线性降维结合支持向量机的签字笔墨迹鉴别研究

利用高光谱成像技术，共采集了10种黑色签字笔墨水在400nm～1000nm范围内的469条光谱用于建模和预测分析。建模分析结果表明：直接基于降维方法如线性判别分析（LDA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和核偏最小二乘判别分析（kPLS-DA）的分类模型在数据集中表现不佳，预测集分类准确率分别为79.88%、79.29%和79.88%。支持向量机（SVM）和一维卷积神经网络（1D-CNN）算法建立的分类模型能够将分类准确率分别提升至83.43%和88.16%；基于偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和线性判别分析（LDA）先进行降维，再与SVM结合形成的PLS-SVM和LDA-SVM策略，比单独使用PLS-DA、LDA和SVM所建立的模型具有更高的分类准确率；将偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、LDA和主成分分析（PCA）降维后的数据进行合并，再建立SVM模型能够将分类准确率提升至最高的91.72%，其预测结果的Cohen’s KAPPA系数也能够达到0.9075。对此，利用先线性降维再结合SVM建立分类模型的方法是几种分类方法中的最优策略，能够对不同品牌和类型的黑色签字笔的快速、...     

国际标准ISO/IEC 24790解读及在印刷文件检验中应用展望

采用平板扫描仪、数码相机等图像捕捉设备,将印刷文件转化为数字图像加以检验目前是文书鉴定领域研究的热点,这种方法与页面经扫描后成为图像的数字印刷有相似之处,对数字印刷图像质量的评估方法或可适用于分析文件。本综述从标准内容、度量方式、与国内标准比较及在印刷文件检验中的应用性四个方面,对含有较为完备的印刷质量评估方法的国际印刷质量评估标准ISO/IEC 24790进行详细解读,重点介绍了ISO/IEC 24790中大面积图形图像质量属性、字符和线条图像质量属性评估方法,并对引入基于ISO/IEC 24790标准的新方法在鉴定领域未来发展方向作出了展望。     

基于实战化应用的系列空警防护装备研究

系统阐述了我国空警行业特点以及我国空警对装备需求的现状,通过调研充分挖掘空警对防护装备的差异性及独特性需求,结合国产部分防护装备产品的技术特点,开发了基于实战化应用的系列新型空警防护装备,经实战应用效果优良。实战化系列空警防护装备的研制成功将全面提升空警及航空安全员在防护类执勤装备方面的配备水平,增加空警的执法战斗力,将更好地保障民用航空器的运行安全。