一个用于法医工具标记比较的算法

科学领域:

• 法医科学 法医科学 法医科学
• 材料科学 材料科学 材料科学
• 计算机科学 计算机科学

背景情况:

• 传统的工具标识分析依赖于主观的人类判断,导致不一致.
• 诸如角度和方向等众多变量使准确的工具标记比较变得复杂.
• 法医工具标识分析中缺乏透明度可能会影响法律结果.

研究的目的:

• 开发一个客观的,数据驱动的法医工具标记分析方法.
• 提高工具标记比较的可靠性和透明度.
• 为法医检查人员创建一个标准化,开源的解决方案.

主要方法:

• 从连续制造的各种角度和方向的槽式螺丝刀生成了一个3D工具标记的数据集.
• 员工围绕Medoids分区 (PAM) 聚类以组装工具标记.
• 利用已知的匹配密度和已知的非匹配密度来建立分类值.
• 适配的Beta分布对密度来导出新工具标记对的概率比.

主要成果:

• PAM聚类表明,工具标记根据制造工具进行分组,而不是根据标记生成的角度或方向.
• 建立了高准确度的分类值.
• 在工具标记分类中实现了98%的交叉验证灵敏度和96%的特异性.

结论:

• 开发的方法提供了一种标准化和客观的方法来比较工具标记,特别是来自类似制造工艺的槽式螺丝刀.
• 这种数据驱动的技术提高了法医工具标记分析的可靠性.
• 开源解决方案有潜力通过提供客观证据来减少司法错误.