刑偵紅外圖像免疫智能處理理論與技術(shù)

第一部分緒論
第1章刑事偵查
1.1刑偵的現(xiàn)狀
1.1.1刑偵辦案流程
1.1.2獲取刑偵證據(jù)
1.2刑偵技術(shù)
1.2.1刑偵照、錄像技術(shù)
1.2.2理化檢驗(yàn)技術(shù)
1.2.3生物檢驗(yàn)技術(shù)
1.2.4人體特征鑒別技術(shù)
1.2.5痕跡檢測(cè)技術(shù)
1.3痕跡檢測(cè)技術(shù)在刑偵中的作用
1.3.1痕跡檢測(cè)技術(shù)的工作內(nèi)容
1.3.2痕跡檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展
1.3.3痕跡檢測(cè)設(shè)備
1.4當(dāng)前偵查方案的弊端
1.5刑偵紅外目標(biāo)檢測(cè)的可行性分析
1.6本章小結(jié)
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第2章紅外圖像
2.1光學(xué)原理
2.1.1光的產(chǎn)生
2.1.2光的學(xué)說
2.1.3光的特性
2.1.4紅外光
2.2紅外熱成像技術(shù)
2.2.1紅外熱成像基礎(chǔ)
2.2.2紅外熱像儀介紹
2.3紅外圖像目標(biāo)提取難點(diǎn)分析
2.3.1紅外圖像目標(biāo)提取難點(diǎn)
2.3.2現(xiàn)有圖像目標(biāo)提取算法分析
2.4本章小結(jié)
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第二部分免疫智能算法
第3章生物免疫機(jī)理
3.1免疫系統(tǒng)的組成與結(jié)構(gòu)
3.1.1淋巴系統(tǒng)
3.1.2補(bǔ)體系統(tǒng)
3.1.3免疫系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)
3.2免疫細(xì)胞
3.2.1淋巴細(xì)胞
3.2.2細(xì)胞因子
3.2.3自然殺傷細(xì)胞
3.2.4噬菌細(xì)胞與粒細(xì)胞
3.3免疫系統(tǒng)的功能與免疫過程
3.3.1免疫系統(tǒng)的功能
3.3.2免疫過程
3.4免疫學(xué)的發(fā)展
3.4.1免疫學(xué)發(fā)展史
3.4.2現(xiàn)代免疫學(xué)的研究
3.5本章小結(jié)
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第4章先天性免疫與適應(yīng)性免疫
4.1先天性免疫系統(tǒng)
4.1.1先天性免疫系統(tǒng)的組成
4.1.2先天性免疫系統(tǒng)的工作機(jī)制
4.1.3先天性免疫系統(tǒng)機(jī)理給智能算法帶來的啟示
4.2適應(yīng)性免疫系統(tǒng)
4.2.1適應(yīng)性免疫系統(tǒng)的組成及作用
4.2.2適應(yīng)性免疫系統(tǒng)機(jī)理給智能算法帶來的啟示
4.2.3適應(yīng)性免疫因子算法的提取與處理
4.3先天性免疫系統(tǒng)與適應(yīng)性免疫系統(tǒng)的區(qū)別、協(xié)作機(jī)制
4.3.1先天性免疫系統(tǒng)與適應(yīng)性免疫系統(tǒng)的區(qū)別
4.3.2先天性免疫與適應(yīng)性免疫的協(xié)作機(jī)制
4.4本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第5章免疫系統(tǒng)與神經(jīng)系統(tǒng)
5.1免疫細(xì)胞與免疫系統(tǒng)
5.2免疫系統(tǒng)與神經(jīng)系統(tǒng)
5.2.1神經(jīng)系統(tǒng)
5.2.2神經(jīng)系統(tǒng)與免疫系統(tǒng)的關(guān)系
5.3神經(jīng)系統(tǒng)與免疫系統(tǒng)協(xié)同作用機(jī)制帶來的算法啟示
5.4本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第6章免疫系統(tǒng)與內(nèi)分泌系統(tǒng)
6.1內(nèi)分泌系統(tǒng)
6.2內(nèi)分泌系統(tǒng)與免疫系統(tǒng)的關(guān)系
6.2.1內(nèi)分泌系統(tǒng)與免疫系統(tǒng)的協(xié)作機(jī)制
6.2.2內(nèi)分泌系統(tǒng)、免疫系統(tǒng)與神經(jīng)系統(tǒng)的關(guān)系
6.3本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第7章免疫系統(tǒng)與補(bǔ)體系統(tǒng)
7.1補(bǔ)體系統(tǒng)
7.2補(bǔ)體系統(tǒng)中的成分
7.3補(bǔ)體激活的三條途徑
7.3.1補(bǔ)體激活的經(jīng)典途徑
7.3.2補(bǔ)體激活的旁路途徑
7.3.3補(bǔ)體激活的MBL途徑
7.4補(bǔ)體系統(tǒng)的功能
7.5補(bǔ)體對(duì)免疫系統(tǒng)的調(diào)節(jié)
7.5.1補(bǔ)體與免疫系統(tǒng)的協(xié)作原理研究
7.5.2補(bǔ)體對(duì)免疫細(xì)胞的調(diào)控
7.6補(bǔ)體與免疫系統(tǒng)的算法啟發(fā)
7.7本章小結(jié)
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第三部分免疫智能算法在刑偵紅外圖像中的應(yīng)用
第8章生物免疫學(xué)對(duì)刑偵紅外圖像處理算法的啟發(fā)
8.1近年國(guó)內(nèi)外免疫算法研究
8.1.1國(guó)內(nèi)免疫算法研究現(xiàn)狀
8.1.2國(guó)外免疫算法研究現(xiàn)狀
8.1.3現(xiàn)有的人工免疫算法研究
8.2圖像處理技術(shù)在刑偵領(lǐng)域的應(yīng)用
8.3生物免疫學(xué)對(duì)刑偵紅外圖像處理的啟發(fā)
8.3.1問題表示與免疫描述
8.3.2生物免疫認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)機(jī)制的模擬、延伸和拓展
8.4本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第9章免疫極值區(qū)域的刑偵紅外圖像目標(biāo)提取算法
9.1基于區(qū)域的傳統(tǒng)目標(biāo)提取算法
9.1.1區(qū)域生長(zhǎng)的概念
9.1.2區(qū)域生長(zhǎng)算法
9.2免疫極值區(qū)域原理
9.3基于免疫極值區(qū)域的目標(biāo)提取算法
9.3.1圖像預(yù)處理
9.3.2最大熵初分割
9.3.3免疫極值區(qū)域算法
9.4免疫極值區(qū)域算法的應(yīng)用與驗(yàn)證
9.4.1檢測(cè)算法準(zhǔn)確性的對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)
9.4.2定量評(píng)價(jià)準(zhǔn)則及結(jié)果分析
9.5本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第10章自適應(yīng)生長(zhǎng)免疫域的刑偵紅外圖像目標(biāo)提取算法
10.1傳統(tǒng)區(qū)域生長(zhǎng)算法分析
10.2克隆閾值的選擇原理
10.2.1最優(yōu)熵閾值的概念
10.2.2克隆閾值的獲取
10.3生長(zhǎng)免疫域的原理
10.4生長(zhǎng)免疫域的分割算法
10.5自適應(yīng)生長(zhǎng)免疫域分割算法
10.5.1聚類獲取種子點(diǎn)
10.5.2邊緣梯度信息
10.5.3自適應(yīng)生長(zhǎng)免疫域
10.6自適應(yīng)生長(zhǎng)免疫域的刑偵紅外圖像目標(biāo)提取算法分析
10.6.1最佳自適應(yīng)生長(zhǎng)免疫域的選擇
10.6.2分割算法的準(zhǔn)確性對(duì)比
10.7本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第11章基于可免域的免疫模板刑偵熱痕跡提取算法
11.1圖像特征提取
11.1.1手部痕跡紅外圖像的初分割
11.1.2設(shè)計(jì)模板提取區(qū)域特征
11.2檢測(cè)器設(shè)計(jì)
11.2.1可免域
11.2.2基于可免域的集成檢測(cè)器
11.2.3基于可免域的球面檢測(cè)器
11.3仿真研究
11.3.1提取結(jié)果
11.3.2提取結(jié)果的定量評(píng)價(jià)
11.4本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第12章免疫網(wǎng)絡(luò)模板的刑偵紅外圖像提取算法
12.1人工免疫協(xié)調(diào)算法
12.2刺激球體免疫網(wǎng)絡(luò)提取算法
12.2.1抗原生成
12.2.2先天性免疫識(shí)別
12.2.3先天性免疫提呈
12.2.4適應(yīng)性免疫識(shí)別
12.3最優(yōu)可免域免疫網(wǎng)絡(luò)提取算法
12.3.1最優(yōu)劃分
12.3.2最優(yōu)劃分的幾何方法
12.3.3抗原生成
12.3.4先天性識(shí)別與提呈
12.3.5最優(yōu)可免域識(shí)別
12.4提取結(jié)果分析
12.4.1提取結(jié)果
12.4.2提取結(jié)果評(píng)價(jià)
12.5本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第13章協(xié)調(diào)免疫聚類模板的刑偵紅外圖像目標(biāo)提取算法
13.1隨機(jī)過程簡(jiǎn)述
13.2協(xié)調(diào)免疫聚類
13.2.1抗原的生成
13.2.2先天性免疫識(shí)別
13.2.3先天性提呈與分泌因子的產(chǎn)生
13.2.4免疫聚類
13.3算法性質(zhì)分析
13.4仿真研究
13.4.1提取結(jié)果
13.4.2提取結(jié)果評(píng)價(jià)
13.5本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第14章細(xì)胞凋亡基因調(diào)控機(jī)制的刑偵紅外圖像輪廓模型提取算法
14.1傳統(tǒng)的刑偵圖像目標(biāo)提取算法
14.1.1基于邊緣的目標(biāo)提取算法
14.1.2基于閾值的目標(biāo)提取算法
14.1.3基于區(qū)域的目標(biāo)提取算法
14.2主動(dòng)輪廓模型算法
14.3細(xì)胞凋亡的機(jī)理
14.3.1影響細(xì)胞凋亡的要素
14.3.2細(xì)胞凋亡的過程
14.4細(xì)胞凋亡模型改進(jìn)刑偵圖像輪廓提取
14.5本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第15章細(xì)胞凋亡機(jī)制的刑偵紅外圖像目標(biāo)恢復(fù)算法
15.1手印、腳印模糊問題分析
15.1.1手印、腳印模糊的產(chǎn)生原因
15.1.2腳印及手印目標(biāo)痕跡彌散程度監(jiān)測(cè)
15.1.3實(shí)際環(huán)境中紅外腳印痕跡圖像特性分析
15.1.4紅外手印痕跡圖像特性分析
15.2細(xì)胞凋亡過程理論
15.3構(gòu)建紅外刑偵手印痕跡恢復(fù)模型
15.4確定圖像恢復(fù)模型的作用范圍
15.5細(xì)胞凋亡極值的刑偵紅外圖像目標(biāo)恢復(fù)算法應(yīng)用
15.5.11s與1min的紅外手印痕跡圖像
15.5.21min與2min的紅外手印痕跡圖像
15.5.32min與3min的紅外手印痕跡圖像
15.6本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第16章結(jié)構(gòu)形態(tài)幾何生長(zhǎng)的刑偵邊緣模糊紅外目標(biāo)提取
16.1手印痕跡提取問題分析
16.2補(bǔ)體系統(tǒng)調(diào)節(jié)機(jī)制
16.3圖像預(yù)處理
16.3.1圖像濾波
16.3.2圖像預(yù)分割
16.4區(qū)域幾何生長(zhǎng)的目標(biāo)提取
16.4.1目標(biāo)區(qū)域特征點(diǎn)的提取
16.4.2區(qū)域幾何生長(zhǎng)過程
16.5結(jié)果與分析
16.6本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第17章紅外刑偵重疊手印目標(biāo)提取算法
17.1手印目標(biāo)重疊問題分析
17.2基于可變閾值和坐標(biāo)變換融合的目標(biāo)提取算法
17.3紅外重疊圖像預(yù)處理
17.3.1閾值分割預(yù)處理
17.3.2坐標(biāo)變換
17.3.3圖像融合
17.3.4單手印目標(biāo)提取
17.4算法驗(yàn)證與分析
17.5本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第18章基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)的紅外刑偵目標(biāo)跟蹤
18.1刑偵目標(biāo)檢測(cè)跟蹤的關(guān)鍵因素
18.2紅外刑偵目標(biāo)跟蹤問題分析
18.2.1刑偵遮擋問題分析
18.2.2目標(biāo)特征的選擇
18.3勻速運(yùn)動(dòng)的刑偵遮擋目標(biāo)跟蹤算法
18.3.1基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)的刑偵目標(biāo)跟蹤算法
18.3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
18.4非勻速運(yùn)動(dòng)的刑偵遮擋目標(biāo)跟蹤算法
18.4.1背景差分法
18.4.2基于背景差分和運(yùn)動(dòng)估計(jì)的刑偵目標(biāo)跟蹤算法
18.4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
18.5本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第19章模糊警務(wù)圖像文字目標(biāo)提取
19.1警務(wù)圖像處理的發(fā)展現(xiàn)狀
19.2模糊警務(wù)圖像
19.2.1輕度模糊警務(wù)圖像
19.2.2深度模糊警務(wù)圖像
19.3傳統(tǒng)文本識(shí)別算法在警務(wù)圖像處理中的應(yīng)用
19.3.1中值濾波
19.3.2傳統(tǒng)文本提取算法
19.4自適應(yīng)免疫因子算法
19.4.1自適應(yīng)免疫因子算法的原理
19.4.2自適應(yīng)免疫因子算法的提取預(yù)處理
19.5自適應(yīng)免疫因子算法在模糊警務(wù)圖像文字目標(biāo)提取中的應(yīng)用
19.5.1自適應(yīng)免疫因子設(shè)計(jì)
19.5.2自適應(yīng)免疫因子的匹配過程
19.6自適應(yīng)免疫因子算法提取效果分析
19.6.1分割效果對(duì)比分析
19.6.2分割效果定量分析
19.7本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第四部分總結(jié)與展望
第20章免疫智能算法在刑事偵查中的應(yīng)用總結(jié)與展望
20.1免疫智能算法在刑事偵查中的應(yīng)用總結(jié)
20.2免疫智能算法在刑事偵查中的應(yīng)用展望