การศึกษาเกี่ยวกับการตรวจพบปากกาเฉลี่ยสีดํา โดยการถ่ายภาพแบบยี่ห้อ

ตามนุษย์มีความรู้สึกต่อแสงในช่วงที่มองเห็นได้ และแยกวัสดุจากสี แต่มนุษย์ไม่สามารถแยกระหว่างสองสีที่เหมือนกันการเขียนไม่หายไปเอกสารสําคัญหลายอย่างถูกเขียนด้วยปากกาสีดําที่เป็นกลาง เช่น สัญญา จบใบรับเงิน ใบรับรอง เช็ค และเอกสารอื่นๆ เลขบนเอกสารเหล่านี้ เวลา ข้อความ และอื่นๆง่ายที่จะเพิ่มขึ้นหรือปรับปรุง, การระบุลายมือที่ถูกปลอมแปลงและการถ่ายทอดลายมือที่ปกปิดเป็นหลักฐานสําคัญในคดีอาญา ดังนั้นในคดีส่วนใหญ่ของอาญาและอาญาการระบุเอกสารจํานวนมากต้องระบุลายมือของปากกาสีดํามีวิธีการหลักสองวิธีสําหรับการระบุลายมือ: การตรวจจับความสูญเสียและการตรวจจับไม่ทําลายได้รับการใช้อย่างแพร่หลายในการระบุผลิตภัณฑ์ทางการเกษตรในช่วงปีที่ผ่านมาในบทความนี้ 18 ชนิดของปากกาสีดําที่เป็นกลางที่ขายในตลาดถูกนํามาเป็นวัตถุประสงค์ในการสํารวจวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นของการจํารู้ลายมือซึ่งเป็นพื้นฐานการวิจัย สําหรับการสืบสวนและระบุความผิดทางอาญา.

ในบทความนี้, กล้องย้อนสายสี 400-1000nm ถูกใช้. FS13, ผลิตภัณฑ์ของ Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., สามารถใช้ในการวิจัยที่เกี่ยวข้อง. ระยะสายสี 400-1000nm,ความละเอียดของความยาวคลื่นดีกว่า 2.5nm และสามารถบรรลุช่องสีได้ถึง 1200 ช่องสี ความเร็วในการรับภาพสามารถบรรลุ 128FPS ในช่วงสีเต็มและความสูงสุดหลังจากการเลือกวงจรคือ 3300Hz (สนับสนุนการเลือกวงจรหลายภูมิภาค).

1วัสดุและอุปกรณ์

การเตรียมวัสดุการทดลองและตัวอย่างการทดลอง

ตัวอย่างการทดลองคือปากกาสีดําเฉลี่ย 18 แบรนด์ ที่ได้รับความนิยมในตลาด และปากกาเฉลี่ย 18 แบรนด์ ที่ถูกปรับปรุงและปกคลุมกันหลังจากเขียนตัวเลข "1" ด้วยปากกาเฉลี่ย 18 แบรนด์, หมายเลข "40" ได้ถูกเปลี่ยนโดยเครื่องปากกาเฉลี่ยยี่ห้ออื่น ๆ 24 ชั่วโมงต่อมา, และการทดลองการปลอมแปลง 306 ตัวอย่าง.(a) และ (b) ในรูปที่ 1 เป็นภาพก่อนและหลังจากที่ปากกา 1 ถูกปรับปรุงโดยปากกา 2อย่างที่เห็นจากรูปที่ 1 หลังจากที่ปากกาที่ 1 ถูกปลอมแปลงโดยปากกาที่ 2 ของสีเดียวกัน ร่องรอยของการปลอมแปลงจะมองไม่เห็นด้วยตาเปล่าใช้ปากกาเฉลี่ย 18 แบรนด์ เพื่อเขียนหมายเลขลําดับตัวเลขที่เกี่ยวข้อง, ซึ่งถูกปกคลุมด้วยเครื่องปากกาเฉลี่ยยื่น ๆ อีก 24 ชั่วโมงต่อมา และมีการทดลองตัวอย่าง 306 ตัวอย่าง14 เม็ดปากกาก่อนและหลังการปกปิดด้วยอย่างที่เห็นจากรูปที่ 1 การเขียนที่ซับซ้อนนั้น ไม่จําได้เลยด้วยตาเปล่า

2ผลและการหารือ

การปลอมแปลงลายมือและการปิดบังผลการระบุตัว

ยกตัวอย่างเช่นปากกา 1 และปากกา 17 ดังที่แสดงในรูป 2 (a) เป็นภาพดิจิตอล (b) เป็นผลจากการประมวลผลการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลักโดยไม่กําจัดพื้นหลัง(c) เป็นผลจากการประมวลผลการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักโดยไม่กําจัดพื้นหลัง, และ (d) เป็นผลของการประมวลผลการสังเคราะห์สีเท็จ ดังที่เห็นจากรูปที่ 2 ผลการประมวลผลจะชัดเจนขึ้นหลังจากการกําจัดการแทรกแซงของข้อมูลพื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลจํานวนมากแสดงให้เห็นว่า การสังเคราะห์สีเท็จมีผลการจําแนกที่ดีที่สุดในการปลอมแปลงลายมือคนที่ไม่ได้เห็นข้อมูลเดิม สามารถระบุลายมือที่ถูกปรับเปลี่ยนได้อย่างสําเร็จ

โดยใช้ปากกาเฉลี่ยหมายเลข 2 เป็นตัวอย่างในการปกปิดตัวอย่างด้วยปากกาเฉลี่ยหมายเลข 13 ภาพ 3 (a) เป็นภาพดิจิตอลของตัวอย่าง(b) เป็นผลจากการประมวลผลการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก โดยไม่กําจัดพื้นหลัง, (c) เป็นผลจากการประมวลผลการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักโดยไม่กําจัดพื้นหลัง และ (d) เป็นผลจากการประมวลผลการสังเคราะห์สีเท็จการวิเคราะห์จํานวนมากของข้อมูลแสดงให้เห็นว่าการประมวลผลการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลักกับการกําจัดพื้นหลังมีผลที่ดีที่สุดในการจําหน่ายการเขียนมือปิดซ้ํา.

3สรุป

(1) ในช่วง 720-1000nm แผนที่สะท้อนแสงของปากกาเฉลี่ยหลายยี่ห้อแตกต่างกันมาก และเป็นแผนที่ดีที่สุดสําหรับการจํารู้ลายมือ

(2) ประสิทธิภาพการจําแนกของปากกาในประเทศและปากกา Nissan สามารถถึง 100% ซึ่งเป็นพื้นฐานทางทฤษฎีสําหรับการปลอมสินค้า

(3) การวิจัยแสดงให้เห็นว่าหลังจากการลบข้อมูลเบื้องหลัง, ผลการระบุจะปรับปรุงอย่างชัดเจนหลังจากการวิเคราะห์และการประมวลผลอีกครั้ง.

(4) ในบทความนี้การจดจําลายมือโดยการลดเสียง, IsoData, การตั้งหน้ากากปิดตา, การกําจัดพื้นหลังและการวิเคราะห์ PCA.ข้อมูลตัวอย่างที่แตกต่างกันจะถูกจําแนกในหมู่กลุ่ม 306 ของข้อมูลตัวอย่างที่ปลอมแปลงของปากกาเฉลี่ยสีดํา สามารถระบุกลุ่มของข้อมูล 232 โดยมีอัตราการจําได้ 75.8%175 กลุ่มของข้อมูลสามารถนํามาแสดงและอัตราการยอมรับอยู่ที่ 57,3%

(5) ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีการถ่ายภาพแบบไฮเปอร์สเปคตรัล สามารถใช้ในการระบุการปลอมแปลงและการปกปิดระหว่างซึ่งเป็นพื้นฐานการวิจัย สําหรับการสืบสวนคดีอาญา และการระบุลายมือ.