紅外指紋區光譜結合多階導數融合技術無損分類鞋底物證

作者：孔昊,董澤,衛辰潔,王繼芬,高春芳

摘要：為了提高檢驗效率,降低檢驗鑒定成本,實現對鞋底的快速無損分類。采用傅里葉變換紅外指紋光譜及其多階導數光譜對5類不同品牌共計50個樣本的鞋底進行分析,并構建Bayes判別和支持向量機2種分類模型。結果表明,在鞋底鑒別過程中,基于原始數據、一階導數數據和二階導數數據建立的融合模型,初級融合模型的區分效果優于單一模型和中級融合模型,總體分類準確率能達到80%以上。而基于初級模型進行的成分特征提取中,BDA結合原始數據結合一階導數模型是最好的,總體分類準確率達到92%。紅外指紋光譜結合一階求導、二階求導構建不同的融合模型進行區分對比,選擇最為有效的融合模型可實現對日常皮鞋、運動鞋鞋底快速的無損鑒別,對今后的治安工作作具有借鑒意義,不僅縮小排查范圍,也為案件的快速偵破提供了一種新的方式。

發文機構：中國人民公安大學治安學院

關鍵詞：鞋底材料光譜融合技術Bayes判別分析支持向量機分析sole materialspectral fusion technologyBayes discriminant analysissupport vector machine analysis

分類號： TQ322[化學工程—合成樹脂塑料工業]