基于高光谱成像技术下的物证鉴定领域的研究综述

在物证鉴定的研究中，高光谱成像技术作为一种新型的物证鉴别技术，相较于紫外-可见荧光光谱、拉曼光谱等鉴别方法，具有高效、快速、无损的优点。高光谱成像是通过高光谱仪器设备对被检测物体在连续多个离散波段下扫描获得一个综合图像，同时记录物证的光谱信息和图像信息的技术。在物证鉴定中，通常借助其图像数据的完整性结合各类数据算法，对物证检材进行分析鉴别。

1技术背景

光谱成像技术历史悠远，但直到20世纪80年代，高光成像技术才将传统的二维成像技术和光谱技术二者有机地结合起来。由于其成像原理与其他成像原理不同（如图1），其光谱分辨率更高，更能反映出测试样本的属性和特性。

在传统的高光谱图像技术应用中，最多的是应用于遥感领域。高光谱图像技术可以通过如支持向量机、随机森林，主成分分析，独立分量分析等方法进行检验，能快速、准确地对被检测产品进行分析。公安部门在办理案件中，因为很多物证在物理特性上存在较大的相似点，因此传统技术较难予以区分。但高光谱成像技术，作为一种新兴的鉴别技术，其快速、准确、无损的特点使其在公安物证鉴别研究中具有非常显著的优势。

2研究现状

2.1文件检验

在现有的研究中，大多以字迹鉴定、印泥印油鉴别、墨粉鉴别为主。在公安处理的各类案件中，目前多以薄层色谱法、红外光谱法、荧光光谱法、紫外-可见光谱法、拉曼光谱法以及HPLC法进行鉴别。

刘猛、申思、王楠利用可见-近红外高光谱图像技术对激光打印墨粉进行鉴别，在利用高光谱成像技术采集一定波段内的光谱数据后，采用多种高光谱图像数据处理方法对激光打印墨粉进行鉴别分析，如随机森林、K最近邻、支持向量机、偏最小二乘判别分析和簇类独立软模式，实现激光打印墨粉的种类鉴别（如表1）。

2.2痕迹检验

痕迹物证在公安工作案件中往往占有非常重要的地位，在高光谱成像技术的基础上结合各类数值算法，可以对相关痕迹物证进行研究。夏曦使用高光谱成像技术，结合主成分分析法对原始图像进行筛选得到特征图像，再利用光纤光谱仪和MATLAB对不同波长图像在某一像素点的光吸收强度值进行提取，并得到指纹在像素点的光谱曲线。

2.3人脸识别

在公安工作中，通过视频监控为案件提供侦查方向已经成为重中之重。因此，利用高光谱技术快速完成人脸识别在公安实际运用中非常之重要。

由于基于高光谱成像技术形成的人脸光谱数据是一个数据立方体，马娜通过提取人脸高光谱图像的特征波段，再利用Gabor滤波，得到特征矢量，并利用加权的方法得到一个加权矩阵，最后用K最近邻分类器、投票法进行识别，实现快速、高效的完成人脸识别。

2.4生物物证检验

在相关案件中，唾液、血液、皮屑等都是重要的生物物证检材。在公安实际工作中，往往难以提取全部的生物检材进行检验，如粪便、血液等往往都是少量提取，而高光谱技术在检验研究时，所需要的检材数量较少，且具有无损的特性，因此采用高光谱成像技术对实际公安业务中的生物检材检验具有较高的实用性。可以将高光谱成像技术分析的粪便、血液、唾液等生物检材更准确地进行鉴别研究。

现有研究中，有对血迹形态的提取检验，是通过高光谱记录的在一定光谱范围内密集均匀分布的多个窄波段单色光的反射亮度分布形成的光谱影像集，同时根据背景物质与血痕迹物质成分的不同，将血迹显现出来。方法应用于血迹形态特征检测中，从而更真实地反映血迹的形态特征，从而提高了血迹识别的精准度。

2.5其他物证检验

应用于药物的鉴别：利用近红外高光谱成像技术获取高光谱数据后，在对光谱数据进行预处理之后，选定波长范围并建立模型，之后不断调整提高模型的预测精度，进而达到鉴定鉴别不同药物的分析目的。

生菜叶中的农药残留鉴别：利用高光谱数据的光谱分辨率高、相邻波段相关性强、信息冗余度大的特点，结合经典算法提取生菜叶片的数据进行除噪、特征提取后，使用SVM算法模型进行分类试验与比较。相较于其他农药品检验鉴别方法，高光谱成像术的快速、无损的特性，显得更为方便快捷。

3发展前景

随着高光谱成像技术的发展，在公安物证鉴定工作中日渐显示出其重要性。高光谱成像技术结合支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、主成分分析等各类算法进行物证鉴别的应用研究逐渐增多。尤其是在文件检验、血迹形态、微量物证上有较多的研究，但是使用高光谱成像技术进行多种类物证鉴别研究的仍是少数，并且缺乏统一的鉴定标准和技术规范，值得相关研究者进一步讨论。同时随着高光谱成像技术的不断发展，该技术必将越来越多地应用到公安物证鉴定工作中。

审核编辑：汤梓红