RU2295766C1 - Способ установления давности потожирового следа руки - Google Patents

Способ установления давности потожирового следа руки Download PDF

Info

Publication number
RU2295766C1
RU2295766C1 RU2005126538/09A RU2005126538A RU2295766C1 RU 2295766 C1 RU2295766 C1 RU 2295766C1 RU 2005126538/09 A RU2005126538/09 A RU 2005126538/09A RU 2005126538 A RU2005126538 A RU 2005126538A RU 2295766 C1 RU2295766 C1 RU 2295766C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
trace
brightness
mark
background
determining
Prior art date
Application number
RU2005126538/09A
Other languages
English (en)
Inventor
Дмитрий Александрович Усанов (RU)
Дмитрий Александрович Усанов
Анатолий Владимирович Скрипаль (RU)
Анатолий Владимирович Скрипаль
Михаил Юрьевич Калинкин (RU)
Михаил Юрьевич Калинкин
Original Assignee
ГОУ ВПО "Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ГОУ ВПО "Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского" filed Critical ГОУ ВПО "Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского"
Priority to RU2005126538/09A priority Critical patent/RU2295766C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2295766C1 publication Critical patent/RU2295766C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области контрольно-измерительной криминалистической техники и может быть использовано для определения давности потожировых следов рук. Технический результат заключается в повышении точности измерений давности следа. Результат достигается тем, что способ установления давности потожирового следа руки включает выявление следа, например, с помощью дактилоскопического порошка, фотометрирование отображения папиллярных линий во всех точках следа, оцифровывание изображения следа вместе с окружающим его фоном, построение гистограммы яркости отдельно следа и отдельно фона, определение среднего квадратического отклонения яркости отдельно следа и отдельно фона, получение их отношения и сравнение с калибровочной кривой, полученной с использованием тест-объекта. 7 ил.

Description

Изобретение относится к области контрольно-измерительной криминалистической техники и может быть использовано для определения давности образования потожировых следов рук.
Известен способ приближенной оценки давности образования следа, выявленного при помощи азотнокислого серебра, заключающийся в том, что выявленный этим методом след папиллярных линий анализируется визуально. При этом оценивается его четкость и пригодность для идентификации. В частности, в сухом, отапливаемом помещении след папиллярного узора месячной давности становится нечетким, но остается пригодным для идентификации в течение 3 месяцев. Выявление азотнокислым серебром следов 5-6 месячной давности не дает четкой картины (см. В.Е.Корноухов и др. Дактилоскопическая экспертиза: современное состояние и перспективы развития. - Красноярск: Изд-во Краснояр. ун-та, 1990. - 416 с. (стр.161-162)).
Однако данный способ субъективен и имеет низкую точность оценки.
Также известен способ анализа изображения текстуры объекта, заключающийся в том, что представляют изображение объекта в виде входной матрицы чисел, каждый элемент которой соответствует уровню интенсивности сигнала, генерируемого объектом. Выбирают размер окна, посредством которого просматривают входную матрицу чисел, в зависимости от анализируемой текстуры объекта, по меньшей мере в два раза меньшим размера входной матрицы чисел. Шаг перемещения окна устанавливают равным размеру окна. Выбирают по меньшей мере один текстурный признак, характеризующий текстуру объекта, и определяют значение выбранного текстурного признака для начального положения окна, а затем для всех окон. Разбивают интервал значений вычисленного по меньшей мере одного текстурного признака по меньшей мере на два подынтервала и каждому подынтервалу присваивают код. Устанавливают для каждого окна на входной матрице чисел принадлежность вычисленного значения текстурного признака соответствующему подынтервалу и кодируют это вычисленное значение текстурного признака кодом соответствующего подынтервала, в результате чего получают выходную матрицу, каждый элемент которой соответствует одному окну на входной матрице чисел. Выбирают по меньшей мере один признак, характеризующий группу элементов выходной матрицы, с одинаковым кодом, и вычисляют значение выбранного признака, по которому идентифицируют изображение текстуры объекта, (способ анализа изображения текстуры объекта (см. патент Российской Федерации 2105351, МПК G 06 K 9/68).
Однако данный способ не предназначен для измерения давности оставления следов.
Наиболее близким является способ установления относительной давности следов папиллярных узоров, выявленных методом термовакуумного напыления (ТВН), заключающийся в том, что выявленные этим методом следы папиллярных линий фотометрируют при перемещении регистрирующего приспособления поперек отображения папиллярных линий. После чего измеряются амплитуда кривой, полученной в результате фотометрирования, связанная с контрастностью выявленных следов, частота синусоидальной линии, связанная с информативностью следов, и крутизна, связанная с четкостью краев папиллярных линий. При этом относительная давность следа определяется из указанной амплитуды: у следов давностью 1,5 месяца (давностных) амплитуда в три раза больше, чем у следов давностью 2-3 часа (свежие) (см. В.Е.Корноухов и др. Дактилоскопическая экспертиза: современное состояние и перспективы развития. - Красноярск: Изд-во Краснояр. ун-та, 1990. - 416 с.(стр.161-162)).
Однако данный способ имеет низкую точность, поскольку анализируется не все изображение следа.
Задача настоящего способа заключается в повышении точности измерений давности следа.
Поставленная задача достигается тем, что способ установления давности потожирового следа руки включает выявление следа, например, с помощью дактилоскопического порошка, фотометрирование отображения папиллярных линий во всех точках следа, оцифровывание изображения следа вместе с окружающим его фоном, построение гистограммы яркости отдельно следа и отдельно фона, определение среднего квадратического отклонения яркости отдельно следа и отдельно фона, получение их отношения и сравнение с калибровочной кривой, полученной с использованием тест-объекта.
Оригинальность предлагаемого решения заключается в использовании новой методики обработки видеоизображения следа, которая реализуется путем дополнительного измерения уровней яркости области фона и определение среднего квадратического отклонения яркости отдельно следа и отдельно фона. Подобная совокупность действий для установления давности потожирового следа руки не известна.
Предлагаемый способ поясняется чертежами:
Фиг.1. Потожировой след пальца, выявленный с помощью дактилоскопического порошка сразу после его оставления.
Фиг.2. Гистограммы уровней яркости
Figure 00000002
областей следа (1) и фона (2) для следа, выявленного сразу после его оставления.
Фиг.3. Изображения следа, выявленного дактилоскопическим порошком, спустя 20 мин после его оставления.
Фиг.4. Изображения следа, выявленного дактилоскопическим порошком, спустя 65 мин после его оставления.
Фиг.5. Изображения следа, выявленного дактилоскопическим порошком, спустя 125 мин после его оставления.
Фиг.6. Изображения следа, выявленного дактилоскопическим порошком, спустя 245 мин после его оставления.
Фиг.7. Зависимость среднего квадратического отклонения яркости области следа, нормированная на величину среднего квадратического отклонения яркости области фона σsn, от давности следа t в часах и ее аппроксимация.
Способ заключается в следующем:
След, выявленный дактилоскопическим порошком и предназначенный для определения давности его оставления, переводится в цифровое изображение, например, путем сканирования. При обработке цифрового изображения из памяти компьютера удаляется информация о цвете, а сохраняется только информация о яркости каждой точки изображения, которая записывается в виде матрицы. Разрешение сканирования изображения рекомендуется выбирать на уровне 600 точек на дюйм, являющееся оптимальным для передачи деталей строения папиллярного узора. Для обработки области следа выбирается участок изображения, содержащий папиллярные линии (фиг.1), строится гистограмма уровней яркости следа (фиг.2) и производится расчет математического ожидания яркости следа μs и среднего квадратического отклонения яркости следа σs. Для обработки изображения фона выбирается участок поверхности, опыленный дактилоскопическим порошком, но не содержащий папиллярных линий, и аналогичным образом производится построение гистограммы уровней яркости фона и оценка математического ожидания яркости фона μn, и среднего квадратического отклонения яркости фона σn. Для оценки давности следа используется величина среднего квадратического отклонения яркости области следа, нормированная на величину среднего квадратического отклонения яркости фона σsn. Далее определяется зависимость указанного параметра σsn с использованием тест-объекта, имеющего поверхность, близкую по свойствам к той, на которой обнаружен устанавливаемый след, и в условиях, близких к условиям хранения (старения) следа, обнаруженного на месте происшествия. С этой целью на тест-объекте формируются экспериментальные следы, которые спустя различные интервалы времени выявляются путем их обработки дактилоскопическим порошком (фиг.3-6). По этим следам строится калибровочная зависимость среднего квадратического отклонения яркости области следа, нормированная на величину среднего квадратического отклонения яркости области фона σsn, приведенная на фиг.7, которая аппроксимируется обратной экспоненциальной зависимостью. Знание коэффициентов указанной зависимости, установленных экспериментально с использованием тест-объекта, позволяет определить давность следа.
Для расчета вышеупомянутых величин используют следующие теоретические предпосылки.
Для анализа изображения потожирового следа пальца выделяется участок с размерами a×b, содержащий папиллярные линии, который описывается матрицей видеоизображения I(x, y) с количеством элементов
Figure 00000003
, где h - размер пикселя. Затем проводится группировка элементов матрицы видеоизображения (пикселей) путем подсчета количества пикселей изображения mi, имеющих 7-е значение яркости, и строится гистограмма относительных частот
Figure 00000004
для 256 уровней яркости Ii, регистрируемого изображения I(x, y) (гистограмма уровней яркости). Получаемая гистограмма имеет колоколообразный вид, характерный для нормального распределения. Математическое ожидание яркости следа μs и среднее квадратическое отклонение яркости следа σs расчитывается с использованием соотношения (Герасимович А.И. Математическая статистика. - Мн.: Выш. Школа, 1983. - 279 с):
Figure 00000005
где x и y - координаты следа.
Для обработки изображения фона выбирается участок поверхности, опыленный дактилоскопическим порошком, но не содержащий папиллярных линий, размерами с×d (фиг.1), и аналогичным образом производится оценка математического ожидания яркости фона μn и среднего квадратического отклонения яркости фона σn.
На фиг.2 приведены результаты расчета гистограмм уровней яркости следа и фона
Figure 00000004
, нормированных на максимальное значение
Figure 00000006
в случае, когда след был выявлен сразу после его оставления (t=0, где t - давность оставления следа).
Для исключения влияния, оказываемого условиями следообразования и сканирования, на величину распределения уровней яркости производится нормирование среднего квадратического отклонения яркости следа σs, связанного с давностью следа, на величину среднего квадратического отклонения яркости фона σn, от давности следа не зависящей. Для оценки давности следа выбирается указанная величина среднего квадратического отклонения яркости области следа, нормированная на величину среднего квадратического отклонения яркости фона σsn.
Для определения давности следа производится экспериментальное установление зависимости σsn от времени t с использованием тест-объекта, имеющего поверхность, близкую по свойствам к той, на которой обнаружен исследуемый след, и в условиях, близких к условиям хранения (старения) следа, обнаруженного на месте происшествия. С этой целью на тест-объекте формируются экспериментальные следы, которые спустя различные интервалы времени выявляются путем их обработки дактилоскопическим порошком (фиг.3-6). Зависимость аппроксимируется обратной экспоненциальной функцией вида
Figure 00000007
Знание указанной зависимости позволяет по измеренным значениям яркости области следа, нормированным на яркость области фона σsn, определить давность потожирового следа пальца t. Для этого может быть использовано выражение для t, полученное из соотношения (3):
Figure 00000008
Ясно, что наибольшая точность в определении t таким методом может быть получена для случая, когда с момента оставления следа прошло меньше или несколько больше одного часа, т.е. для интервала времени, где зависимость σsn носит наиболее выраженный характер.
Таким образом, задача установления давности следа может быть приближенно решена путем получения видеоизображения потожирового следа руки, обработанного дактилоскопическим порошком, его предварительной видеообработки и установления критерия качества следа, с последующим сравнением с тестовыми изображениями следов, полученных при известных условиях.

Claims (1)

  1. Способ установления давности потожирового следа руки, включающий выявление следа, фотометрирование отображения папиллярных линий, отличающийся тем, что фотометрируют отображение папиллярных линий во всех точках следа, оцифровывают изображение следа вместе с окружающим его фоном, строят гистограмму яркости отдельно следа и отдельно фона, определяют среднее квадратическое отклонение яркости отдельно следа и отдельно фона, получают их отношение и сравнивают с калибровочной кривой, полученной с использованием тест-объекта, при этом выбирают в качестве тест-объекта поверхность, близкую по свойствам к той, на которой обнаружен исследуемый след, в условиях, близких к условиям хранения следа, обнаруженного на месте происшествия, и формируют на тест-объекте экспериментальные следы, которые спустя различные интервалы времени выявляют путем их обработки дактилоскопическим порошком.
RU2005126538/09A 2005-08-23 2005-08-23 Способ установления давности потожирового следа руки RU2295766C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2005126538/09A RU2295766C1 (ru) 2005-08-23 2005-08-23 Способ установления давности потожирового следа руки

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2005126538/09A RU2295766C1 (ru) 2005-08-23 2005-08-23 Способ установления давности потожирового следа руки

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2295766C1 true RU2295766C1 (ru) 2007-03-20

Family

ID=37994152

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2005126538/09A RU2295766C1 (ru) 2005-08-23 2005-08-23 Способ установления давности потожирового следа руки

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2295766C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2706227C1 (ru) * 2018-10-22 2019-11-15 Федеральное государственное учреждение науки Федеральный исследовательский центр "Карельский научный центр Российской академии наук" Способ определения давности следа

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
КОРНОУХОВ В.Е. и др. Дактилоскопическая экспертиза: современное состояние и перспективы развития. - Красноярск: Красноярский Университет, 1990, с.161-162. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2706227C1 (ru) * 2018-10-22 2019-11-15 Федеральное государственное учреждение науки Федеральный исследовательский центр "Карельский научный центр Российской академии наук" Способ определения давности следа

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yao et al. Detecting image splicing based on noise level inconsistency
Li et al. A visual detection system for rail surface defects
US8509494B2 (en) Biometric information detection using sweep-type imager
CN110097537B (zh) 一种基于三维纹理特征的肉质定量分析评价方法
JP5706233B2 (ja) 鋼材成分識別装置及びそのプログラム
JP5385593B2 (ja) ひび割れ検出方法
CN117132510B (zh) 一种基于图像处理的监控图像增强方法及系统
CN108471967B (zh) 用于测量提取的信号的质量的装置和方法
JP5705711B2 (ja) ひび割れ検出方法
CN111415349A (zh) 一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法
JP2018128309A (ja) ひび割れ検出方法
JP2008267943A (ja) ひび割れ検出方法
JP2019058641A (ja) 肌の内部構造の推定方法、肌の内部構造の推定プログラム、および肌の内部構造の推定装置
JP2006061170A (ja) 皮膚の鑑別法
RU2295766C1 (ru) Способ установления давности потожирового следа руки
Liu et al. Bone feature analysis using image processing techniques
KR20180068150A (ko) 영상 분석을 이용한 건해삼 등급 분류 시스템
JPH09154832A (ja) 皮膚表面形態判定方法及び装置
JP2944309B2 (ja) 皮膚表面形態特徴検出方法
JP5210571B2 (ja) 画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法
JP2018128315A (ja) ひび割れ検出方法
JP4980739B2 (ja) ひび割れ検出方法
CN109724921B (zh) 一种基于光谱成像技术的书画鉴定图谱特征表示方法
JPH06189942A (ja) 皮膚表面解析システム及び皮膚表面解析方法
JP6637823B2 (ja) ひび割れ検出方法

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20120824