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足迹识别是现代犯罪现场侦查的一个重要手段,而基于图像分析的足迹识别技术大大提高了足迹鉴定识别的效率。由于图像采集过程中无法避免出现各类噪音,在后期对足迹图像进行LBP特征提取时也会降低识别精度。针对这个问题对LBP算法进行研究,引入一种混合滤波LBP和PCA的图像特征提取算法,并应用于犯罪现场足迹识别工作中。算法首先采用中值滤波与小波变换的结合算法对采集的鞋底足迹图像进行去噪处理,并通过PCA算法对特征向量进行降维处理,最后采用SSIM结构相似度对鞋底图像进行匹配识别。经过与现有的LBP算法比较,引入的混合滤波算法可以明显提高鞋底足迹的识别准确度,在鞋底足迹识别中具有很好的应用前景,为犯罪现场勘查提供高效、精确的线索突破口。 相似文献
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室内案件现场的足迹探取、检验分析及鉴定具有重要作用,有助于快速搜集重要案件信息,为勘破案件提供重要支撑。探讨了室内足迹形成的原因和特征,完善了室内足迹搜寻技术,研究了室内足迹提取分析方法以及室内足迹检验鉴定技术,并结合案例进行了讨论。 相似文献
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在知识经济和信息技术高度发展的今天,社会对高技能应用型人才需求的缺口将会越来越大,对高等职业教育的发展也提出了新的更高的要求。但其发展仍面临政府推动力不够、自身驱动力不强及市场拉动力不足等方而的问题,这一定程度上影响了受教育者接受职业教育的积极性。 相似文献
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犯罪趋势预测具有动态性、复杂性、重复性的特点,是众多警务工作者研究的重点难点,而深度学习技术能够很好的处理预测分析的问题,近年来利用神经网络技术在犯罪趋势预测的应用展现出良好效果。引入基于长短期记忆网络（LSTM）进行盗窃警情的分析预测,利用LSTM网络在长期序列分析的优势,构建多变量犯罪趋势预测模型,并进行实验模拟。实验证明,使用LSTM模型能够较为出色的实现犯罪趋势预测分析,为未来公安机关打击犯罪、维护社会治安稳定提供科学的手段和方法。 相似文献
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通过对GTD数据统计分析,1973～2018年间澜湄区域安全形势变化进行时空特征研究,表明：(1)澜湄区域安全形势在空间上具有广泛性和地区不均衡,特别是具有强烈的热点和空间聚集性;(2)区域恐怖袭击活动主要以采用爆炸和武器袭击等大杀伤力的袭击方式;(3)区域恐怖组织繁多,宗教冲突特征明显。结合上述特点,澜湄区域应加强国际反恐合作,构建良好反恐合作框架及运行机制;深化反恐情报共享与合作,增强预警能力;依托国际反恐联合演练,提升合作执法能力。 相似文献
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为弥补现今电子取证技术中静态取证的不足,采用“网络欺骗”理念,设计和实现了一种基于蜜罐和蜜标系统的追踪溯源技术动态取证实验.通过对实验结果的分析,发现这种技术能够实现自动、动态地收集入侵者的相关信息和犯罪证据,一定程度上解决了静态取证的弊端,为司法人员从事电子数据取证、打击网络犯罪提供了一个较好的技术手段. 相似文献
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