使用混合特征提取来识别文档纸的识别
Joong Lee1, Hongseok Kim2, Simyub Yook2
1Institute of AI and Big Data in Medicine, Yonsei University Wonju College of Medicine, Wonju-si, South Korea.
Journal of forensic sciences
|July 7, 2023
概括
本研究引入了一种使用图像混合特征识别纸张类型的新方法. 这种方法可以达到很高的准确性,有助于解决文件伪造案件.
科学领域:
- 法医科学 法医科学 法医科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 文件伪造是韩国的一个重大犯罪问题,每年有数千起案件.
- 纸张分析对于法医调查至关重要,包括检查证券,合同和勒索信件.
- 独特的纸张特征,例如形成织物标记和纤维构成,是关键标识符.
研究的目的:
- 开发一种新且准确的纸张识别方法.
- 增强法医在解决文件伪造和相关刑事案件方面的能力.
- 在韩国市场分类主要的纸品牌.
主要方法:
- 一种混合特征提取方法,结合了灰级共发生矩阵 (GLCM) 纹理分析和卷积神经网络 (CNN) 深度学习.
- 使用纸质产品的图像作为GLCM和CNN特征提取的输入.
- 将混合方法应用于涉及七个主要韩国纸品牌的分类任务.
主要成果:
- 拟议的混合特征方法实现了97.66%的高分类精度.
- 该方法有效地根据它们的独特特征区分不同纸张品牌.
- 该研究证明了纸质产品视觉检查方法的实际适用性.
结论:
- 新的混合功能方法为纸张识别提供了一个强大的解决方案.
- 这种方法具有很大的潜力,可以帮助执法部门在涉及伪造文件的刑事调查中进行执法.
- 这些发现支持在法医文档分析中使用先进的计算技术.
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