超スペクトル画像による黒色中性ペン検出に関する研究

人間の目 は 目に見える範囲 の 光 に 敏感 で,色 を 基 に し て 物質 を 区別 する.しかし,人間 は 同じ 色 の 二つ を 区別 する こと が でき ませ ん.黒い 中性 的 な 墨 は 安定 し て い ます.文字は消えない多くの重要な文書は黒い中立ペンで書かれています.契約書,領収書,証明書,チェックなど,これらの文書の番号,時間,テキストなどです.簡単に追加したり 改造したりできます改造された手書きの識別と覆われた手書きの複製は,刑事訴訟において重要な証拠であり,したがって,ほとんどの民事および刑事事件において,多くの文書の識別には,黒い中立ペンの手書きの識別が必要です.手書きの識別には2つの主要方法があります 損失検出と非破壊検出です近年,農業製品の識別に広く使用されています.この論文では,手書き認識のより効果的な方法を探求するために,市場で販売されている18種類の黒色の中性ペンを対象としています.手書きの犯罪調査と特定のための研究基盤を提供する.

本論文では,400-1000nmの超スペクトルカメラが使用されている. 杭州カラースペクトルテクノロジー株式会社 (株) の製品であるFS13は,関連する研究に使用することができる.スペクトル範囲は400-1000nm,波長解像度は2より優れている.5nm,最大1200スペクトルチャネルまで到達できます. 獲得速度は全スペクトルで128FPSに達できます.帯域選択の後の最大値は3300Hz (多地域帯域選択をサポートする).

1材料と設備

実験材料と実験サンプルの準備

実験標本には 市場で人気のある 18 種類の黒い中性ペンと 18 種類の中性ペンを入れ替えて 覆いました18種類の中立ペンで""を書き24時間後には他のブランドのネutral penによって"40"が変更され 306個の試料の改ざん実験が行われました(a) と (b) は,ペン1がペン2で改ざんされた前の写真と,ペン1が改ざんされた後の写真です.図"からわかるように,ペン1が同じ色のペン2で改ざんされた後,改ざんした痕跡は肉眼では完全に見えません.18種類のニュートラルペンを用いてそれぞれの数値シリアル番号を書きました24時間後に他のブランドの中性ペンで覆われ,306個のマスキング実験サンプルが作成されました.封筒を覆う前と後に図"からわかるように 隠された文字は肉眼では完全に認識できません

2結果と議論

手書きの改ざんや再現された識別結果の隠蔽

例えば,図2に示されているように,ペン1とペン17は (a) デジタル写真であり, (b) 背景除去なしに主要な成分分析処理の結果です.(c) 背景除去なしで主要な成分分析処理の結果である.,d) は偽色合成処理の結果である.図2から見られるように,背景情報の干渉を除去すると処理結果はより明確である.大量のデータ分析は,偽色の合成は,手書きの改ざんに対する最高の認識効果を持っていることを示しています元のデータを見ていない人は 改ざんされた手書きを成功裏に識別できます つまりサンプルグループを識別できます

図3 (a) は,標本のデジタル写真で,標本を標本13号で覆う例として,無性ペン2号を用い,(b) 背景除去なしで主要な成分分析処理の結果である(c) 背景除去なしで主要な成分分析処理の結果であり, (d) 偽色合成処理の結果である.背景を削除した主要なコンポーネント分析処理は,手書きの再現を覆い認識に最も良い効果があることを示す.

3結論

(1) 720-1000nm帯では,異なるブランドのニュートラルペンのスペクトル反射性が非常に異なっており,手書きを認識するのに最適な帯です.

(2) 国産ペンとニッサンペンの認識効果は100%に達し,商品の偽造のための理論的基盤を提供します.

(3) 研究によると,背景情報を取り除くと,再分析と処理後,識別効果が明確に更新されます.

(4) この論文では,手書きはノイズ削減,ISOデータ,眼のマスクの設置,背景の除去,PCA分析によって認識されます.異なるサンプルデータが認識されます.ブラックニュートラルペンの試料のデータのうち306グループのうち,232つのデータグループが識別可能となり,認識率は75.8%であった.175 のデータ グループ を 複製 する こと が でき た.認識率は57.3%に達した.

(5) 研究結果は,超スペクトル画像技術を使用して,異なるブランドの黒色中性ペンとの間の改ざんや隠蔽を特定することが可能であることを示しています.刑事捜査と手書きの識別のための研究基盤を提供します.