基于卷积神经网络分析滴状血迹形态图像的实验研究

摘要

目的血迹形态识别是现场勘验的重要内容,血迹痕迹中不但包含了案件相关人员的生物物证信息,还包含运动轨迹、运动速度、出血点高度等关键信息。基于卷积神经网络分析滴状血迹形态照片,为滴状血痕现场分析重建提供重要依据。方法基于卷积神经网络的血迹形态识别方法与传统的人工特征提取识别不同,利用计算机模式识别方法对2400张血滴照片样本进行半监督学习,预测静态滴落血迹痕迹出血点的高度。结果利用模式识别的方法,对400个验证样本分类测试,利用caffe框架得出实验结果显示,正确分类率达到了96.75%。结论基于卷积神经网络分析滴状血迹形态图像的实验研究,大大提高了血迹形态识别准确率,为血迹形态识别提供一种新的技术方法补充。