入文本数据进行编码转换;其次,通过BiLSTM网络与自注意力机制捕获文本的全局语义特征;再次,借助多尺度卷积神经网络提取文本中的重要局部特征;最后,通过全连接层进行攻击性言论的分类识别.实验结果表明,BERT-BiLSTM-SA-MCNN模型在社交媒体攻击性言论识别任务中表现出较好的性能,准确率、精确率、召回率和F1值分别达到86.67％、84.20％、89.74％和86.79％,具有较高的准确性和泛化能力.

    攻击性言论识别文本分类混合神经网络BERT自注意力机制

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    基于YLS/CMI评估的罪错未成年人"场域"化风险因子研究

    谢玲王瀚宇
    69-77页
    查看更多>>摘要：未成年人罪错行为的产生往往具有多因性,对行为人的矫治也非一蹴而就.如果对于问题的起因、本质和特征等内部因素缺乏足够的分析总结,以及对影响未成年人成长和受教育等外部因素缺乏足够的理解和把握,针对性和适应性不足的惩戒和救助措施所起的作用则是十分有限的.为了提供有效的解决方案,采用YLS/CMI量表对40名罪错未成年人进行人身危险性风险评估,结合半结构化访谈,以量化研究和质性研究相结合的实证研究方法精准识别其在家庭、学校、社交等"场域"内的风险因子状态和被保护情况,从罪错行为"产生链"的角度,定位影响行为的多重"心理动力场",进而明确未成年人罪错行为矫治工作的方向与路径.风险控制的重点应放在临界教育"场域"的环节上,设定个性化矫治脚本,增强多"场域"保护合力,构建共治共建、共建共享的社会治理新格局.

    罪错行为场域动态风险因子YLS/CMI专门教育社会治理

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