在物證鑒定的研究中，高光譜成像技術(shù)作為一種新型的物證鑒別技術(shù)，相較于紫外-可見熒光光譜、拉曼光譜等鑒別方法，具有高效、快速、無損的優(yōu)點。高光譜成像是通過高光譜儀器設(shè)備對被檢測物體在連續(xù)多個離散波段下掃描獲得一個綜合圖像，同時記錄物證的光譜信息和圖像信息的技術(shù)。在物證鑒定中，通常借助其圖像數(shù)據(jù)的完整性結(jié)合各類數(shù)據(jù)算法，對物證檢材進行分析鑒別。

1技術(shù)背景

光譜成像技術(shù)歷史悠遠，但直到20世紀80年代，高光成像技術(shù)才將傳統(tǒng)的二維成像技術(shù)和光譜技術(shù)二者有機地結(jié)合起來。由于其成像原理與其他成像原理不同（如圖1），其光譜分辨率更高，更能反映出測試樣本的屬性和特性。

在傳統(tǒng)的高光譜圖像技術(shù)應(yīng)用中，最多的是應(yīng)用于遙感領(lǐng)域。高光譜圖像技術(shù)可以通過如支持向量機、隨機森林，主成分分析，獨立分量分析等方法進行檢驗，能快速、準確地對被檢測產(chǎn)品進行分析。公安部門在辦理案件中，因為很多物證在物理特性上存在較大的相似點，因此傳統(tǒng)技術(shù)較難予以區(qū)分。但高光譜成像技術(shù)，作為一種新興的鑒別技術(shù)，其快速、準確、無損的特點使其在公安物證鑒別研究中具有非常顯著的優(yōu)勢。

2研究現(xiàn)狀

2.1文件檢驗

在現(xiàn)有的研究中，大多以字跡鑒定、印泥印油鑒別、墨粉鑒別為主。在公安處理的各類案件中，目前多以薄層色譜法、紅外光譜法、熒光光譜法、紫外-可見光譜法、拉曼光譜法以及HPLC法進行鑒別。

劉猛、申思、王楠利用可見-近紅外高光譜圖像技術(shù)對激光打印墨粉進行鑒別，在利用高光譜成像技術(shù)采集一定波段內(nèi)的光譜數(shù)據(jù)后，采用多種高光譜圖像數(shù)據(jù)處理方法對激光打印墨粉進行鑒別分析，如隨機森林、K最近鄰、支持向量機、偏最小二乘判別分析和簇類獨立軟模式，實現(xiàn)激光打印墨粉的種類鑒別（如表1）。

2.2痕跡檢驗

痕跡物證在公安工作案件中往往占有非常重要的地位，在高光譜成像技術(shù)的基礎(chǔ)上結(jié)合各類數(shù)值算法，可以對相關(guān)痕跡物證進行研究。夏曦使用高光譜成像技術(shù)，結(jié)合主成分分析法對原始圖像進行篩選得到特征圖像，再利用光纖光譜儀和MATLAB對不同波長圖像在某一像素點的光吸收強度值進行提取，并得到指紋在像素點的光譜曲線。

2.3人臉識別

在公安工作中，通過視頻監(jiān)控為案件提供偵查方向已經(jīng)成為重中之重。因此，利用高光譜技術(shù)快速完成人臉識別在公安實際運用中非常之重要。

由于基于高光譜成像技術(shù)形成的人臉光譜數(shù)據(jù)是一個數(shù)據(jù)立方體，馬娜通過提取人臉高光譜圖像的特征波段，再利用Gabor濾波，得到特征矢量，并利用加權(quán)的方法得到一個加權(quán)矩陣，最后用K最近鄰分類器、投票法進行識別，實現(xiàn)快速、高效的完成人臉識別。

2.4生物物證檢驗

在相關(guān)案件中，唾液、血液、皮屑等都是重要的生物物證檢材。在公安實際工作中，往往難以提取全部的生物檢材進行檢驗，如糞便、血液等往往都是少量提取，而高光譜技術(shù)在檢驗研究時，所需要的檢材數(shù)量較少，且具有無損的特性，因此采用高光譜成像技術(shù)對實際公安業(yè)務(wù)中的生物檢材檢驗具有較高的實用性。可以將高光譜成像技術(shù)分析的糞便、血液、唾液等生物檢材更準確地進行鑒別研究。

現(xiàn)有研究中，有對血跡形態(tài)的提取檢驗，是通過高光譜記錄的在一定光譜范圍內(nèi)密集均勻分布的多個窄波段單色光的反射亮度分布形成的光譜影像集，同時根據(jù)背景物質(zhì)與血痕跡物質(zhì)成分的不同，將血跡顯現(xiàn)出來。方法應(yīng)用于血跡形態(tài)特征檢測中，從而更真實地反映血跡的形態(tài)特征，從而提高了血跡識別的精準度。

2.5其他物證檢驗

應(yīng)用于藥物的鑒別：利用近紅外高光譜成像技術(shù)獲取高光譜數(shù)據(jù)后，在對光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理之后，選定波長范圍并建立模型，之后不斷調(diào)整提高模型的預(yù)測精度，進而達到鑒定鑒別不同藥物的分析目的。

生菜葉中的農(nóng)藥殘留鑒別：利用高光譜數(shù)據(jù)的光譜分辨率高、相鄰波段相關(guān)性強、信息冗余度大的特點，結(jié)合經(jīng)典算法提取生菜葉片的數(shù)據(jù)進行除噪、特征提取后，使用SVM算法模型進行分類試驗與比較。相較于其他農(nóng)藥品檢驗鑒別方法，高光譜成像術(shù)的快速、無損的特性，顯得更為方便快捷。

3發(fā)展前景

隨著高光譜成像技術(shù)的發(fā)展，在公安物證鑒定工作中日漸顯示出其重要性。高光譜成像技術(shù)結(jié)合支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）、主成分分析等各類算法進行物證鑒別的應(yīng)用研究逐漸增多。尤其是在文件檢驗、血跡形態(tài)、微量物證上有較多的研究，但是使用高光譜成像技術(shù)進行多種類物證鑒別研究的仍是少數(shù)，并且缺乏統(tǒng)一的鑒定標準和技術(shù)規(guī)范，值得相關(guān)研究者進一步討論。同時隨著高光譜成像技術(shù)的不斷發(fā)展，該技術(shù)必將越來越多地應(yīng)用到公安物證鑒定工作中。

審核編輯：湯梓紅