基于PCA-LDA的车用保险杠显微激光拉曼光谱模式分类

作者：邱薇纶,周燕舞,石孟良

摘要：为实现对案发现场车用保险杠物证快速、无损、准确的分类与识别,提出了一种显微激光拉曼光谱分析技术结合多元建模用于车用保险杠模式分类方法。选择自动基线校正、峰面积归一化、Savitzky-Golay平滑(3次多项式,7点平滑)作为预处理方法,借助主成分分析和线性判别分析构建分类模型。结果表明,前27个主成分下,除了奥迪品牌的2个样本被误判在了广汽品牌的样本当中,其他不同品牌的样本均实现了100.00%的准确区分,总体分类准确率为95.24%,分类效果较为理想;针对实际案件中的未知样本,借助该方法确定其属于别克品牌,这与实际案件中物证信息相吻合;利用显微激光拉曼光谱分析技术多元建模分析可实现对不同品牌保险杠样本准确的识别与分类,可为微量物证鉴定方面的相关研究提供一定的思路与参考。

发文机构：湖南警察学院刑事科学技术学系 湖南省湘潭县公安局刑侦大队

关键词：显微激光拉曼光谱车用保险杠主成分分析线性判别分析分类micro-laser Raman spectroscopyvehicle bumperprincipal component analysislinear discriminant analysisclassification

分类号： O433.4[机械工程—光学工程]