为进一步解决残缺、模糊鞋印的检索困难问题，设计一种使用全局与局部特征联合表达的特征提取网络。一方面，在全局特征分支上对多尺度的鞋印全局特征进行快速归一化加权融合，并对其所有输出分别计算损失；另一方面，在局部特征分支上利用分部特征提取（PCB）模块将鞋印特征图分为3个部分，分别提取3个部分的局部特征并计算其损失。在训练阶段，将全局特征分支与局部特征分支的所有损失相加进行联合表达；在测试阶段，将两分支拼接后的输出直接展平作为待检索鞋印的描述符，并将其与样本库鞋印描述符的余弦距离作为相似性评分。实验结果表明，所提方法大幅降低模型的参数量及计算成本，并在CSS-200、CS-Database和FID-300这3个鞋印数据集上取得较高的准确率，且在CSS-200和CS-Database（Dust）数据集上的top1%取得较好的准确率，分别为94.5%和95.45%。

随着人工智能技术的迅速发展与广泛应用，智能化勘查方法正成为刑事科学技术领域新的研究热点，而实现现场勘查照片自动识别与分类是智能化勘查的重要研究内容。面向公安机关实战应用需求，提出了一种基于卷积神经网络的现场勘查照片自动分类算法。基于真实案件照片，建立了现场勘查照片数据集，包含现场勘查照片13164张，负类照片4008张。根据现场勘查照片数据特性，设计了现场勘查照片分类网络（CriSNet），通过对卷积层增加归一化处理以及改进bottleneck模块，实现对现场勘查照片的精确分类。实验结果表明：CriSNet模型的分类精度优于基准网络1个百分点，具有较好的鲁棒性，同时在分辨率低、品质较差的情况下，仍能保持较好的分类性能。

刑事技术领域中血痕的种属鉴定在判断案件性质、确定侦查方向等方面有重要作用，探索用光谱无损的方法进行种属鉴定。使用CRi Nuance光谱成像仪搭载MISytem 3.0光谱影像分析软件在450 nm~950 nm波谱范围内对30种载体上的人血痕迹样本、动物血痕迹样本、人血动物血混合血痕迹样本3类共计180组对象进行光谱成像分析，并用样本中两种物质的斜率之差分析实验结果。高光谱成像技术鉴别不同载体上人血和动物血及其混合血的实验结果表明，三种血痕在大多数载体上可被区分，区分率均在70%以上，为确定或排除嫌疑提供了参考。所提方法补充了血痕种属鉴定的方法体系，可在血痕鉴定领域进一步推广使用。

打印文书与印章交线先后顺序的判断是鉴定文件真伪和相对制成时间的关键内容。利用中心波长为900 nm的谱域光学相干层析（OCT）系统对激光打印机和喷墨打印机与油性和水性两种印油印章制成的若干相交线样本进行检测，通过获取的交线区域二维断层成像和三维立体图像，比较两类打印机制成的样本在OCT检验下的成像特征，进而判断朱墨时序。对120个样品，包括30组激光打印机与印油的朱墨时序样品和30组喷墨打印机与印油的朱墨时序样品进行了比较研究，每组样品均选取了多个区域重复测试。实验结果表明，激光打印机和喷墨打印机形成的相同朱墨时序样本的OCT图像在透射光亮度分布上形成的反差是不一致的，这可为判别打印文书和印章的交线顺序提供参考。

在以审判为中心背景下的刑事诉讼制度改革中, 图像证据的审查与采信尤为重要。数字图像篡改操作中最为常见的就是复制粘贴, 通过复制图像中的一块区域粘贴到其他部分, 以达到增加或掩盖部分图像内容, 同时伴随着几何变换以增加真实性。当前存在的检测类似篡改的算法大多数只能应对某种几何变换, 计算复杂性较高且不能应对多区域复制粘贴的情况。为此, 提出一种利用颜色和纹理信息提取尺度不变特征的方法, 通过检测图像颜色通道下的局部不变性特征提取关键点, 并使用层次聚类算法进行聚类, 对关键点匹配结果进行仿射变换估计, 最后使用随机抽样一致算法去除无匹配关键点。实验结果表明, 该算法能够较好的处理经过多种变换的多区域复制粘贴篡改检测, 能够在公安图像检验鉴定工作中发挥作用。

为了解决大仿射形变场景下, 尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)算法的局限性以及仿射尺度不变特征变换(Affine-SIFT, ASIFT)算法运算量大的问题, 提出了一种具有近似仿射尺度不变特征的快速图像匹配算法 (Fast Approximate-Ane-SIFT, Fast-AASIFT)。该算法具有比ASIFT算法更清晰的物理意义, 首先从逆仿射变换出发, 对原图进行仿射形变纠正, 估计出对应的正射图像; 然后在正射图像上进行特征点提取及SIFT描述; 最后进行SIFT优化匹配。实验结果表明: 大仿射形变场景下, Fast-AASIFT算法依然能匹配到足够多的特征点, 且峰值匹配误差＜2.5 pixel, 平均匹配误差＜1.2 pixel, 其抗仿射形变能力明显优于SIFT算法, 与ASIFT算法相当; Fast-AASIFT算法耗时＜0.3倍ASIFT, 有效改善了ASIFT算法的耗时问题。可见, Fast-AASIFT算法既有效保证了算法抗仿射形变鲁棒性, 又大幅提高了算法效率, 对场景重构、场景识别等应用具有重要意义。

受红外焦平面阵列生产工艺及材料本身特性影响, 红外焦平面阵列不可避免地存在盲元, 严重困扰红外数据的处理与应用。光栅分光推扫式热红外高光谱成像仪一般以红外焦平面阵列的其中的一维作为光谱维进行推扫式成像, 空间维只剩一维, 与一般的热像仪具有二维空间维的成像机制有很大区别。常规的实验室定标法和开窗处理的场景检测方法不能满足该成像方式的盲元检测需求。以热红外高光谱成像仪中的盲元检测为目标, 有针对性地提出了基于光谱匹配的盲元检测算法。该方法从光谱维角度出发, 以不同温度实验室黑体定标数据生成温升光谱数据, 在数据规则化处理的基础上, 自动提取有效像元目标的伪光谱曲线, 采用光谱角匹配的方式实现盲元的自动检测。以典型的热红外高光谱成像仪获取数据并开展盲元检测实验, 结果表明该方法充分利用了热红外高光谱成像仪的光谱维信息, 检测精度较高, 盲元补偿后的数据可满足热红外高光谱数据的行业应用。

高光谱成像技术在物证检验领域的应用具有非常重要的意义, 其不仅能够记录物证的光谱特征用以分析物质成分, 而且能够准确记录不同成分的空间分布情况, 从而实现无损、 快速、 定位分析物证成分的功能。 高光谱成像物证检验技术的光谱检测范围通常集中在可见-近红外区域, 而现有基于高光谱成像技术的物证检测设备基本只能单独覆盖可见波段或者近红外波段, 无法实现可见-近红外的宽波段检测需求。 为了拓宽成像光谱仪的检测波段范围从而实现提高物证检验精度和增加物证检验种类的目的, 首先分析了推扫式成像光谱仪的组成结构及工作原理, 剖析了直接研制宽波段成像光谱仪的技术难度和高昂成本, 最后提出了将短波段范围的400～1 000 nm可见高光谱成像仪和900～1 700 nm近红外高光谱成像仪相结合的方式实现宽波段范围的方法。 通过2台高光谱成像设备线视场匹配将独立的2台设备联合作为1台设备使用, 采用定标板辅助装调的方法实现2台高光谱成像仪线视场的像素级拼接, 将设备拼接带来的误差降低到不影响输出结果的程度, 最终研制出一种波段范围可达400～1 700 nm的可见-近红外宽波段高光谱物证检测设备。 搭建实验系统, 分别固定2台独立的短波段范围高光谱成像光谱仪, 利用平移台带动检材沿着垂直于线视场的方向移动实现推扫, 所获取的数据立方体具有400～1 700 nm的宽光谱范围, 400～1 000 nm的光谱分辨率为2.5 nm, 1 000～1 700 nm的光谱分辨率为4 nm。 实验结果表明该方法的可行性, 对于宽波段高光谱成像仪的研制具有指导意义, 使高光谱成像仪在物证检验领域具有更高的应用价值和更广的应用范围。

针对目前基于单元探测器和线列探测器的红外成像仪不能较好兼顾大视场、高空间分辨率、高温度灵敏度的问题, 研制了一套基于非制冷型面阵红外探测器的大视场热红外成像仪, 实现了75°大视场、0.4 mrad空间分辨率和50 mK(NEΔT)温度灵敏度指标.建立了面阵摆扫图像畸变校正模型, 较好地解决了面阵摆扫图像定位精度低和图像拼接裂缝问题.研究成果对大视场面阵摆扫红外成像技术的发展具有重要的参考价值.