基于Fisher判别-支持向量机的汽车灯罩显微激光拉曼光谱研究

作者：颜文杰,卫辰洁,范琳媛,王继芬

摘要：为实现对司法鉴定工作中经常遇到的汽车灯罩类物证进行数据化、可视化的无损高效率鉴别,采用PCA主成分分析前处理结合FDA-SVM(RBF)组合分析鉴别物证的方法,对获取的"奥迪""别克"等18个品牌的173组拉曼红外光谱数据进行了实验和理论分析。借助Pearson相关性分析和PCA主成分分析的结果选择特征位移,分别建立基于Fisher判别分析和SVM支持向量机的数据分类模型。结果表明,FDA模型和SVM(RBF)模型对灯罩样本的综合区分准确率分别为97%和51.85%,SVM模型对"奔驰""别克"等8个品牌的区分准确率达到了100%,FDA与SVM模型互相补充的FDA-SVM(RBF)模型可对不同品牌灯罩拉曼红外光谱进行准确区分,分类效果较好。该方法高效、准确,对侦查破案中借助灯罩物证鉴定缩小侦察范围有一定的参考意义。

发文机构：中国人民公安大学侦查学院

关键词：拉曼光谱灯罩物证支持向量机Fisher判别分析Raman spectroscopylampshade material evidencesupport vector machinefisher discriminant analysis

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