Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия: Экономика. Управление. Право

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


Для цитирования:

Федоренко В. А., Корнилов М. В. СРАВНЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЛЕДОВ БОЙКОВ С ДОМИНИРУЮЩИМИ ПРИЗНАКАМИ В ВИДЕ ОКРУЖНОСТЕЙ И ДУГ // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2016. Т. 16, вып. 2. С. 197-202. DOI: 10.18500/1994-2540-2016-16-2-197-202

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: 
343.9, 004.932

СРАВНЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЛЕДОВ БОЙКОВ С ДОМИНИРУЮЩИМИ ПРИЗНАКАМИ В ВИДЕ ОКРУЖНОСТЕЙ И ДУГ

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

Введение. Разработка алгоритмов автоматического сравнения цифровых изображений следов бойков является актуальной задачей, направленной на повышение эффективности расследования преступлений, связанных с применением огнестрельного оружия. В данной работе рассматриваются следы бойков с ярко выраженными признаками в виде окружностей и дуг, которые имеют единый центр. Для оценки степени схожести следов в работе предложен метод, основанный на оценке в сравниваемых следах Евклидова расстояния между радиусами наиболее схожих признаков. Предварительная обработка. Для исключения негативного влияния шумов и различных артефактов изображения подвергались предварительной обработке. Информативные признаки выделялись маркерами, позволяющими точно определить радиусы соответствующих признаков. Методика поиска парных следов. Для оценки потенциально парных следов был разработан критерий на основе вычисления модифицированного Евклидова расстояния. Сформулированы критерии формирования приоритетного списка. Численный эксперимент. Проводился поиск парных следов по базе данных, состоящей из 60 объектов. В 90% случаев след, парный к тестовому, оказывался в первой четверке приоритетного списка. Выводы. Предложенный алгоритм позволяет достаточно быстро и эффективно проводить сортировку объектов тестового массива по степени сходства их признаков в виде дуг и окружностей с соответствующими признаками исследуемого следа.

Список источников: 
  1. Theodore V. Vorburger, James H. Yen, B. Bachrach, Thomas B. Renegar, Li Ma, Hyug-Gyo Rhee, Xiaoyu A. Zheng, Jun-Feng Song, Charles D. Foreman. Surface Topography Analysis for a Feasibility Assessment of a National Ballistics Imaging Database // NIST Interagency / Internal Report (NISTIR), 2007. 173 p.
  2. Федоренко В. А., Корнилов М. В. Оценка схожести следов бойков огнестрельного оружия по их цифровым изображениям // Информационные технологии и компьютерные системы. 2015. № 3. С. 92–100.
  3. Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins. Digital Image Processing Using MATLAB. Gatesmark Publishing, 2009. 827 p.
Поступила в редакцию: 
26.01.2016
Принята к публикации: 
22.02.2016