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成趟与立体足迹分析检验系统的研究

发布时间:2017-09-24 06:19

  本文关键词:成趟与立体足迹分析检验系统的研究


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【摘要】:足迹检验技术是现代刑事技术领域中重要的组成部分,由于足迹具有一定的指向性和稳定性,通过对足迹的深入分析检验,能够为侦查破案指明方向,缩小范围,同时可作为认定嫌疑人的重要物证。因此,对足迹分析检验技术的研究具有重要的意义。而在计算机技术高度发达的今天,计算机在自动控制分析、图像处理及数据管理方面起到了越来越重要的作用。因此,将足迹定量分析检验技术结合计算机技术,研发一套切实可行的足迹分析检验系统具有较大的实际意义。本文将成趟与立体足迹作为研究对象,对足迹的概念、发现与提取以及定量化检验方法进行了研究。综合了目前比较成熟的几种足迹定量化检验方法,成趟足迹:u检验法、极差检验法、隶属度检验法,立体足迹:变差检验法,利用计算机软件技术结合相关算法与硬件设备,基于LabVIEW平台开发了一套成趟与立体足迹分析检验系统。对足迹进行图像采集、特征提取、检验分析和数据库保存,并最终给出相关鉴定报告,实现了足迹分析检验的定量化和自动化。通过理论研究与实际实验,验证了本文所述的成趟与立体足迹分析检验系统的实用性和准确性。
【关键词】:足迹分析 图像采集 特征提取 LabVIEW 隶属度检验
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:D918.91
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 绪论10-16
  • 1.1 前言10
  • 1.2 足迹分析检验技术的历史沿革10-12
  • 1.3 足迹分析检验系统国内外研究现状12-13
  • 1.4 虚拟仪器及其应用13-14
  • 1.5 本文主要研究内容14-16
  • 第二章 足迹定量分析检验技术理论16-32
  • 2.1 足迹的概念、形成及分类16-18
  • 2.1.1 足迹的概念16
  • 2.1.2 足迹的形成和分类16-18
  • 2.2 足迹的发现与提取18-19
  • 2.3 成趟足迹定量化检验19-27
  • 2.3.1 步幅特征指标的选取19-21
  • 2.3.2 步幅特征的u检验法21-24
  • 2.3.3 步幅特征的极差检验法24-25
  • 2.3.4 步幅特征的隶属度检验法25-27
  • 2.4 立体足迹定量化检验27-31
  • 2.4.1 变差检验法坐标系的建立27-28
  • 2.4.2 变差检验法特征指标的选取28-30
  • 2.4.3 变差阈值的确定30-31
  • 2.4.4 判别原则31
  • 2.5 本章小结31-32
  • 第三章 成趟足迹分析检验模块设计32-56
  • 3.1 成趟足迹分析检验模块设计思路32-33
  • 3.1.1 系统功能概述32
  • 3.1.2 系统流程介绍32-33
  • 3.2 图像处理模块33-37
  • 3.2.1 图像载入33-34
  • 3.2.2 比例系数计算34-35
  • 3.2.3 二值化和反转处理35-37
  • 3.3 步幅特征提取与个人特征分析模块37-42
  • 3.3.1 步幅特征提取37-38
  • 3.3.2 个人特征分析38-42
  • 3.4 特征检验及数据库模块42-51
  • 3.4.1 数据库42-47
  • 3.4.2 步幅特征检验47-51
  • 3.5 硬件选型及介绍51-54
  • 3.6 本章小结54-56
  • 第四章 立体足迹分析检验模块设计56-70
  • 4.1 立体足迹分析检验模块设计思路56-58
  • 4.1.1 系统功能概述56
  • 4.1.2 系统流程介绍56-58
  • 4.2 校准及图像处理模块58-61
  • 4.2.1 初始化及校准58-60
  • 4.2.2 拍照裁剪及找平60-61
  • 4.3 特征参数提取模块61-63
  • 4.3.1 获取足迹中心线61-62
  • 4.3.2 特征参数测量62-63
  • 4.4 检验分析及数据库模块63-66
  • 4.4.1 数据库63-64
  • 4.4.2 特征参数检验64-66
  • 4.5 硬件选型及介绍66-69
  • 4.6 本章小结69-70
  • 第五章 足迹分析检验系统的实验研究70-82
  • 5.1 成趟足迹分析检验模块实验研究70-74
  • 5.1.1 系统测试环境70-72
  • 5.1.2 成趟足迹数据采集72-74
  • 5.1.3 实验结果分析与验证74
  • 5.2 立体足迹分析检验模块实验研究74-80
  • 5.2.1 系统测试环境74-75
  • 5.2.2 立体足迹数据采集75-79
  • 5.2.3 实验结果分析与验证79-80
  • 5.3 本章小结80-82
  • 第六章 总结与展望82-84
  • 6.1 论文总结82
  • 6.2 主要创新点82-83
  • 6.3 研究展望83-84
  • 致谢84-86
  • 参考文献86-90
  • 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文90-92
  • 附录B 攻读硕士学位期间参与项目及获得奖励92-94
  • B.1 攻读硕士期间参与项目92
  • B.2 攻读硕士期间获得奖励92-94
  • 附录C 数据库连接相关截图94-95

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1 陈雪O,

本文编号:909839


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