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作者：徐致泽;王猛;马榕蔚;李杰;李明;袁传军;
单位：中国刑事警察学院刑事科学技术学院;
摘要：建立了基于深度学习的手印细节特征点识别方法和基于Python编程语言的手印证据价值评估体系。使用一系列经化学方法合成的纳米荧光粉末显现的潜在手印作为检材手印（Unknown fingerprint, UKFP），使用油墨捺印手印作为样本手印（Known fingerprint, KFP）。通过改进的YOLOv8深度学习模型识别UKFP和KFP细节特征中的交点和端点。通过分析UKFP对KFP的角度相似度（α）和曲线相似度（β）得到UKFP对KFP的相似因子（Similarity, Sim.），计算UKFP和KFP的精细度（γ）进而得到UKFP对KFP的精细因子（Sensitivity, Sen.），再将Sim.与Sen.整合，最终得到证据价值（Evidence value, EV），对应提出了α、β、γ、Sim.、Sen.和EV的计算公式。本研究实现了手印EV的定量评估，验证了评估体系的可行性和可靠性，讨论了Sim.、Sen.和EV等指标的影响因素。本研究提出的基于Python编程语言的手印证据价值评估体系具有简单高效、操作方便、反应灵敏和可靠性强等优点，能够实现对手印证据价值的客观、全面、准确和高效评估，为手印证据价值的定量评估与深入挖掘提供了有益参考。
关键词：手印显现;;手印鉴定;;纳米材料;;深度学习;;证据价值
基金资助：国家自然科学基金项目（No.21205139）;; 辽宁省应用基础研究计划项目（No.2023JH2/101300097）;; 辽宁省2020年百千万人才工程项目;; 辽宁省教育厅科学研究经费项目（Nos.LJKZ0068,LJKMZ20220384）;; 辽宁省教育科学“十四五”规划2024年度课题项目（No.JG24DB482）;; 中国刑事警察学院2024年研究生创新能力提升项目（No.2024YCYB62）资助~~
