Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия: Экономика. Управление. Право

ISSN 1994-2540 (Print)
ISSN 2542-1956 (Online)


Для цитирования:

Корнилов М. В., Федоренко В. А. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ СХОЖЕСТИ СЛЕДОВ БОЙКОВ // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2014. Т. 14, вып. 1. С. 187-190. DOI: 10.18500/1994-2540-2014-14-1-2-187-190

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
(загрузок: 0)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
343.98.065

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ СХОЖЕСТИ СЛЕДОВ БОЙКОВ

Авторы: 
Корнилов М. В., Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Федоренко Владимир Александрович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Аннотация: 

Введение. Одной из важнейших задач судебно-баллистической экспертизы является идентификация оружия по следам бойка. Данная задача обычно связана с поиском совпадающих (парных) следов по большим базам данных. Для этого широко используются баллистические идентификационные системы, такие как ПОИСК, ТАИС, Арсенал и другие, в которых используются автоматические алгоритмы поиска парных следов, основанные на подсчете функции взаимной кросс-корреляции. В данной работе предложен иной подход, разработанный для изображений следов бойков, содержащих признаки в виде крупных областей неопределенной формы. К ним применялись методы кластерного анализа для формирования приоритетного списка. Теоретическая часть. В теоретической части дается алгоритм выделения и сравнения дескрипторов – характеристик, описывающих изображения следа бойка. После чего предложен способ формирования приоритетного списка, анализируя который, эксперт сможет сделать вывод о парности следов. Экспериментальная часть. Разработанный алгоритм был применен к базе данных, состоящей из более чем 100 изображений следов бойков 24 экземпляров оружия. Заключение. Разработанный алгоритм позволяет формировать приоритетный список из 20 изображений, в который входят парные следы (если такие имеются в электронной базе данных) с вероятностью 100%. Таким образом, предложенная методика позволяет существенно сократить время поиска следов. Данный алгоритм осуществляет предварительную фильтрацию и позволяет выделить список следов, к которым имеет смысл применять более сложные критерии, такие как сравнение контуров, особых точек изображений и т.п.

Список источников: 
  1. Федоренко В. А., Корнилов М. В., Сидак Е. В. Повышение эффективности работы баллистических идентификационных систем за счет применения растровой электронной микроскопии и цифровых технологий // Судебная экспертиза : научно-практический журнал. Волгоград : ВА МВД России, 2012. Вып. 3(31). С. 70–79.
  2. Niblack W. An Introduction to Image Proces- sing. N.J.: Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1986. 626 p.
Поступила в редакцию: 
19.11.2013
Принята к публикации: 
19.12.2013