基于高光谱技术的不同介质血迹分类研究
Abstract
血迹是命案现场中最常见的物证之一，犯罪现场遗留血迹种类的确定对案件侦破起到了重要作用。为对犯罪现场遗留的血迹进行快速无损的检验，采用高光谱成像技术对于不同介质上的不同种类的血迹进行分类识别。利用高光谱成像仪在1 h、1 d、4 d、7 d采集了玻璃、打印纸、塑料板上的猪血和人血的高光谱图像数据，采用了多元散射校正法（MSC）、标准正态变换法（SNV）、MSC+SNV三种不同的预处理方式，对引入主成分分析（PCA）降维前后的数据分别建立支持向量机（SVM）和随机森林（RF）来对血迹进行分类识别。结果表明，无论是在SVM模型中还是在RF模型中，经过PCA降维后的准确率普遍高于处理前数据。实验中，RF模型对于PCA处理过的1 h原始数据分类准确率甚至达到98%，总准确率在约95%，说明可在一定程度上对血迹种类进行识别。此外还对织物和高散射介质上的血迹进行分析，取得了较好的分类结果，证明了该技术可对不同介质上的血迹进行有效识别。
Fields of Study & Subjects
Spectroscopy and Chemometric Analyses
Spectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Forensic Fingerprint Detection Methods
Publication details
- Journal / source
- Laser & Optoelectronics Progress
- Volume
- 63
- Issue
- 2
- Pages
- 0230002–0230002
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- EN