基于SURF特征的枪弹痕迹匹配方法

作者：李赵春; 周骏; 张浩^*; 殷旭阳

来源：传感器与微系统, 2019, 38(11): 35-38.

DOI：10.13873/j.1000-9787(2019)11-0035-04

• 枪弹痕迹
• 特征提取
• 弹底窝痕
• 痕迹匹配
• SURF
• 参数配置

为实现枪弹痕迹的自动比对与识别,提出将特征识别加速鲁棒特征(SURF)算法引入到弹壳痕迹匹配研究中,利用该算法提取弹底窝痕三维表面形貌特征,并采用随机抽样一致性(RANSAC)算法实现匹配优化。重点讨论了SURF特征点检测中参数调整及匹配效果关系,并借助美国国家标准与技术研究院(NIST)提供的弹底窝痕测试样本实现了最佳参数及识别条件的认定。实验结果表明,SURF算法对弹底窝痕表面形貌特征的提取与描述优异,在测试样本上可达到90%以上的匹配率。

• 单位
  电子工程学院; 南京工业大学; 南京林业大学