一、CAFIS指纹自动识别系统检索中的人工干预（论文文献综述）
徐杰,刘哲元,霍鑫,蒋敬,戴玉阳,胡王燕[1]（2021）在《人工智能指纹识别技术在警务实战中的应用》文中提出大数据时代,海量指纹数据的汇聚对指纹识别系统的比对精度和速度带来了挑战。能否实现对现场指纹图片在海量样本库中的"以图搜图",即无需对指纹图片进行特征编辑即可快速比对（无特征比对）,是一线部门提出的实战需求。本文以"云痕"智能指纹识别系统为例,介绍一种将人工智能引入指纹识别领域,采用自适应小波框架与主动式深度学习的比对技术和总线级协同计算的计算技术,建设指纹亿级数据库的技术创新,使得指纹的比对精度和速度得到提升。结合笔者单位警务工作,介绍了"云痕"系统应用于电脑端和移动端的指纹比对场景,对比分析了人工智能与传统指纹识别系统在指纹表述信息量及比对精度等方面的技术优势,并对人工智能在指纹识别方面的应用前景进行了展望。
艾乐[2]（2020）在《斗型纹三角区域相似异源研究 ——基于百万级数据库》文中认为指纹鉴定的一项重要工作是将犯罪现场提取的指纹与自动识别系统中存储的已知来源指纹进行特征比对,再通过专家检视复核以认定犯罪嫌疑人的方法。由于指纹具备“人各不同、终身基本不变”的特性,长期以来被视为证据之首,成为认定嫌疑人身份的重要手段。在实际工作中,由于现场指纹受到接触方式、接触客体等客观条件的影响,指印往往残缺不全,增加了指纹比对认定的难度,导致出现错误的鉴定意见。另一方面,个体接触物体的动作导致指纹三角区域更容易遗留在客体上,因此,犯罪现场勘察人员在现场提取到的指纹大多包括了三角区域。但三角区域的指纹纹线流向复杂,特征点出现频率高,导致异源指纹在该区域容易出现高度相似,极易给鉴定人员造成干扰。本文重点研究在百万级指纹数据库中,斗型纹三角区域特征点数量和质量对同源指纹在AFIS系统中排前率的影响;发现斗型纹三角区域相似异源现象的出现及分布规律;分析总结高度相似异源指纹出现的概率以及在质量变化的情况下,高度相似异源指纹对系统排名、专家鉴定造成的影响;改进传统指纹比对算法,提升同源指纹在候选列表中的排位。具体研究内容包括:1、研究斗型纹捺印指纹三角区域,在特征点数量不同、标注特征点方法不同的情况下,自动识别系统比对列表中同源和相似异源指纹的排位,并总结同源指纹和相似异源指纹出现的规律;2、研究现场指纹三角区域,在特征点数量不同、标注特征点方法不同的情况下,出现同源指纹的几率,提升鉴定人员对三角区域特征的理解能力,给出人工标注特征的方法建议,以提升同源指纹排位;3、重点研究现场指纹质量的变化,对高度相似异源指纹在识别系统候选队列中排名的影响,提升算法研究人员重视程度,研究改进算法;4、重点研究高度相似异源指纹对专家鉴定结果的影响,分析造成鉴定错误的主客观原因,警示高度相似异源指纹的存在及其对鉴定人员的影响;5、通过将相似三角形算法和SFIT特征融合匹配,形成STSF算法,提升识别算法对残缺指纹上特征的综合利用能力,提高同源指纹排位。本研究的结果表明:1、特征标注数量能影响同源指纹和相似异源指纹的出现率及排位,整体趋势为随着特征数量增加,同源指纹排前率提升,相似异源指纹下降;2、现场指纹清晰、特征数量较多时,应采取系统自动标注特征的方法有利于查询同源指纹,指纹不清晰、特征数量较少时,应采取人工标注、改变特征组合的方式多次查询。3、高度相似异源指纹在候选列表中出现率为1.5‰,指纹质量降低会影响同源、相似异源指纹的出现率;4、鉴定人员应严格遵守鉴定流程,不能过度自信,同时建议定期开展指纹鉴定实验,提升对相似异源指纹的认识;5、提出的STSF算法与传统算法相比,能提升残缺指纹的识别能力,提升同源指纹在候选列表中的排位,降低高度相似异源指纹排位,减少相似异源的干扰。本研究的结果能够为斗型纹三角区域的深入研究提供基础数据,给同源指纹查询提供参考意见,有利于提升鉴定人员对相似异源的认知能力,降低鉴定出错的风险。同时,通过对传统指纹识别算法的改进,提高自动识别系统对残缺指纹上三角区域指纹特征点的辨识能力,提升同源指纹在候选列表中的排名。
黄娜[3]（2020）在《面向数字图像证据的取证检验关键技术研究》文中研究说明近年来,图像作为一种常见的数据格式广泛存在于电子设备以及网络中,成为传播、保存数字信息的重要载体。同时,数字图像取证检验成为刑侦调查、新闻媒体以及政治军事等诸多领域中的重要环节。面对越来越多的图像数据,以及日渐高明的篡改伪造手段,传统的取证检验方法在性能及效率上已经无法满足需求。在人工智能迅猛发展的背景下,结合计算机视觉的相关先进技术研究图像证据的取证检验,有利于推动数字图像取证领域的发展,对维护信息与网络空间安全具有重要的理论意义和应用价值。本文面向数字图像证据取证检验的关键技术展开研究。根据取证检验的需求,结合图像分析处理、计算机视觉的相关技术,首先设计提出了数字图像证据取证检验模型,用于指导完成数字图像的取证识别、篡改检测以及来源鉴别三项主要功能。然后,为实现以上三项功能展开具体的方法及技术研究,旨在提高数字图像取证检验的效率及可靠性,从嘈杂的原始数据中初步过滤出图像证据,并对图像证据是否具备真实性、关联性以及合法性做进一步的检测与鉴定。本文的主要工作及创新性成果总结如下:（1）设计提出一套完善的数字图像证据取证检验模型。该模型集成图像识别、图像篡改检测等方面的先进技术,功能流程涵盖图像证据取证检验的全生命周期,分为图像特征提取、图像证据取证识别、图像篡改检测以及图像来源鉴别四个模块。其中,特征提取模块为后续的取证检验功能奠定基础,取证识别模块完成对图像证据的初步过滤,篡改检测与来源鉴别模块则对图像证据进行真实性、关联性以及合法性验证。传统的取证模型面对海量图像数据时效率较低,功能不完善,所提出的模型在取证场景中能够避免过高的时间及人员成本,保证流程完整、规范,而且各项功能的技术方法都有所改进,具备可用性与稳健性。（2）研究提出基于多特征融合的图像证据取证识别方法,以提高取证检验的效率和精准性。首先基于典型相关分析（Canonical correlation analysis,CCA）提出了一种基于判别-最小相关分析（Discriminant-minimum correlation analysis,D-MCA）的特征融合方法。最小相关分析通过最小化不同模态特征之间的相关性,减少特征中的噪声和冗余信息,提高融合特征的表征能力;在此基础上增加判别性信息,能够提高图像识别的准确性。然后基于Bo F（Bag of feature）模型提取图像的颜色矩特征、加速稳健特征（Speeded up robust feature,SURF）、局部二值模式（Local binary pattern,LBP）特征,采用卷积神经网络提取图像的深度特征（Deep feature）。最后根据提出的D-MCA方法进行特征融合,实现基于多特征融合的数字图像取证识别。在图像数据集上进行图像检索实验,平均准确率达到99.4%,与单一特征相比,查准率平均提高了49.7%,查全率平均提高了17.5%;与传统的拼接融合相比,CPU时间降低为11.9%。（3）研究提出一种基于稀疏域匹配传播的图像复制-粘贴篡改检测方法,以检验数字图像证据的真实性与合法性。基于密集域匹配的图像复制-粘贴篡改检测方法效率不足,而基于稀疏域匹配的方法检测率不足。为了解决这一矛盾,在稀疏域匹配的基础上设计提出一种传播机制。检测SURF关键点并进行初步匹配,通过离散小波变换（Discrete wavelet transform,DWT）特征的进一步匹配,筛选出可靠的关键点匹配对作为传播源,计算出传播源之间的偏移量（包括尺度、旋转变换）,根据偏移量将匹配关系在关键点的邻域内进行传播。实验结果表明,与传统方法相比效率得到了提高,检测率能够达到94.0%。并通过详细的实验数据分析了特征选择以及复制粘贴区域的尺度、旋转变换对检测率的影响,验证了SURF算法比其它关键点检测算法具有更加稳定的性能;DWT特征也表现出显着的效果。（4）研究提出基于卷积神经网络的图像来源鉴别方法,以检验数字图像证据的关联性与合法性。面向图像来源鉴别的任务构建卷积神经网络模型,包括三个卷积层、三个正则化层、三个最大池化层、一个随机失活层（Dropout层）、两个全连接层,以及一个Softmax分类器。将原始图像分割成尺寸为36×36的不重叠图像块,作为样本数据对网络模型进行训练及测试。在决策阶段采用投票策略,提高来源鉴别的准确性。与传统的基于相机成像特征的数字图像来源鉴别方法相比,该方法能够避免计算复杂度较高、噪声估算易受干扰等问题。使用Dresden Image Database图像集作为实验数据,网络模型的测试准确率达到99.8%,相比同类模型提高了2.6%。通过实验中的分析对比,表明该方法的准确性及时间性能优于其它现有方法。
袁颖[4]（2018）在《基于非特征点的指纹自动识别方法研究进展》文中进行了进一步梳理解决传统经典指纹自动识别方法面临的查重速度慢效率不断衰减的问题。使用基于纹理识别的技术和深度学习的方法,结合先进的描述符将指纹作为图像进行识别,识别指纹的局部或者全局纹理信息和指纹三级特征信息。根据所查阅的相关文献显示,基于纹理的指纹识别可以提取更多丰富的指纹信息,并且降低人工标注细节特征点环节的误差,使得对过去难以识别的特征点较少的残缺指纹的识别成为可能。使用纹理识别和深度学习方法相结合的指纹识别技术精度高、速度快,与其他系统的耦合性高,应用前景广阔。
周吉亮,冯雅娴[5]（2015）在《指纹细节特征点编辑与CAFIS查中率关系研究》文中研究表明目的研究影响CAFIS指纹自动识别系统查中率的因素,为提高CAFIS查中率提供依据。方法对实验样本先进行系统自动提取细节特征点再作人工干预,变更细节特征点的数量,获得添加系统可识别细节特征点与未识别细节特征点的得分,通过分析能否被系统自动识别的细节特征点数量与得分之间的关系,得到在人工干预下编辑指纹细节特征点对系统得分之间的影响关系。结论添加CAFIS可识别与未识别细节特征点的数量与系统得分之间的关系,为编辑指纹细节特征点入库,获取较高质量的查询比对结果提供参考依据。
邬伟杰[6]（2015）在《基于支持向量机的指纹识别技术与实现方法研究》文中进行了进一步梳理生物识别技术是借助人体自身的生物特性来进行个体识别的技术。相对于人脸、虹膜等生物识别,自动指纹识别是一种更实用、更理想的身份识别技术。指纹惟一性和稳定性被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据。自动指纹识别系统是基于计算机的指纹识别技术,可以方便、高效、安全、可靠地应用在金融安全、数据加密、电子商务等领域,在我们的生产和生活中发挥着日益重要的作用。支持向量机属于模式识别领域经典分类器之一。一般地,一个完整的模式分类系统由以下四个主要步骤组成：1)样本的采集和预处理；2)样本数据化后进行特征处理；3)对特征处理之后的样本进行分类；4)根据分类结果作出决策。在模式分类系统中最核心的部分就是分类,分类的重点在于对分类模型的设计,即分类器设计。设计分类器的目的是让计算机通过训练数据进行自主学习获取一组最优配置参数,再将输入的测试数据判定划分到已知类别。常见的分类器包括：最近邻分类器,贝叶斯（Bayes）分类器,神经网络分类器,决策树和支持向量机（Support Vector Machines, SVMs）。本文主要对支持向量机在指纹识别技术上的可行性及拓展性进行理论探讨和实验论证。本文的主要工作包括：（1）研究不同核函数参数对支持向量机算法精度和效率的影响；（2）研究在同样参数配置下,压缩前后数据集对支持向量机算法精度和效率的影响；（3）实现经典的K-近邻分类器,并与支持向量机进行对比和讨论；（4）通过Matlab软件模拟实现基于支持向量机的指纹识别系统。本文对一个实际指纹考勤系统进行了识别实验。实验结果表明,本文提出的支持向量机指纹识别方法具有速度快,识别率较高等特点,有一定的实用价值。
方明兄[7]（2014）在《绍兴市公安局指纹应用管理系统的设计与实现》文中研究表明随着公安机关信息化建设的不断深入,绍兴市已初步建设成指纹识别系统,这些系统收录了管辖区域的指纹数据。但如何充分利用这些指纹特征数据服务于案件的侦破,仍是绍兴市公安局所面临的重要问题。课题拟利用信息技术手段,研究公安局指纹应用管理系统的设计和实现方案。本文从绍兴市公安局的指纹应用现状和需求出发,针对指纹应用工作中出现的指纹特征数据采集效率低、指纹数据应用不规范的问题,提出了指纹应用管理的信息化方案,并基于当前流行的ASP.NET技术和SQL Server数据库,设计并实现了一个指纹应用管理系统。论文工作的要点包括:（1）设计并实现了现场指纹编录模块,通过简化指纹数据的录入方式,提高了指纹数据录入的效率和质量。（2）设计并开发了现场指纹比对模块,实现了现场指纹信息与指纹数据库的比对,充分发挥了指纹数据库对于案件侦破的作用。（3）设计并开发了指纹比中管理模块,该功能模块实现了指纹比中信息与案件信息的统一管理。（4）设计并实现了指纹数据交换模块,通过该模块可以完成指纹应用系统与指纹数据库的数据同步。课题研究的指纹应用管理系统经过了功能测试和性能测试,验证了各项指标均符合用户需求。当前,该系统已在绍兴市公安局试运行,从应用情况来看,该系统对于提高指纹数据的利用率、降低指纹应用成本、规范指纹应用流程,都起着显着成效。
张佐敏[8]（2013）在《基于对象类别与空间关系语义的图像检索应用研究》文中研究说明摘要：在最近这十年里搜索功能得到了极大的发展,使得图像的检索技术在实际的运用中越来越被重视。作为快速得到有用信息的有效手段之一,高层语义检索成为现今研究的热题和难点,而如何解决图像特征和用户语义之间的鸿沟,并快速得到用户理想的图像信息是技术关键。本文主要从对象类别与空间关系方面对语义检索进行了探索和研究。本文首先介绍和分析了图像检索的背景和当前发展现状,概括了CBIR的原理、过程以及技术基础（即常用颜色、纹理、形状特征的提取）。然后,重点研究了基于颜色直方图的图像检索,并用MATLAB实现图像检索系统,明确图像检索的基本过程,为高层语义检索的研究做准备。最后,运用颜色直方图和小波变换的方法进行图像分割,支持向量机进行对象和空间语义的识别分类,以及相关反馈技术实现了基于对象类别和空间关系的图像检索系统。其中,对典型的图像分割方法阂值法进行了改进,加入了小波变换；对SVM多分类问题中的模糊C均值聚类算法进行改进,对分类样本进行线性预处理。实验结果表明基于颜色直方图的图像检索简单、有效、可靠；改进算法可以得到更好的结果,算法更加高效,能迅速地解决图像低层特征和用户视觉之间的语义鸿沟,同时可以有效的运用在安防系统中,提高其运行效率。
刘莹[9]（2013）在《浅谈指纹自动识别系统中特征点的人工干预》文中指出近年来,指纹自动识别系统在我国得到了较大的发展,在侦查破案、打击犯罪中发挥了不可替代的作用。指纹识别系统是根据指纹特征的一般规律特点编制的软件,利用指纹系统进行检索比对,必须对现场指纹及十指指纹进行人工干预。1现场指纹的人工干预1.1必要性现场指纹由于受作用力、介质、承痕客体等各种因素的影响,往往条件较差,多是纹线不太清晰或残缺不全甚至变形严重,这就要求我们必须对现场指纹的特征点标注进行
顾勇[10]（2007）在《警用指纹识别系统中图像预处理的研究》文中指出指纹鉴别作为一种身份鉴别方法,是人体生物特征鉴别技术中最重要的一种。指纹自动识别技术作为现今生物特征识别技术的主流,有着十分广泛的应用前景。随着近年来计算机技术和网络建设的快速发展,自动指纹识别技术已经越来越多的进入到人们的生活和工作中,自动指纹识别系统的研发和升级也正在成为国内外学术界和商业界的热点。但是,目前的指纹自动识别技术还远远不够成熟,在许多关键步骤的算法上都有着十分广阔的研究空间。在刑事侦查领域,指纹是非常重要的证据,也是查找和确认犯罪人员最直接、最准确的途径。目前,随着指纹自动识别系统在公安机关的推广和普及,已经产生出了巨大的应用效益。但是,在刑侦工作的实践当中,由于指纹来源复杂,而且相当部分的指纹图像质量低劣,给指纹图像预处理增加了难度,直接制约了指纹自动识别系统的性能发挥。在大量关于指纹自动识别技术的研究中,有关此方面的研究报道还不多见。本论文简要分析了警用指纹自动识别系统的基本技术原理,并据此重点针对指纹图像的预处理环节进行了研究。首先,提出了适合于不同来源指纹图像的方向法和方差法相结合的复合分割方法,其次,为提高系统后续处理的可靠性,将基于Gabor滤波的方法应用于指纹图像增强。在此基础上,结合指纹图像的分割面积和方向计算提出了指纹图像的质量评估方法。利用matlab进行的实验表明,本论文提出的图像分割方法能够较好地对各种来源的指纹图像进行分割,克服了大部分指纹图像存在的对比度低,干扰严重等缺陷;基于Gabor滤波的图像增强方法能够显着改善指纹图像的视觉效果;本论文提出的质量评估方法能够正确地排除活体采集过程中的各种低质量的指纹图像。
二、CAFIS指纹自动识别系统检索中的人工干预（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、CAFIS指纹自动识别系统检索中的人工干预（论文提纲范文）
（1）人工智能指纹识别技术在警务实战中的应用（论文提纲范文）
| 1 人工智能及其在警务、法庭科学领域的应用 |
| 1.1 人工智能与大数据 |
| 1.2 机器学习与高性能计算 |
| 1.3 人工智能在警务领域的应用 |
| 2 人工智能指纹识别系统的技术特点 |
| 2.1 人工智能指纹识别的原理及核心算法 |
| 2.2 自适应小波框架与主动式深度学习的比对技术 |
| 2.3 总线级协同计算的计算技术 |
| 3“云痕”智能指纹识别系统的应用 |
| 3.1“云痕”智能指纹识别系统的基本情况 |
| 3.2“云痕”智能指纹识别系统的应用场景 |
| 3.2.1“云痕易指”——应用于电脑端的指纹比对 |
| 3.2.2“云痕易拍”——应用于移动端指纹比对第一，得55.58分。 |
| 4“云痕”智能指纹识别系统的技术优势 |
| 4.1 指纹表述信息量更大，比对精度更高 |
| 4.2 秒级反馈，比对速度更快 |
| 4.3 无需人工标注特征，即提即比，服务实战更快更精准 |
| 5 展望 |
（2）斗型纹三角区域相似异源研究 ——基于百万级数据库（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 鉴定人认知能力研究 |
| 1.2.2 指纹鉴定准确性及可靠性研究 |
| 1.2.3 鉴定意见表述研究 |
| 1.2.4 基于指纹自动识别系统的特征人工标注研究 |
| 1.2.5 指纹相似异源研究 |
| 1.2.6 指纹自动识别算法研究进展 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 论文研究内容和组织结构 |
| 2 捺印斗型纹中三角区域相似异源研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验 |
| 2.2.1 实验设计 |
| 2.2.2 实验材料与仪器设备 |
| 2.2.3 实验样本的制作、选取与录入 |
| 2.2.4 现场指纹特征标注方法 |
| 2.2.5 现场指纹特征标注数量 |
| 2.2.6 候选列表中同源指纹排位记录 |
| 2.2.7 候选列表中相似异源指纹的查询及记录 |
| 2.3 实验结果分析及讨论 |
| 2.3.1 同源指纹排位结果分析及讨论 |
| 2.3.2 相似异源指纹查询结果分析及讨论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 现场指纹质量不同对检索结果的影响研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验 |
| 3.2.1 实验设计 |
| 3.2.2 实验材料与仪器设备 |
| 3.2.3 现场指纹的制作 |
| 3.2.4 现场指纹质量评估 |
| 3.2.5 现场指纹的录入 |
| 3.2.6 现场指纹特征标注方法 |
| 3.2.7 同源指纹及相似异源指纹的查询方法 |
| 3.3 实验结果分析及讨论 |
| 3.3.1 同源指纹与相似异源指纹均未出现的情况分析及讨论 |
| 3.3.2 仅出现同源指纹的情况分析及讨论 |
| 3.3.3 仅出现相似异源指纹的情况分析及讨论 |
| 3.3.4 同源指纹与相似异源指纹同时出现的情况分析及讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 相似异源指纹对鉴定的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验 |
| 4.2.1 实验设计 |
| 4.2.2 实验材料与仪器设备 |
| 4.2.3 参加实验人员 |
| 4.2.4 现场和档案指纹的选取 |
| 4.2.5 PIANOS指纹能力验证系统 |
| 4.2.6 实验操作 |
| 4.2.7 实验数据分析方法 |
| 4.3 实验结果与讨论 |
| 4.3.1 工作年限对鉴定结果的影响 |
| 4.3.2 对指纹检验鉴定价值的判断 |
| 4.3.3 鉴定人员自信程度对结果的影响 |
| 4.3.4 3015 指纹错误鉴定的原因分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 指纹三角区域特征融合匹配STSF算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 算法介绍 |
| 5.2.1 相似三角形算法改进 |
| 5.2.2 SIFT特征点匹配算法 |
| 5.2.3 改进的相似三角形匹配算法 |
| 5.2.4 STSF融合算法 |
| 5.3 STSF特征匹配算法验证实验 |
| 5.3.1 实验环境及数据集选取 |
| 5.3.2 评价指标 |
| 5.3.3 特征提取 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 公开数据集和真实指纹集实验结果 |
| 5.4.2 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要研究工作及总结 |
| 6.2 对实战部门的建议 |
| 6.3 论文创新点 |
| 6.4 后续研究方向 |
| 在学研究成果 |
| 附录 |
| 附A:检索得到的高度相似异源指纹照片 |
| 附B:同源指纹和相似异源指纹均未出现的查询结果 |
| 附C:仅出现同源指纹的查询结果 |
| 附D:20组样本指纹查询结果 |
| 参考文献 |
（3）面向数字图像证据的取证检验关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 图像取证的发展历程 |
| 1.2.2 图像取证识别 |
| 1.2.3 图像篡改检测 |
| 1.2.4 图像来源鉴别 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 数字图像证据取证检验模型 |
| 2.1 取证检验面临的挑战 |
| 2.2 图像证据取证检验模型的需求 |
| 2.3 功能模块划分 |
| 2.3.1 图像特征提取 |
| 2.3.2 图像取证识别 |
| 2.3.3 图像篡改检测 |
| 2.3.4 图像来源鉴别 |
| 2.4 模型展示 |
| 2.5 性能分析 |
| 2.5.1 可用性与稳健性 |
| 2.5.2 对比分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于改进相关分析方法的图像特征融合 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 相关技术介绍 |
| 3.2.1 特征融合 |
| 3.2.2 典型相关分析CCA |
| 3.3 基于D-MCA的特征融合方法 |
| 3.3.1 改进的最小相关分析MCA |
| 3.3.2 判别分析 |
| 3.3.3 基于D-MCA的特征融合 |
| 3.4 实验及分析 |
| 3.4.1 实验准备 |
| 3.4.2 实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于多特征融合的图像证据取证识别 |
| 4.1 图像证据取证识别的需求 |
| 4.2 相关技术介绍 |
| 4.2.1 CBIR技术 |
| 4.2.2 SURF算法 |
| 4.2.3 BoF模型 |
| 4.3 基于BoF模型的图像特征提取 |
| 4.3.1 颜色特征 |
| 4.3.2 形状特征 |
| 4.3.3 纹理特征 |
| 4.3.4 深度特征 |
| 4.4 基于多特征融合的取证识别方法 |
| 4.5 实验及分析 |
| 4.5.1 实验准备 |
| 4.5.2 性能验证 |
| 4.5.3 对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 图像证据复制-粘贴篡改的被动式取证检测 |
| 5.1 图像证据篡改检测的需求 |
| 5.2 相关技术介绍 |
| 5.2.1 基于像素的CMFD方法 |
| 5.2.2 基于块特征的CMFD方法 |
| 5.2.3 Patch Match算法 |
| 5.3 基于稀疏域匹配及传播的复制-粘贴篡改检测方法 |
| 5.3.1 图像预处理 |
| 5.3.2 检测关键点 |
| 5.3.3 稀疏域匹配 |
| 5.3.4 改进的邻域传播机制 |
| 5.4 实验及分析 |
| 5.4.1 性能验证及对比分析 |
| 5.4.2 影响因素及参数分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于卷积神经网络的图像证据来源鉴别 |
| 6.1 图像证据来源鉴别的需求 |
| 6.2 相关技术介绍 |
| 6.2.1 固定模式噪声 |
| 6.2.2 成像响应不一致性 |
| 6.2.3 卷积神经网络 |
| 6.3 基于卷积神经网络的图像来源鉴别方法 |
| 6.3.1 图像分割 |
| 6.3.2 网络结构设计 |
| 6.3.3 网络训练与测试 |
| 6.4 实验及分析 |
| 6.4.1 性能验证 |
| 6.4.2 对比分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于非特征点的指纹自动识别方法研究进展（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 国内外指纹自动识别系统概述 |
| 3 指纹无特征区域定义 |
| 4 指纹无特征区识别的必要性 |
| 5 基于非特征点的指纹识别算法 |
| 6 困难与展望 |
（5）指纹细节特征点编辑与CAFIS查中率关系研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、实验原理 |
| 三、实验设计 |
| (一)实验目的 |
| (二)实验材料与仪器 |
| (三)制作样本 |
| (四)实验步骤 |
| 1. 制作样本 |
| (1)10个固定量选取要求 |
| (2)可识别细节特征点选取要求 |
| (3)未识别细节特征点选取要求 |
| 2.数据录入 |
| 3.获取基础比中率得分 |
| 4.添加实验变量 |
| 四、实验数据与分析 |
| (一)添加可识别细节特征点时系统得分 |
| (二)添加未识别细节特征点时系统得分 |
| (三)实验分析 |
| 1.实验量的问题 |
| 2.样本采集问题 |
| 3.人工干预问题 |
| 五、实验结论 |
（6）基于支持向量机的指纹识别技术与实现方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 生物识别技术背景及意义 |
| 1.2 指纹识别背景及应用 |
| 1.3 模式识别基础与应用背景 |
| 1.4 支持向量机的发展 |
| 1.5 生物识别研究现状 |
| 1.5.1 国外研究现状 |
| 1.5.2 国内研究现状 |
| 1.6 本文研究内容及章节安排 |
| 第2章 指纹识别系统基本原理 |
| 2.1 识别系统工作模式 |
| 2.2 识别系统具体流程 |
| 2.2.1 指纹采集 |
| 2.2.2 图像预处理 |
| 2.2.3 特征提取 |
| 2.2.4 特征匹配 |
| 2.3 识别系统评价标准 |
| 第3章 指纹识别系统具体实现 |
| 3.1 指纹预处理 |
| 3.1.1 规格化 |
| 3.1.2 脊线方向计算 |
| 3.1.3 脊线距离和频率计算 |
| 3.1.4 指纹图像增强 |
| 3.1.5 二值化 |
| 3.2 指纹分类 |
| 3.2.1 指纹分类与检索 |
| 3.3 支持向量机基础 |
| 3.3.1 支持向量机的概念 |
| 3.3.2 支持向量机的核函数 |
| 第4章 实验结果分析 |
| 4.1 实验设置 |
| 4.1.1 实验算法 |
| 4.1.2 实验使用的数据集 |
| 4.1.3 训练和测试方法 |
| 4.1.4 实验运行环境 |
| 4.2 基于不同核函数的支持向量机分类效果比较 |
| 4.2.1 线性(Linear)核函数 |
| 4.2.2 多项式(Poly)核函数 |
| 4.2.3 径向基(RBF)核函数 |
| 4.3 基于不同压缩比的样本分类效果比较 |
| 4.3.1 Linear核函数 |
| 4.3.2 Poly核函数 |
| 4.3.3 RBF核函数 |
| 4.3.4 原始图像与压缩图像实验结果比较 |
| 4.4 K-近邻分类器与支持向量机算法的比较 |
| 4.4.1 设置K-近邻分类器为对比组的原因 |
| 4.4.2 基于不同参数k的最近邻分类器实验结果分析 |
| 4.5 基于支持向量机的指纹识别系统实现 |
| 4.5.1 系统框架设计 |
| 4.5.2 系统使用说明 |
| 4.6 实验小结 |
| 第5章 结束语 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）绍兴市公安局指纹应用管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题的主要研究目标 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 后续章节安排 |
| 第二章 相关技术基础 |
| 2.1 指纹自动识别系统概述 |
| 2.1.1 指纹自动识别系统的基本功能 |
| 2.1.2 指纹自动识别系统的组成 |
| 2.2 系统架构的选择 |
| 2.3 开发工具的选择 |
| 2.3.1.NET开发平台 |
| 2.3.2 ASP.NET技术 |
| 2.3.3 IIS技术 |
| 2.4 数据库平台的选择 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统业务分析 |
| 3.1.1 组织结构 |
| 3.1.2 十指指纹比对业务流程 |
| 3.1.3 现场指纹比对业务流程 |
| 3.1.4 比对案件信息管理业务流程 |
| 3.1.5 指纹信息统计业务流程 |
| 3.2 系统功能需求 |
| 3.3 系统非功能需求 |
| 3.4 可行性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统应用架构 |
| 4.2 系统总体模块设计 |
| 4.3 部分关键模块的设计 |
| 4.3.1 现场指纹编辑录入模块 |
| 4.3.2 比中案件信息管理模块 |
| 4.3.3 指纹比对业务管理模块 |
| 4.3.4 指纹数据交换与传输模块 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统关键模块实现 |
| 5.1 系统基础类库的实现 |
| 5.2 系统登录模块的实现 |
| 5.3 指纹录入登记模块的实现 |
| 5.4 比中案件信息管理模块的实现 |
| 5.5 指纹比对信息管理模块的实现 |
| 5.6 指纹数据交换模块 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 系统测试与应用情况 |
| 6.1 系统测试 |
| 6.1.1 测试环境及方法 |
| 6.1.2 功能测试 |
| 6.1.3 性能测试 |
| 6.1.4 测试结论 |
| 6.2 系统应用情况 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 论文总结与未来工作 |
| 7.1 项目工作总结 |
| 7.2 今后的研究方向与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）基于对象类别与空间关系语义的图像检索应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文工作内容与组织结构 |
| 1.3.1 工作内容 |
| 1.3.2 组织结构 |
| 2 内容图像检索的相关技术原理 |
| 2.1 CBIR原理特点和体系结构 |
| 2.1.1 原理特点 |
| 2.1.2 体系结构 |
| 2.2 与图像相关的特征 |
| 2.2.1 颜色特征 |
| 2.2.2 纹理特征 |
| 2.2.3 形状特征 |
| 2.3 反馈原理和方法 |
| 2.3.1 反馈原理 |
| 2.3.2 反馈方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 对象类别和空间关系语义研究与改进 |
| 3.1 图片分割技术 |
| 3.1.1 图像分割算法 |
| 3.1.2 阂值法的改进 |
| 3.2 空间关系 |
| 3.2.1 拓扑空间关系 |
| 3.2.2 其他度量方法 |
| 3.3 语义提取算法 |
| 3.3.1 支持向量机的分类方法 |
| 3.3.2 FCM分类的改进算法 |
| 3.3.3 语义映射方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统设计与实现 |
| 4.1 系统框架 |
| 4.1.1 特征库模块 |
| 4.1.2 相关反馈模块 |
| 4.1.3 用户查询模块 |
| 4.2 系统实现 |
| 4.2.1 环境搭建 |
| 4.2.2 句柄结构 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 系统实现与应用研究 |
| 5.1 对象类别改进及空间语义的系统实现 |
| 5.1.1 系统界面及其功能 |
| 5.1.2 直方图图像检索实验 |
| 5.2 系统应用研究 |
| 5.2.1 基于颜色的图像检索 |
| 5.2.2 基于纹理的图像检索 |
| 5.3 图像检索在安防系统中的应用研究 |
| 5.3.1 人脸图像检索应用研究 |
| 5.3.2 指纹图像检索应用研究 |
| 5.3.3 视频监控图像检索应用研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）浅谈指纹自动识别系统中特征点的人工干预（论文提纲范文）
| 1 现场指纹的人工干预 |
| 1.1 必要性 |
| 1.2 要求 |
| 2 十指纹的人工干预 |
| 2.1 必要性 |
| 2.2 要求 |
（10）警用指纹识别系统中图像预处理的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 指纹自动识别技术 |
| 1.1.1 生物特征识别技术概况 |
| 1.1.2 指纹自动识别技术的发展及现状 |
| 1.1.3 指纹自动识别系统的分类 |
| 1.2 警用指纹自动识别系统 |
| 1.2.1 指纹识别在刑事司法领域的运用 |
| 1.2.2 警用指纹自动识别系统的发展和现状 |
| 1.3 本文的主要研究背景和研究重点 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 2 警用指纹自动识别系统概述 |
| 2.1 警用指纹自动识别系统的主要功用 |
| 2.2 警用指纹自动识别系统的技术流程 |
| 2.2.1 指纹图像的输入 |
| 2.2.2 指纹图像的预处理 |
| 2.2.3 指纹图像的特征提取 |
| 2.2.4 指纹图像库的分类和建库 |
| 2.2.5 指纹图像的匹配 |
| 2.3 警用指纹自动识别系统的系统构成 |
| 2.4 警用指纹自动识别系统的主要特点 |
| 2.5 警用指纹自动识别系统的操作步骤 |
| 3 警用指纹识别系统中的指纹图像分割 |
| 3.1 图像分割的一般理论 |
| 3.2 指纹图像分割算法回顾 |
| 3.3 警用指纹识别系统中指纹图像的主要来源及各自特点 |
| 3.4 警用指纹识别系统中图像分割的目的分析 |
| 3.5 基于自适应方差阈值和方向性的复合分割算法 |
| 3.5.1 指纹图像的灰度规格化 |
| 3.5.2 自适应阈值的方差分割算法 |
| 3.5.3 方向图算法的选择 |
| 3.5.4 指纹方向图和方向一致性度量的计算 |
| 3.5.5 基于方向一致性度量的分割算法 |
| 3.5.6 复合分割判据的确定 |
| 3.6 实验结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 指纹图像的增强 |
| 4.1 指纹图像增强方法的回顾 |
| 4.2 基于Gabor 滤波的指纹图像增强 |
| 4.2.1 Gabor 滤波器概述 |
| 4.2.2 算法流程 |
| 4.2.3 算法的基本思想 |
| 4.2.4 算法的实现 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 活体采集指纹图像的质量评估 |
| 5.1 指纹图像质量评估的意义 |
| 5.2 指纹图像质量评估算法简述 |
| 5.3 基于分割图像面积的质量评估算法 |
| 5.4 基于方向计算的质量评估算法 |
| 5.5 综合的指纹图像质量评估方法 |
| 5.6 实验结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、CAFIS指纹自动识别系统检索中的人工干预（论文参考文献）
- [1]人工智能指纹识别技术在警务实战中的应用[J]. 徐杰,刘哲元,霍鑫,蒋敬,戴玉阳,胡王燕. 刑事技术, 2021(03)
- [2]斗型纹三角区域相似异源研究 ——基于百万级数据库[D]. 艾乐. 中国人民公安大学, 2020(12)
- [3]面向数字图像证据的取证检验关键技术研究[D]. 黄娜. 北京工业大学, 2020(06)
- [4]基于非特征点的指纹自动识别方法研究进展[J]. 袁颖. 中国刑警学院学报, 2018(06)
- [5]指纹细节特征点编辑与CAFIS查中率关系研究[J]. 周吉亮,冯雅娴. 湖北警官学院学报, 2015(02)
- [6]基于支持向量机的指纹识别技术与实现方法研究[D]. 邬伟杰. 华东理工大学, 2015(05)
- [7]绍兴市公安局指纹应用管理系统的设计与实现[D]. 方明兄. 电子科技大学, 2014(03)
- [8]基于对象类别与空间关系语义的图像检索应用研究[D]. 张佐敏. 中南大学, 2013(03)
- [9]浅谈指纹自动识别系统中特征点的人工干预[J]. 刘莹. 广东公安科技, 2013(02)
- [10]警用指纹识别系统中图像预处理的研究[D]. 顾勇. 重庆大学, 2007(05)