1 中国人民公安大学 刑事科学技术学院, 北京 102623
2 公安部物证鉴定中心, 北京 100038
为了实现高仿真光敏印章印文的自动识别, 探究训练样本量、网络模型对识别准确率的影响, 通过扫描打印伪造法、拓印设计伪造法制备2枚高仿光敏印章, 盖印3 000枚印文作为训练样本, 30枚印文作为测试样本, 利用卷积神经网络4种模型实现高仿真光敏印章印文的鉴别。4种网络模型均能得到100%的识别准确率。仿真实验结果表明, 针对高仿真光敏印章印文识别任务, 卷积神经网络能作为一种可行的方法为检验提供辅助参考; 综合分析4种网络模型, Resnet50是最优选择。
高仿真光敏印章 盖印印文 自动识别 卷积神经网络 high simulation photosensitive seal stamp impression auto recognition convolutional neural network 太赫兹科学与电子信息学报
2020, 18(1): 136
1 中国人民公安大学,北京 100038
2 公安部物证鉴定中心,北京 100038
使用激光共聚焦扫描显微镜,对六种品牌和型号的激光打印机分别在打印纸和高光相纸上打印的图文墨粉厚度进行测量。结果表明,测量普通打印纸张上激光打印形成墨粉厚度时,测量数据因纸张纤维凹凸不平的影响有一定波动,相纸上激光打印形成的墨粉厚度测量数据相对稳定,并总结出随着打印文件图文线条宽度与墨粉厚度的变化规律。实验表明激光打印文件墨粉厚度的数据测量具有可行性,同一台激光打印机的打印文件墨粉厚度相对稳定,该指标作为一种重要参数可以为激光打印文件检验提供量化依据,并为打印机的同一认定提供依据。
激光共聚焦扫描显微镜 激光打印文件 墨粉厚度 laser scanning confocal microscope laser printing document toner thickness
