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万大良

作品数:3 被引量:2H指数:1
供职机构:江苏省公安厅更多>>
发文基金:江苏省基础研究计划国家自然科学基金江苏省科技支撑计划项目更多>>
相关领域:政治法律医药卫生生物学更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇科技成果

领域

  • 2篇政治法律
  • 1篇生物学
  • 1篇医药卫生

主题

  • 1篇熏显
  • 1篇指纹
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇手纹
  • 1篇手印
  • 1篇死亡时间
  • 1篇图像
  • 1篇网络
  • 1篇相关系数
  • 1篇卷积
  • 1篇卷积神经网络
  • 1篇家族
  • 1篇角膜
  • 1篇PMI
  • 1篇RES
  • 1篇大空间

机构

  • 3篇江苏省公安厅
  • 1篇南京大学
  • 1篇江苏警官学院
  • 1篇常州市公安局

作者

  • 3篇万大良
  • 1篇刘持平
  • 1篇张福源
  • 1篇王毓
  • 1篇周盛斌
  • 1篇王智
  • 1篇乌信梓
  • 1篇周兰
  • 1篇刘国荣
  • 1篇王嘉川
  • 1篇孙大鑫
  • 1篇徐海龙
  • 1篇方萍
  • 1篇陈颖
  • 1篇王谦
  • 1篇陈露
  • 1篇周新民

传媒

  • 1篇人类学学报
  • 1篇刑事技术

年份

  • 1篇2021
  • 1篇2011
  • 1篇2009
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于角膜图像的人体死亡时间推断模型初探被引量:2
2021年
目的尸体角膜随死后时间延长发生的形态学变化是规律性较好的指标,常用来判断死亡时间(postmortem interval,PMI)。本文尝试用机器视觉代替人的肉眼主观判断,收集尸体样本以建立通过人体角膜图像推断PMI的模型。方法收集实际案例建立包含505例人体死后角膜图像的数据库,PMI范围为0.24h(约死后14min)至492h(约死后20.5d),大致分为三类(依次为:0~<6h、6~<20h、20h及以上)或二类(0~<15h、15h及以上);使用由华盛顿大学陈天奇博士提出的Xgboost模型分别进行二分类与三分类分析;使用多种卷积神经网络模型分别进行分类和回归学习,并通过比较最终选择了由微软研究院提出的ResNet模型进行分析。结果Xgboost在三分类时预测准确率依次为71.8%、40.7%、65.7%,二分类时为90%、48.5%。ResNet分类模型中,精准率、召回率在三分类时分别依次为:81%、75%,30%、50%,61%、71%,二分类时为:70%、92%,76%、38%。ResNet回归模型中,比较整个模型的预测结果,0~6h内的预测值与真实值较为接近,均值误差为0.5616,均方误差为0.5873,6h之后开始出现较大误差。结论分类和回归模型都在0~6h之内得到了很好的结果,说明在此时间段内,角膜图像噪声较低,可预测性强。
白司悦蔡侃臣周兰陈颖万大良周盛斌
关键词:卷积神经网络
家族手纹嵴线的遗传相关性分析
2011年
本文通过对28个汉族家族共230人的指纹进行捺印、编号、测量、统计分析,研究亲子代之间指纹的总嵴线数、各指位嵴线数、a-b嵴线数以及atd角之间的关系,计算它们之间的相关系数以及回归方程,分析家族指纹的遗传性。
方萍刘持平陈露万大良周新民
关键词:相关系数
大空间手印熏显系统
万大良乌信梓孙大鑫张福源刘国荣王嘉川王谦徐海龙王毓王智
1、课题来源与背景:  近年来,国内外在指纹取证方面进行了大量卓有成效的研究工作,也开发了不少专用指纹显现相关设备,目前已有不少产品问世并获得应用。但由于胶粘剂成分多,对人体有害,熏显后难以被清洗复原,对非熏显物体表面污...
关键词:
关键词:大空间手印指纹熏显
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