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作者：谢尚志;陈维娜;唐云祁;
单位：中国人民公安大学研究生院;中国人民公安大学侦查学院;
摘要：为了实现法庭科学文件打印方式的自动化识别，本研究探究了网络模型对识别准确率的影响，确定可实现检验目标的文件扫描分辨率。本研究利用不同品牌、型号的激光打印机和喷墨打印机，制备了不同打印方式的文件共100份。这100份文件依次通过1200dpi、800dpi、600dpi、400dpi、300dpi、200dpi分辨率扫描后，裁切分割，制作出152976份样本。将样本随机打乱后，按照训练集∶验证集∶测试集=0.64∶0.16∶0.2的比例送入LeNet-5、AlexNet、VGG16、ResNet18这4种经典卷积神经网络模型中。4种网络模型对300dpi及以上分辨率的训练和测试准确率均能得到90%以上；经过训练后，ResNet18模型对随机寻找的10份未知样本的识别准确率可达100%。实验结果表明，卷积神经网络可以作为文件打印方式识别的一种有效手段。综合分析实验所用的4种网络模型，ResNet18识别速度快、准确率高，是其中的最优选择。
关键词：卷积神经网络;;打印文件;;自动识别;;扫描分辨率
基金资助：中央高校基本科研业务费项目资助——结合深度学习与反射变换成像技术的形态类物证智能识别(No.2024JKF09)
