模式识别技术原理概述及其在刑事科学技术中的应用.doc

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1、1模式识别技术原理概述及其在刑事科学技术中的应用摘 要:随着现代科学技术的不断发展,模式识别技术成为以数学及计算机信息技术为基础的新生现代科技,现已被应用到医疗、军事等多方面领域,特别是在公安系统刑事科学技术领域得到了广泛应用。总结模式识别技术处理问题的基本原理和常见识别方式,探讨模式识别技术在刑事科学技术中的应用。 关键词:模式识别技术;刑事科学技术;生物识别 存在于时间和空间中可观察的事物,如果可以区别它们是否相同或相似,都可以称之为模式(pattern) 。而针对现代信息科技的狭义领域内,模式可以说是为了能让计算机执行和完成分类识别任务,通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间

2、分布的信息。从这些大量的信息及数据出发,模式识别(Pattern Recognition)便是用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别的过程。模式识别技术的发展是从 1929 年 G. Tauschek 发明数字阅读机开始的,直到 20世纪 70 年代,一些发达国家开始将模式识别应用到刑事侦查部门。随着科技的不断进步,模式识别在刑事科学技术方面的应用越来越广泛,发挥的作用也越来越大,从某种意义上说模式识别促进了侦查和刑事技术手段的发展。 一、模式识别系统 模式识别是解决如何利用计算机对样本进行模式识别,并对这些样2本进行分类。执行模式识别的计算机系统被称为模式识别系统。一个完整的

3、模式识别系统,由数据获取、预处理、特征提取、分类决策和分类器设计 5 部分组成。可以分为上下两部分:上半部分完成未知类别模式的分类;下半部分完成分类器的设计训练过程。 1.数据获取及预处理 数据获取是通过传感器,将光或声音等信息转化为计算机能够识别的电信息的过程。为了更准确有效的读取信息,对由于信息获取装置或其他因素所造成的信息退化现象进行复原、去噪,从而加强信息的利用率,这个过程就是预处理。 2.特征提取 由于数据获取部分所获得的原始信息数据量相当庞大,为了将这种维数较高的模式空间转换为维数较低的特征空间,从而实现分类识别,得到最能反映分类本质特征的向量,这个对特征进行抽取和选择的过程即为特

4、征提取。 3.分类器设计和分类决策 分类器设计的主要功能是通过训练来确定判决规则,它属于训练过程的一部分,其主要目的就是针对训练样本来按其判决的规则进行分类,以建立错误率最低的标准库。分类决策便是以分类器设计所建立的标准库为标准对特征空间的待识别对象进行分类,这样不仅能够使错误识别率降到最低,还能极大的提高数据利用率,最大程度的减少客观的信息损失。 二、模式识别在刑事科学技术中的应用 3近几年,作为新生现代科技手段,模式识别技术被广泛应用于生活中的各个领域,如:字符识别、医疗诊断、遥感控图、环境监测、语音识别和产品检测等。模式识别技术极大的提高了人们的工作和生活质量,不断推动着社会的发展。在刑

5、事科学技术方面,模式识别已经处于举足轻重的地位,特别是在指纹识别、人脸识别、虹膜识别等生物识别技术方面极大的提高了刑事侦查水平,为寻找犯罪证据和破获案件提供了强有力的技术手段支持,促进了刑事科学技术现代化建设。 1.指纹识别 由于指纹具有唯一性、方便性和终身不变性,我国早在两千年前就曾使用指纹来破案。替代了传统的人工识别指纹的方法,指纹识别技术已成为目前刑事侦查部门进行认定识别工作的主流技术,同时也是证据鉴定和侦查破案的有力保障。 如在 20 年前漳州商业大厦电梯杀人一案中,现场的线索少之又少,唯一有价值的线索是民警通过仔细勘查所提取到的一枚残缺指纹。在当时指纹识别技术还未完全成熟的年代,仅仅

6、通过这枚残缺指纹找到凶手是相当困难的。然而,随着指纹识别技术的成熟,这件在当时看来无法破解的谜案,却在 2011 年全国公安系统的“清网行动”中发现 08 年嫌疑人于上海斗殴的指纹与 95 年杀人案的残缺指纹认定同一。20 年前的谜案被轻松告破,嫌疑人蔡某伟终被缉拿归案。 指纹识别系统是一个典型的模式识别系统,其主要分为指纹数据获取、指纹区域分割、指纹图像预处理、特征提取和匹配五个过程。凭借着可靠性强、速度快、操作简便等优点,指纹识别技术将继续作为刑事4科学技术里进行生物识别的主要技术手段不断成熟发展。但是,小几率的错误识别和模糊难成像等问题仍是指纹识别技术进行改进需要考虑的首要问题。 2.人

7、脸识别 人脸识别是目前模式识别领域中被广泛研究的热门课题,相比传统的身份识别方式,人脸识别凭借着其身具有的安全性、保密性和方便性等优势,在近几年来得到了飞速发展并广泛应用于社会中的安全和经济领域。目前,人脸识别技术已经成为刑事科学技术工作中较为成熟的鉴定技术之一,在刑事侦查实际工作中,人脸识别技术落实到身份认证、视频监控、视频资料分析等具体工作上,使得在进行布控排查、人像识别、犯罪嫌疑人认定以及门禁等方面都得到了良好的应用效果。 如在 09 年的郑州市特大抢劫杀人案中,人脸识别技术就发挥了高效的作用:2009 年 3 月 17 日下午,郑州市金水区紫荆山路繁华路段发生一起特大入室抢劫杀人案,由

8、于现场线索较少,案件的侦破一度陷入僵局。唯一的一段有价值的监控录像,是嫌疑人闪过的一个侧面照,而且很模糊。通过清大维森人脸识别比对系统小图像重建功能,对模糊的犯罪嫌疑人影像,进行了还原重建,最终锁定了大同籍男子次全为重点嫌疑对象。2012 年 12 月 29 日,专案组民警在大同市将次全抓获,案件成功告破。此外,在近几年的南京“2.8” 贩毒团伙案、武汉“4.15”特大入室盗窃案等重要案件中,人脸识别相关技术都实现了快速认定犯罪嫌疑人身份的工作,是案件迅速告破。 人脸识别的原理实际就是首先采集人脸图像,经过预处理和特征选5取单元处理后,再与子空间的训练和测试图像相比对,进而选择距离函数进行识别的模式识别过程,目前主要由基于整体计算的识别和基于局部特征的识别两种方法以及 Ada boost 和 PCA 等计算方法。但是,由于人脸识别率受多方面影响、采集图像一般较为模糊等诸多问题还没有得到良好的解决,人脸识别至今仍是在刑事科学技术领域内的一个具有挑战性的研究方向。

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