利用深度学习对弹壳图像进行枪械品牌分类

《Forensic Science International》：Firearm brand classification using deep learning on cartridge case images

提出基于深度学习的枪支品牌分类方法，利用BALISTIKA系统生成超过350000个弹壳的高分辨率表面高度图，结合形状指数变换处理，构建包含89个品牌（聚焦21个常见品牌占97%）的平衡数据集。实验表明，Vision Transformer模型分类准确率达92%，显著优于传统SVM和随机森林模型，有效提升弹壳溯源效率。

　　在犯罪现场发现的弹壳和子弹表面会留下独特的痕迹，这些痕迹是火器弹道学研究中用于识别火器的关键依据。传统的弹道分析系统依赖于高质量的图像采集，通过扫描数据库并基于相似性评分生成候选列表，以辅助专家进行火器识别。然而，这些系统往往忽视了火器品牌特有的“签名”特征，而这些特征能够显著缩小搜索范围，提高识别的准确性。本研究提出了一种基于深度学习的火器品牌分类方法，利用归一化高度图和形状指数变换技术，对弹壳表面特征进行分析，以实现更高效、更可靠的火器品牌识别。

火器弹道学的核心任务之一是确定犯罪现场发现的弹壳或子弹是由哪一类型的火器发射的。这一过程通常包括对弹壳表面痕迹的详细观察与比较，因为每种火器在发射过程中都会在弹壳上留下独特的印记。这些印记可能包括膛线痕迹、制造工艺特征、材料特性等，它们在微观层面具有高度的特异性，使得火器识别成为一项专业性极强的工作。传统的弹道分析依赖于显微镜下的手工比对，虽然在某些情况下仍然有效，但随着犯罪数量的增加以及对快速识别的需求，这种方法的效率和准确性面临挑战。

近年来，计算机辅助的弹道识别系统逐渐被引入，以提高火器识别的效率。例如，BALISTIKA、IBIS、EvoFinder 和 ARSENAL 等系统能够通过高分辨率图像分析，提供更加系统化的匹配建议。这些系统通常基于传统图像处理技术提取特征，并将这些特征与数据库中的样本进行比较。然而，尽管这些系统能够提供有用的信息，它们仍然无法实现完全自动化的火器识别，因为匹配过程的复杂性以及误判的风险限制了其在实际应用中的可靠性。此外，现有研究在火器品牌分类方面存在一定的局限性，主要体现在数据集的多样性和代表性不足，许多研究仅基于少数火器品牌和样本进行分析，难以推广到实际案件中。

为了解决这一问题，本研究提出了一种新的方法，通过深度学习技术对弹壳表面的特征进行分析，以实现火器品牌的自动分类。研究团队利用 BALISTIKA 系统生成了超过 350,000 个弹壳的高分辨率表面表示，涵盖了 89 种不同的火器品牌，其中包括在土耳其刑事案件中较为常见的 21 种品牌，这 21 种品牌占据了所有样本的 97%。为了提高模型的泛化能力和分类效果，研究团队对数据集中的少数类别进行了过采样处理，通过旋转样本的方式将数据集扩展至超过一百万个样本。这种数据增强策略有助于缓解类别不平衡问题，从而提升模型的分类性能。

在模型训练过程中，研究团队采用了多种传统机器学习算法和深度学习模型进行比较分析。其中包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等经典算法，以及卷积神经网络（ResNet）和视觉Transformer（Vision Transformer）等深度学习模型。实验结果显示，深度学习模型在分类任务中表现更为优越，其中最佳模型的准确率达到了约 92%。这一结果表明，深度学习技术在火器品牌分类方面具有显著的优势，不仅能够捕捉到弹壳表面的细微特征，还能通过大规模数据训练提升模型的泛化能力。

为了更有效地提取弹壳表面的特征，研究团队采用了高度图（height map）和形状指数（shape index）两种技术。高度图是一种基于三维重建的图像表示方法，能够反映弹壳表面的几何形态。形状指数则是一种描述图像中每个点曲率信息的特征，有助于更精确地刻画弹壳表面的细微变化。通过将高度图转换为形状指数，研究团队能够从更丰富的特征空间中提取信息，从而提高分类的准确性。此外，归一化处理也被应用于高度图数据，以消除不同弹壳之间因制造工艺或材料差异带来的干扰因素，使模型能够更加专注于品牌特征的识别。

实验结果表明，基于形状指数的特征提取方法在分类任务中表现优于传统的高度图直接使用方法。这表明，将高度图转换为形状指数能够更有效地捕捉弹壳表面的曲率变化，从而提升模型对火器品牌的识别能力。此外，研究团队还发现，模型的性能在数据集的多样性方面受到显著影响。一个包含更多火器品牌和样本的数据集能够帮助模型更好地学习不同品牌的特征，提高其在实际应用中的泛化能力。因此，构建一个足够多样化的弹道数据集对于实现高效的火器品牌分类至关重要。

在实际应用中，火器品牌分类能够为弹道专家提供重要的辅助信息。通过自动识别弹壳的火器品牌，专家可以更快地缩小搜索范围，提高匹配的准确性。这对于处理大量案件和快速响应司法需求具有重要意义。此外，火器品牌分类还能够帮助司法系统建立更加系统的数据库，使得不同案件之间的弹壳和子弹信息能够更有效地关联和比对。这种自动化方法的引入，不仅能够减轻专家的工作负担，还能够提高火器识别的效率和可靠性。

本研究的另一个重要贡献是通过过采样技术解决了类别不平衡问题。在实际案件中，某些火器品牌可能因为使用频率较低而样本数量较少，这可能导致模型在这些品牌上的识别能力较弱。通过旋转样本并增加这些少数类别的样本数量，研究团队成功地将数据集扩展至一百万以上，从而确保了模型在各类别上的均衡训练。这一策略显著提高了模型的泛化能力，使其在面对不同品牌的弹壳时能够保持较高的分类准确率。

此外，研究团队还对不同模型的性能进行了详细比较。结果显示，深度学习模型在分类任务中表现出更强的适应性和准确性。特别是视觉Transformer模型，在处理图像数据时展现了优异的性能，能够更好地捕捉弹壳表面的全局特征和局部细节。相比之下，传统的机器学习模型虽然在某些情况下表现良好，但在处理大规模数据和复杂特征时存在一定的局限性。因此，本研究认为，深度学习技术是实现火器品牌分类的更优选择。

本研究的成果对于实际的弹道分析具有重要的应用价值。通过构建一个基于深度学习的火器品牌分类系统，可以显著提高弹道专家的工作效率，使他们在处理案件时能够更快地获取关键信息。同时，该系统还能减少人为判断的误差，提高火器识别的准确性。在司法实践中，这一技术的应用能够帮助执法部门更迅速地锁定嫌疑人，为案件的侦破提供有力支持。

研究团队在实验过程中还考虑了不同预处理方法对模型性能的影响。例如，归一化处理、形状指数转换等技术都被应用于高度图数据，以优化特征提取过程。实验结果表明，这些预处理方法能够有效提升模型的分类能力，尤其是在处理复杂表面特征时。因此，在实际应用中，合理选择预处理方法对于提高火器品牌分类的准确性至关重要。

总之，本研究通过引入深度学习技术，对火器品牌分类问题进行了系统性的探索。利用 BALISTIKA 系统生成的高质量高度图数据，研究团队构建了一个包含大量样本的弹道数据集，并通过形状指数转换等方法优化了特征提取过程。实验结果表明，深度学习模型在火器品牌分类任务中表现优异，能够为弹道专家提供更准确、更高效的识别支持。这一成果不仅有助于提高火器识别的效率，还能够推动弹道学研究向更加智能化和自动化的方向发展。