使用周期标记提取文档纸的法医特征:PCA和t-SNE用于制造商歧视和文档日期
Yong Ju Lee1, Chang Woo Jeong2, Hyoung Jin Kim1
1Department of Forest Products and Biotechnology, Kookmin University, 77 Jeongneung-ro, Seongbuk-gu, Seoul 02707, Republic of Korea.
Forensic science international
|December 29, 2024
概括
法医文档检查现在可以区分纸张制造商,并使用周期标记分析估计生产日期. 这种方法利用主要组件分析 (PCA) 和t分布式随机邻居嵌入 (t-SNE) 实现高精度.
科学领域:
- 法医科学 法医科学 法医科学
- 文件审查 文件审查
- 材料分析 材料分析
背景情况:
- 在法医文档检查中,纸张的区分至关重要.
- 分析纸张可以帮助确定文件的制作时间.
- 在纸上塑造面料的改变会留下周期性痕迹.
研究的目的:
- 为了歧视使用周期标记的纸张制造商.
- 调查基于周期标记的文件纸质约会.
- 评估无监督机器学习模型对这些任务的性能.
主要方法:
- 使用两个数据集进行主要组件分析 (PCA) 和t分布式随机邻居嵌入 (t-SNE).
- 使用2D实验室形成传感器建立了定期标记角度和步骤数据的数据库.
- 使用像轮指数和规范化相互信息等集群指数评估模型性能.
主要成果:
- 纸张制造商的法医差异化和文档纸张的年代是可行的.
- 使用PCA和t-SNE组合模型进行定期标记分析,显示出高性能.
- 造纸机的成型面料不可避免地会留下可识别的周期性痕迹.
结论:
- 定期标记分析是纸质检查中法医特征提取的关键方法.
- 结合的PCA和t-SNE模型有效地区分了纸张制造商,并有助于约会文件.
- 这种方法为法医文档分析提供了一种可靠的方法.


