【摘 要】
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目的本课题针对不同温度、湿度条件下血迹形态变化的研究分析,着重探讨血迹颜色随时间的变化以及不同温、湿度条件对血迹颜色变化的影响及规律,观察血迹颜色改变过程中R、G、B值的变化与时间之间的关系,探究血迹形态分析技术领域利用聚类算法进行血迹陈旧度分析的方法,并探讨温度与湿度对血迹形态变化的影响,为重现犯罪过程提供条件。方法连续24h拍摄记录不同温度、湿度条件下所制滴落状血迹模型的颜色变化,得出图像数据
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目的本课题针对不同温度、湿度条件下血迹形态变化的研究分析,着重探讨血迹颜色随时间的变化以及不同温、湿度条件对血迹颜色变化的影响及规律,观察血迹颜色改变过程中R、G、B值的变化与时间之间的关系,探究血迹形态分析技术领域利用聚类算法进行血迹陈旧度分析的方法,并探讨温度与湿度对血迹形态变化的影响,为重现犯罪过程提供条件。方法连续24h拍摄记录不同温度、湿度条件下所制滴落状血迹模型的颜色变化,得出图像数据,利用Kmeans算法进行像素聚类、图像分割,将有效图像数据进行整理,计算每分钟血迹R、G、B值整体均值,对所得数据进行归一化处理并代入多元多项式回归分析,得出不同温度、湿度条件下R、G、B值与随时间的变化关系,利用皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient,PCCs）分析温度与相对湿度对血迹变化过程的影响,另设实验对上述方法进行盲测,验证该方法应用于血迹陈旧度分析的可行性。结果该方法基于计算机技术对血迹颜色R、G、B随时间的变化规律进行分析,主要方法包括Kmeans聚类算法、像素聚类,图像分割、多元多项式回归分析,探索出可用于血迹陈旧度分析的新方法,同时利用皮尔逊相关系数对18组环境条件开展的实验结果进行分析,探究本实验中,温度、湿度对血迹形态变化的影响作用。结论将计算机相关技术应用于血迹学研究领域可提供一种客观的方法分析血迹陈旧度,减少人为主观因素对分析结果的影响,更可以提高侦查、破案效率。经过采用Kmeans聚类-图像分割与像素聚类技术、数据归一化、多元多项式回归以及皮尔逊相关系数分析后,验证了该算法模型应用于血迹陈旧度推算的可行性,且本研究中所提方法用于血迹陈旧度推算的盲测结果准确率为推算时间与实际时间相差10min占比17.96%;相差20min占比37.5%;相差30min占比55.4%;相差60min占比85.7%。综合来看,应用该方法推测血迹准确度,推测时间误差在1h内的准确率可达85.7%。
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