Nghiên cứu về phát hiện bút màu đen trung tính bằng hình ảnh siêu phổ

Mắt con người nhạy cảm với ánh sáng trong phạm vi nhìn thấy và phân biệt vật liệu dựa trên màu sắc. Tuy nhiên, con người không thể phân biệt giữa hai màu giống hệt nhau.chữ viết không mờNhiều tài liệu quan trọng được viết bằng bút trung lập màu đen, chẳng hạn như hợp đồng, biên lai, chứng chỉ, séc và các tài liệu khác, số trên các tài liệu này, thời gian, văn bản và vân vân.Dễ dàng được thêm vào hoặc giả mạo, việc xác định chữ viết tay bị giả mạo và sao chép chữ viết tay được che phủ là bằng chứng quan trọng trong các thủ tục tố tụng hình sự, do đó trong hầu hết các vụ án dân sự và hình sự,rất nhiều tài liệu nhận dạng đòi hỏi phải xác định chữ viết tay bằng bút đen trung tínhCó hai phương pháp chính để xác định chữ viết tay: phát hiện mất mát và phát hiện không phá hủy.đã được sử dụng rộng rãi trong việc xác định sản phẩm nông nghiệp trong những năm gần đâyTrong bài báo này, 18 loại bút đen trung tính được bán trên thị trường được lấy làm đối tượng để khám phá một phương pháp nhận dạng chữ viết tay hiệu quả hơn.cung cấp một cơ sở nghiên cứu cho cuộc điều tra hình sự viết tay và xác định.

Trong bài báo này, một máy ảnh siêu phổ 400-1000nm được sử dụng. FS13, một sản phẩm của Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., có thể được sử dụng cho nghiên cứu liên quan.độ phân giải bước sóng tốt hơn 2.5nm, và lên đến 1200 kênh quang phổ có thể đạt được. tốc độ thu thập có thể đạt đến 128FPS trong quang phổ đầy đủ,và tối đa sau khi chọn băng tần là 3300Hz (hỗ trợ chọn băng tần đa khu vực).

1- Vật liệu và thiết bị

Chuẩn bị vật liệu thí nghiệm và mẫu thí nghiệm

Các mẫu thử nghiệm là 18 thương hiệu bút đen trung tính phổ biến trên thị trường và 18 thương hiệu bút trung tính bị giả mạo và che nhau.Sau khi viết số "1" với 18 thương hiệu bút trung tính, số "40" được thay đổi bởi các nhãn hiệu bút trung tính khác 24 giờ sau đó, và 306 mẫu thử nghiệm giả mạo đã được thực hiện.(a) và (b) trong hình 1 là hình ảnh trước và sau khi bút 1 bị bút 2 làm sai.Như có thể thấy từ hình 1, sau khi bút số 1 bị giả mạo bởi bút số 2 cùng màu sắc, dấu vết giả mạo hoàn toàn vô hình với mắt thường.18 nhãn hiệu bút trung tính được sử dụng để viết số serial số tương ứng, được che phủ bởi các nhãn hiệu bút trung tính khác 24 giờ sau đó, và 306 mẫu thử nghiệm nắp đã được thực hiện.14 bút trước và sau khi được bao phủ bởiNhư có thể thấy từ hình 1, chữ viết bị che khuất hoàn toàn không thể nhận ra bằng mắt thường.

2Kết quả và thảo luận

Việc giả mạo chữ viết tay và che giấu các kết quả nhận dạng được tái tạo

Lấy bút số 1 và bút số 17, ví dụ, như được hiển thị trong hình 2, (a) là một bức ảnh kỹ thuật số, (b) là kết quả xử lý phân tích thành phần chính mà không loại bỏ nền,(c) là kết quả của việc xử lý phân tích thành phần chính mà không loại bỏ nềnNhư có thể thấy từ hình 2, kết quả xử lý rõ ràng hơn sau khi loại bỏ sự can thiệp của thông tin nền.Một số lượng lớn phân tích dữ liệu cho thấy rằng tổng hợp màu giả có hiệu quả nhận dạng tốt nhất về giả mạo chữ viết tayNhững người không nhìn thấy dữ liệu gốc có thể xác định thành công chữ viết tay bị giả mạo, nghĩa là nhóm các mẫu có thể được xác định.

Sử dụng bút trung tính số 2 làm ví dụ để che mẫu bằng bút trung tính số 13, hình 3 (a) là ảnh kỹ thuật số của mẫu,b) là kết quả của việc xử lý phân tích thành phần chính mà không loại bỏ nền tảng, (c) là kết quả xử lý phân tích thành phần chính mà không loại bỏ nền, và (d) là kết quả xử lý tổng hợp màu giả.Một số lượng lớn phân tích dữ liệu cho thấy rằng các thành phần chính phân tích xử lý với việc loại bỏ nền có tác dụng tốt nhất về nhận dạng chữ viết tay che lại.

3Kết luận

(1) Trong dải 720-1000nm, độ phản xạ quang phổ của các nhãn hiệu bút trung tính khác nhau rất khác nhau, và nó là dải tốt nhất để nhận ra chữ viết tay.

(2) Hiệu ứng nhận dạng của bút nội địa và bút Nissan có thể đạt 100%, cung cấp một cơ sở lý thuyết cho việc làm giả hàng hóa.

(3) Nghiên cứu cho thấy rằng sau khi loại bỏ thông tin nền, hiệu ứng nhận dạng được cập nhật rõ ràng sau khi phân tích và xử lý lại.

(4) Trong bài báo này, chữ viết tay được nhận ra bằng cách giảm tiếng ồn, IsoData, thiết lập mặt nạ mắt, loại bỏ nền và phân tích PCA.Các dữ liệu mẫu khác nhau sẽ được nhận raTrong số 306 nhóm dữ liệu mẫu giả mạo của bút đen trung tính, 232 nhóm dữ liệu có thể được xác định, với tỷ lệ nhận dạng là 75,8%.175 nhóm dữ liệu có thể được tái tạo, và tỷ lệ công nhận đạt 57,3%.

(5) Kết quả nghiên cứu cho thấy công nghệ hình ảnh siêu phổ có thể được sử dụng để xác định sự giả mạo và che giấu giữa các nhãn hiệu khác nhau của bút trung tính màu đen,cung cấp một cơ sở nghiên cứu cho cuộc điều tra hình sự và xác định chữ viết tay.