Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия: Экономика. Управление. Право

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


Для цитирования:

Сорокина К. О., Федоренко В. А., Гиверц П. В. Выявление схожих изображений следов патронного упора методом корреляционных ячеек // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2020. Т. 20, вып. 2. С. 203-209. DOI: 10.18500/1994-2540-2020-20-2-203-209

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

Выявление схожих изображений следов патронного упора методом корреляционных ячеек

Авторы: 
Сорокина Ксения Олеговна, Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю. А.
Федоренко Владимир Александрович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Гиверц Павел Витальевич, Баллистическая лаборатория криминалистического управления полиции Израиля
Аннотация: 

Введение. Актуальной задачей судебно-баллистической идентификации является исследование следов патронного упора на стреляных гильзах. В работе рассматривается сравнение изображений следов патронного упора методом корреляционных ячеек. Теоретический анализ. Схожесть изображений исследуемых следов можно установить методом корреляционного анализа. Однако данный способ малоэффективен, поскольку доминирующее влияние на коэффициент корреляции оказывают области, не содержащие полезной информации. Для повышения эффективности корреляционного анализа Дж. Сонгом был предложен метод последовательно совпадающих ячеек. Метод корреляционных ячеек разработан на основе данного метода. В работе представлен алгоритм метода, разбитый на основные этапы. Первый этап включает в себя предварительную обработку изображения и разбиение на ячейки. Второй этап – построение распределения максимумов коэффициентов корреляции. Третий этап представляет собой установление факта наличия кластера на графике этого распределения. Четвертый этап позволяет выделить области, пригодные для дальнейшей работы. Методика выделения областей, не содержащих следов патронного упора, основана на нахождении функции автокорреляции. На пятом этапе рассчитывается окончательное значение коэффициента корреляции без учета областей анализируемых изображений, не содержащих полезной информации. Экспериментальные исследования. В качестве критериев схожести следов патронного упора были предложены два условия: первое – это высокое значение коэффициента корреляции, второе – наличие кластера на графике распределения максимумов коэффициентов корреляции. Установление этого факта основано на определении коэффициента правдоподобия. Заключение. Метод корреляционных ячеек позволил повысить эффективность корреляционного анализа. В ходе выполнения работы были определены критерии отнесения следов к категории схожих.

Список источников: 
  1. Song J. Proposed “Congruent Matching Cells (CMC)” Method for Ballistic Identifi cation and Error Rate Estimation // AFTE Journal. 2015. Vol. 47, № 3. P. 177–185.
  2. Song J. Proposed “NIST Ballistics Identifi cation System (NBIS)” Based on 3D Topographic Measurements on Correlation Cells // AFTE Journal. 2013. Vol. 45, № 2. P. 184–194.
  3. Сорокина К. О., Федоренко В. А., Гиверц П. В. Оценка схожести изображений следов патронного упора методом корреляционных ячеек // Информационные технологии и вычислительные системы. 2019. № 3. С. 3–15. DOI: https://doi.org/10.14357/20718632190301
  4. Кокин А. В., Ярмак К. В. Судебная баллистика и судебно-баллистическая экспертиза : учебник. М. : Юнити-Дана, 2015. 351 с.
  5. Волкова М. А., Луцив В. Р. Методы обработки и распознавания изображений : учеб.-метод. пособие по лабораторному практикуму. СПб. : Университет ИТМО, 2016. 40 с.
  6. Gonzalez R. C., Woods R. E., Eddins S. L. Digital Image Processing Using MATLAB. L. : Gatesmark Publishing, 2009. 827 p.
  7. Zalewski E. N. Mathematics in Forensic Firearm Examination. Syracuse : Syracuse University SURFACE, 2015. 72 p.
Поступила в редакцию: 
07.04.2020
Принята к публикации: 
21.05.2020
Опубликована онлайн: 
01.06.2020