基于光谱数据融合和人工神经网络的汽车灯罩鉴别

摘要

针对法庭科学领域对物证快速、无损、准确的检验需求,采用红外光谱原始数据和导数数据相结合的光谱数据融合技术对汽车灯罩样本进行分析.对收集的44个汽车灯罩样本采集红外谱图,采用自动基线校正、峰面积归一化、Savitzky-Golay算法平滑对谱图进行预处理,并对处理后的数据进行一阶求导,结合人工神经网络(ANN)算法构建分类模型.在径向基函数神经网络(RBF)模型中,结合主成分分析对光谱原始数据、一阶导数数据和融合的数据进行分类,分类准确率分别为81.2％、84.1％和90.9％;在多层感知器神经网络(MLP)模型中,结合主成分分析对光谱原始数据、一阶导数数据和融合的数据进行分类,分类准确率分别为84.1％、86.4％和97.7％,且在对44个汽车灯罩样本的12种品牌进行分类时,分类准确率也达到97.7％,实验结果理想.结果表明,基于红外光谱原始数据和导数数据相结合的光谱数据融合技术能够实现对汽车灯罩样本的准确分析,且满足快速、无损、准确的检验要求,可以为光谱融合技术在法庭科学领域中物证的检验提供一定参考.