【摘 要】
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为了实现对记号笔墨水的检验与认定,采集了广博等5种品牌共计40支黑色记号笔红外指纹图谱数据。采用了多元散射校正、峰面积归一化、自动基线校正和Savitzky-Golay平滑等技术
【基金项目】
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中国人民公安大学基本科研业务费重点资助项目(2019JKF223)
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为了实现对记号笔墨水的检验与认定,采集了广博等5种品牌共计40支黑色记号笔红外指纹图谱数据。采用了多元散射校正、峰面积归一化、自动基线校正和Savitzky-Golay平滑等技术,建立了基于多层感知器的黑色记号笔墨水分类模型,进行了理论分析和实验验证。结果表明,红外指纹图谱能反映分子结构的细微变化,可将水性与油性记号笔区分;针对4种油性记号笔样本,发现模型在30维矩阵上特征提取最好,准确率为100%,其中特征12、特征26和特征17对模型区分效果的贡献程度最高,分别为0.0355,0.0347和0.034
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