1. 南京林业大学机械电子工程学院
2. 南京工业大学机械与动力工程学院
3. 江苏省公安厅物证鉴定中心
纸质出版:2019
移动端阅览
[1]李赵春,顾嘉梁,张浩,孙付仲,孟龙晖,陈进.基于SIFT特征的弹底窝痕自动识别方法[J].传感器与微系统,2019,38(09):60-63.
LI Zhaochun, GU Jialiang, ZHANG Hao, et al. Automatic identification method of breech face impression based on SIFT feature[J]. 2019, 38(9): 60-63.
[1]李赵春,顾嘉梁,张浩,孙付仲,孟龙晖,陈进.基于SIFT特征的弹底窝痕自动识别方法[J].传感器与微系统,2019,38(09):60-63. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2019)09-0060-04.
LI Zhaochun, GU Jialiang, ZHANG Hao, et al. Automatic identification method of breech face impression based on SIFT feature[J]. 2019, 38(9): 60-63. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2019)09-0060-04.
为实现枪弹检材的快速准确匹配
提出了一种基于尺度不变特征转换(SIFT)算法的弹底窝痕配准方法及一种经验的匹配判定方法。对SIFT算法实现弹底窝痕配准进行了详细分析和分步验证
包括特征点提取、特征向量生成以及欧氏距离法初匹配
最后以随机抽样一致法(RANSAC)进行提纯
排除误匹配点对。在此基础上
总结出一种经验的痕迹匹配判定方法
即特征点密集区域法。可提取特征点密集区域
计算其面积占窝痕总面积的百分比η
以此作为匹配判定依据。基于推荐样本的实验表明:η设定为12%
已知匹配和已知不匹配的弹底窝痕可被有效区分。
In order to realize the fast and accurate matching of bullet marks
a new method based on scaleinvariant feature transform( SIFT) algorithm and an empirical trace matching method are proposed. The algorithm of SIFT is analyzed in detail and verified step by step
including feature point extraction
feature vector generation and initial matching based on European distance. Finally
the method of random sample consensus( RANSAC) is used to purify and eliminate mismatched point pairs. On the basis of this
an empirical trace matching method is summarized
namely the method of dense feature points. It can extract the dense area of feature points and calculate the percentage of the total area of the breech face
which is used as the basis for matching. The experiment based on the recommended samples
shows that η is set to 12 %
and the matched and known unmatched bullet marks can be effectively distinguished.
超像素SIFT特征航拍地图拼接研究 [J]. 王萍,王港. 传感器与微系统 . 2016(12)
基于多维特征提取的枪弹痕迹比对分析方法 [J]. 高凤娇,闫奕名,吴冈,何艳. 自动化技术与应用 . 2015(06)
高斯滤波器在子弹三维图像特征提取中的应用 [J]. 乔培玉,何昕,魏仲慧,王方雨,林为才. 液晶与显示 . 2012(05)
SIFT算法在点云配准中的应用 [J]. 王程冬,程筱胜,崔海华,戴宁. 传感器与微系统 . 2012(02)
基于双目视觉的障碍物高度检测 [J]. 解兴哲,王姮,刘冉,刘满禄. 传感器与微系统 . 2010(07)
弹头发射痕迹计算机识别系统的研制 [J]. 曾文涵,郭军,谢铁邦,蒋向前. 华中科技大学学报(自然科学版) . 2002(06)
基于样条滤波和全元匹配的三维底火弹痕识别技术的研究 [D]. 佟明斯. 哈尔滨工业大学 2016
三维枪弹痕迹自动识别系统关键技术研究 [D]. 凌剑勇. 中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2014
基于SIFT算法的快速图像配准技术 [D]. 孙伟晔. 吉林大学 2017
枪弹痕三维可视化算法研究 [D]. 马鑫. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 2017
Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints [J] . David G. Lowe. International Journal of Computer Vision . 2004 (2)
Multiple view geometry in computer vision [J] . H. Opower. Optics and Lasers in Engineering . 2001 (1)
0
浏览量
57
下载量
0
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构
京公网安备11010802024621