在物證鑒定的研究中，高光譜成像技術作為一種新型的物證鑒別技術，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、無損的優點。高光譜成像是通過高光譜儀器設備對被檢測物體在連續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。在物證鑒定中，通常借助其圖像數據的完整性結合各類數據算法，對物證檢材進行分析鑒別。

1技術背景

光譜成像技術歷史悠遠，但直到20世紀80年代，高光成像技術才將傳統的二維成像技術和光譜技術二者有機地結合起來。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。

在傳統的高光譜圖像技術應用中，最多的是應用于遙感領域。高光譜圖像技術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，因此傳統技術較難予以區分。但高光譜成像技術，作為一種新興的鑒別技術，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勢。

2研究現狀

2.1文件檢驗

在現有的研究中，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對激光打印墨粉進行鑒別，在利用高光譜成像技術采集一定波段內的光譜數據后，采用多種高光譜圖像數據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，在高光譜成像技術的基礎上結合各類數值算法，可以對相關痕跡物證進行研究。夏曦使用高光譜成像技術，結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，通過視頻監控為案件提供偵查方向已經成為重中之重。因此，利用高光譜技術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形成的人臉光譜數據是一個數據立方體，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，并利用加權的方法得到一個加權矩陣，最后用K最近鄰分類器、投票法進行識別，實現快速、高效的完成人臉識別。

2.4生物物證檢驗

在相關案件中，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，而高光譜技術在檢驗研究時，所需要的檢材數量較少，且具有無損的特性，因此采用高光譜成像技術對實際公安業務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。

現有研究中，有對血跡形態的提取檢驗，是通過高光譜記錄的在一定光譜范圍內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，同時根據背景物質與血痕跡物質成分的不同，將血跡顯現出來。方法應用于血跡形態特征檢測中，從而更真實地反映血跡的形態特征，從而提高了血跡識別的精準度。

2.5其他物證檢驗

應用于藥物的鑒別：利用近紅外高光譜成像技術獲取高光譜數據后，在對光譜數據進行預處理之后，選定波長范圍并建立模型，之后不斷調整提高模型的預測精度，進而達到鑒定鑒別不同藥物的分析目的。

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

3發展前景

隨著高光譜成像技術的發展，在公安物證鑒定工作中日漸顯示出其重要性。高光譜成像技術結合支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）、主成分分析等各類算法進行物證鑒別的應用研究逐漸增多。尤其是在文件檢驗、血跡形態、微量物證上有較多的研究，但是使用高光譜成像技術進行多種類物證鑒別研究的仍是少數，并且缺乏統一的鑒定標準和技術規范，值得相關研究者進一步討論。同時隨著高光譜成像技術的不斷發展，該技術必將越來越多地應用到公安物證鑒定工作中。

審核編輯：湯梓紅