一、手掌纹识别系统在侦查破案中的作用（论文文献综述）
李赪[1]（2020）在《人工智能在经济犯罪侦查领域的应用》文中指出随着大数据、云计算、物联网等信息技术的迅速发展,为与社会接轨、遏制新型经济犯罪的高发态势,人工智能辅助经济侦查工作已是必然趋势。人工智能辅助经济犯罪侦查在具备优势的同时,也面临着资源获取困难,智能程度较低、基础工作不足和法律规制失位等问题。为突破现实困境,应加强运用科技信息化手段,夯实基础性工作,加强人工智能侦查技术和设备的研发与整合,完善数据资源获取途径,健全人工智能相关法律法规,进一步提升经侦工作的信息化和数据化水平。
高树辉,姜晓佳[2]（2019）在《卷积神经网络在物证检验中的应用与毛发自动识别的展望》文中进行了进一步梳理随着近年来人工智能的迅速发展,机器学习在各领域的应用愈发广泛。对卷积神经网络及其近年来在物证检验领域取得的研究成果与进展进行综述;同时对其在毛发物证检验中的应用进行设想与展望。首先介绍卷积神经网络的结构与基本原理;其次对卷积神经网络的优缺点进行了总结,对卷积神经网络在人脸识别、笔迹识别、音频识别、步态识别等领域的应用与发展历程进行了综述;最后阐述了目前对于卷积神经网络应用于物证检验领域中毛发的无损检验这一新领域进行可行性分析。
孟祥雨[3]（2019）在《基于机器学习的平面足迹起脚特征研究》文中认为在我国公安刑事技术工作中,由于足迹特征表述模糊、成因复杂、机理不明,足迹检验在长期以来始终过度依赖足迹学专家的主观经验,各种足迹检验技术,尤其是足迹步态特征检验技术的现代化发展进程缓慢。为了适应新时代公安刑事侦查工作的需要,提高公安刑事侦查工作效率,同时也为了继承发展传统的足迹步态特征检验理论,本文主要关注平面足迹步态特征中的起脚特征,将模式识别领域的相关技术方法应用于足迹步态特征检验领域,取得了较好的效果。本项研究召集约320名志愿者采集到6000多张平面足迹图片,其中约一半图片足趾区域出现了“月牙状”的痕迹。对这一“月牙状”痕迹分两步进行了检测:首先使用了三种方法进行该平面足迹起脚特征的存在性检测。一是使用了一个6层小型卷积神经网络对其进行检测,测试正确率可以达到约97.0%;二是使用了VGG-16经典卷积神经网络,测试正确率约为84.8%;三是提取Haar-like特征后使用Adaboost分类器对其进行检测,测试正确率约为84.3%。可得,小型卷积神经网络在平面足迹起脚特征的存在性检测中效果最佳。其次是根据这一“月牙状”痕迹与整个足迹的相对位置关系来对其进行方向性检测,主要分为偏内起脚和正起脚两类。该步同样使用了三种方法进行效果对比。一是提取GIST特征后使用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行检测,左右脚的测试正确率分别约为85.4%和81.1%;二是提取HOG特征（Histograms of Oriented Gradients,HOG）后使用SVM进行检测,左右脚的测试正确率分别约为80.7%和76.3%;三是提取Haar-like特征后使用Adaboost分类器进行检测,左右脚的测试正确率分别为72.7%和80.4%。可得,提取GIST特征后使用SVM进行平面足迹起脚特征的方向性检测效果最佳。最后,对平面足迹起脚特征的方向与足迹遗留人起脚时的动作姿态之间的关系进行了探究。截取志愿者身后摄像机所录下的其起脚瞬间的一帧图像,并对其小腿和足之间的夹角进行测量,得出如下结论:绝大部分在第二步中被研判为偏外起脚的志愿者,其起脚瞬间的腿足夹角要小于正起脚的志愿者。本研究证明使用模式识别相关技术来开展平面足迹步态特征的自动化检验是具有可行性的,为后续利用平面足迹步态特征进行足迹分析和人身鉴别打下了良好基础。
王一凡[4]（2019）在《基于多核SVM-i-vector的短语音说话人识别技术及其在巡检系统中的应用》文中提出说话人识别技术作为生物识别技术的一种,因其所具备的方便性、非交互性、准确性等特点被广泛应用于生物识别领域。现有的说话人识别算法在实际使用时,受到信道干扰、环境噪声及说话人语音长短等不同因素的制约,其识别准确率往往受到较大的影响。因此本文针对短语音的说话人应用场景下,提出对提取到的说话人i-vector特征矢量运用多核SVM进行分类判决,以此提高对于短语音的识别准确率,并将其应用于巡检系统进行测试。首先,本文对语音信号处理技术进行了研究,选择了符合人耳特性的MFCC特征参数。对基于i-vector的说话人识别技术进行深入研究与实验,训练了GMM-UBM模型,以此获得说话人的i-vector特征矢量,并通过LDA进行信道补偿。其次,对多核SVM技术进行研究,设计了基于多核SVM-i-vector的短语音说话人识别系统,对不同核函数分别进行实验,得到各核函数使系统识别率最高时的参数,并基于这些参数将核函数进行各种线性组合,通过实验选取使系统识别率最高时的组合,将该组合下系统识别率与使用单核SVM及不使用SVM的系统识别率进行比较,并分别在不同语音时长及噪声环境下进行实验。实验结果表明使用多核SVM对i-vector特征矢量进行分类判决可以获得较好的系统识别率,并且在语音时长越短时,其识别率提高越明显,表明其更好的适用于短语音应用场景。接着,将基于多核SVM-i-vector的短语音说话人识别技术应用于巡检系统,设计系统总体架构及系统流程,并通过实验对系统进行测试。测试结果表明系统具有良好的稳定性及可行性。最后,对本文工作任务进行总结,并对系统的不足加以分析,展望后续研究方向。
周韬[5]（2019）在《当前人工智能侦查的应用困境及突破进路》文中研究指明现今,作为与“基因工程”、“纳米技术”并列的二十一世纪三大尖端技术之一的人工智能技术已经成为当前科技浪潮的主流。在国家宏观政策的有力推动与侦查机关自身发展的积极规划下,继“信息化”与“数据化”给侦查工作带来巨大影响后,人工智能走进侦查已经成为侦查工作发展的客观规律下的必然结果,“人工智能侦查”已应运而生。人工智能侦查,即是将人工智能技术应用于刑事侦查领域,以人工智能代替或辅助以往的人脑智能,将具有类人思维、智慧、行为并能用于侦查活动的科学设备引入侦查工作中。侦查人员借助以人工智能技术为依托而研发的侦查系统与设备,达到犯罪信息分类与鉴别、案情分析、线索获取、查明犯罪事实、确定犯罪嫌疑人等目的。当前,法学界对人工智能的研究较多地表现在整体司法制度与民事法等领域,并且呈现出全面铺开的趋势。而在刑事法学领域,对人工智能的研究也主要针对由其引发的刑事法律责任与风险的思考等理论层面,对人工智能在刑事侦查中实践的归纳梳理及其应用现状引发的诸多困境等方面的研究基本处于空白状态。对人工智能侦查在犯罪侦查中应用现状进行的归纳及对人工智能侦查的应用特征的总结表明,这种侦查方式在实践中的应用主要表现在智能识别、情报快速检索、智能人脸组合与犯罪数据挖掘等领域。其应用特征则体现在应用范围逐渐拓宽但“环节性”特征明显、应用环节本身的效能发挥成为关注焦点、仍处于“低端人工智能侦查”的应用层次、从单一环节应用到与信息化及数据化糅合的发展趋势等方面。就其优势而论,人工智能侦查较之于传统的侦查工作,已显性出有效缓解侦查资源不足的短板、极大提高传统侦查思维方式的全面性、营造“时代性”的侦查思维体系、推动侦查工作“集约化”成为新常态等实践与理论优势。但与此同时,其也面临着在实践应用领域分布零散,整合效果欠佳、人脑智能仍占据主导,指引性功能发挥不足、过于关注人工智能产出结果,前置性基础工作重视不够、相关法律规制失位,侦查权隐形膨胀、“双刃剑”效应愈发明显,“权利”与“权力”之间冲突加剧等实践与理论困境愈发显现等实践与理论双重维度的应用困境。为此,侦查机关必须强化实体性侦查资源整合夯实基础性工作、加强人工智能侦查设备的整合研发与集成应用,并从宏观理念与微观制度两方面入手,建立健全人工智能侦查应用的法律引导与规制体系。以期保障人工智能的侦查效能能够强势发挥的同时预防侦查权在技术诱因的驱使下过度扩展和越轨行使。
陈坚,李亚洲[6]（2019）在《人脸识别技术在公安工作中的应用推进》文中研究表明当前,人脸识别技术在公安工作中的应用既面临重大机遇,也面对许多挑战。借助该技术,公安机关可以实现对各类违法犯罪分子的快速识别和及时布控,但这又必须以更大的比对容量、更高的识别精度为前提。对此,通过"无感"方式持续获取相关信息,并进一步通过大数据人工智能算法进行人员分类刻画,可以较好地克服现有难题,提升公安机关的社会管控能力。虽然在隐私保护、精准识别和行业标准制定等方面还存在有待完善之处,但随着人脸识别技术的不断成熟,其必将对大数据信息化条件下的公安工作产生巨大的推动作用。
梁坤,周韬[7]（2018）在《当前人工智能侦查的应用困境及突破进路》文中研究表明在强大的科技引擎助推下,继"信息化"与"数据化"之后,"人工智能"走进侦查已经成为必然,人工智能侦查应运而生。当前,人工智能侦查较之于传统侦查在凸显出明显优势的同时,也面临着整合效果欠佳、指引功能发挥不足、前置性基础工作重视不够、法律规制失位与侦查权隐性膨胀、"权利"与"权力"之间冲突加剧等实践与理论困境。为了突破当前的应用困境,必须从强化实体性侦查资源整合、夯实基础性工作,加强人工智能侦查设备的整合、研发与集成应用,建立健全人工智能侦查应用的法律与规制体系入手,保障人工智能侦查效能能够强势发挥的同时预防侦查权在技术诱因的驱使下过度扩展和越轨行使。
翟英范[8]（2013）在《方法论:“整体作战法”引领下的禹州公安工作——禹州市公安局现代警务体系创新研究》文中认为禹州市公安局新任领导班子在马克思主义哲学方法论的指导下,创新警务管理体系,用"整体作战法"引领公安工作,经过近三年的努力,彻底改变了禹州社会治安形势混乱、各项工作被动落后的局面,实现了由"乱"到"治"的全面转变。禹州公安工作成功实践了"整体作战法","整体作战法"推动了禹州公安工作的全面发展。
杨波,龙祖明[9]（2013）在《论指纹技术在中国的产生和运用推广》文中认为中国古代指纹技术经历了漫长的3000多年,广泛应用于社会各个领域,与人们的生活息息相关,是早于四大发明的一项伟大创造。古代中国被公认是指纹技术的发源地,在人类历史漫长的历史中,指纹技术和其他发明创造一样,对推进人类社会历史的发展作出了不可替代的贡献。在当代,指纹技术仍然发挥着重大的作用,在刑侦案件中,指纹是破案的关键。
王黎黎[10]（2013）在《基于手部特征的图像采集与识别系统研究》文中研究表明随着人们对身份安全的逐步重视，各种安防措施都有了一定的发展。其中，生物特征识别作为一种新型的身份识别方法，因其具有传统方法所不具备的可随身携带性、保密性、稳定性及活体验证等优点，得到用户的肯定。融合多模态生物特征进行识别更加能够提高系统的识别率，并结合非接触方式采集，增加了用户的接受度，可广泛应用于考勤、安防等领域。本文首先设计了一种非接触式手部三模态图像采集系统。分析手掌静脉、掌纹及掌形成像原理，设计选择可在多光谱条件下采集的双CCD图像传感器及镜头，并分析设计了系统补光系统、区域定位功能和上位机界面。可一次拍摄同时获取高质量的手掌静脉、掌纹及掌形特征图像，并可融合三模态特征识别算法进行身份识别，具有良好的人机交互界面，实用性强。结合非接触方式采集，解决了传统采集系统易传染疾病，以及单一模态图像变形模糊导致识别率下降的问题。以TMS320DM642数字信号处理器为核心，设计一种可以采集手部特征图像进行身份识别，并通过显示屏和扬声器反馈识别结果的系统。硬件部分包括红外感应模块、光源模块、采集模块、显示模块、语音模块及电源和复位等外围电路模块，软件部分包括相关硬件的驱动部分、手限定区域判定算法以及识别算法模块。设计光照可以均匀完整覆盖手掌区域的LED光源模块，使用AMC7150恒流驱动芯片控制光源的切换，并通过红外感应模块检测手掌位置。采用0V7620数字图像传感器，通过合理配置寄存器连续采集手部特征清晰且大小为640*480图像。采用SAA7121H视频编码芯片及模拟显示屏，连续显示手部特征图像以及识别结果。语音部分采用一线串口方式驱动W588D-U语音模块播报识别结果。系统工作时将采集的手部特征图像经预处理后提取特征值并与注册信息比对，并将识别结果反馈给用户，本系统为非接触手多模态信息融合识别技术搭建了理想的硬件平台。
二、手掌纹识别系统在侦查破案中的作用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、手掌纹识别系统在侦查破案中的作用（论文提纲范文）
（1）人工智能在经济犯罪侦查领域的应用（论文提纲范文）
| 一、人工智能在经济犯罪侦查领域应用的背景与意义 |
| （一）人工智能在经济犯罪侦查应用的背景 |
| （二）人工智能在经济犯罪侦查应用的意义 |
| 二、人工智能在经济犯罪侦查应用的现状 |
| （一）以侦查“人流和物流”为核心的视频侦查轨迹分析和智能人脸识别 |
| （二）以侦查“资金流”为核心的涉案资金查控 |
| （三）以侦查“信息流”为核心的数据挖掘和情报研判 |
| 三、人工智能在经济犯罪侦查应用的困境 |
| （一）线上技术研发与应用 |
| 1. 内网技术平台研发难度较高 |
| 2. 技术设备运营和维护依赖外部 |
| 3. 数据互联互通存在政策屏障 |
| （二）线下设备的配置与使用 |
| 1. 服务器的搭建和维护成本较高 |
| 2. 智能移动设备的配置与升级滞后 |
| 3. 线下设备的专业性和使用要求较高 |
| （三）办案主体的权限与操作方面 |
| 1. 办案主体侦查思维转变不到位 |
| 2. 办案主体受公安数字证书权限限制 |
| 四、人工智能在经济犯罪侦查领域应用的突破进路 |
| （一）完善人工智能侦查设备在经侦领域的研发、整合和配备 |
| （二）加强经侦部门与相关部门数据的互通互联 |
| （三）重视经侦科技人才队伍的打造与储备 |
| （四）健全人工智能在经侦领域应用的法律规制体系 |
| 五、结语 |
（2）卷积神经网络在物证检验中的应用与毛发自动识别的展望（论文提纲范文）
| 1 卷积神经网络及其特点 |
| 1.1 卷积神经网络的基本结构 |
| 1.2 卷积神经网络的工作原理 |
| 1.2.1 网络模型定义 |
| 1.2.2 网络训练 |
| 1.2.3 网络的预测 |
| 1.3 卷积神经网络的特点 |
| 2 卷积神经网络在物证鉴定领域的应用现状 |
| 2.1 人脸识别 |
| 2.2 笔迹识别 |
| 2.3 音频识别 |
| 2.4 步态识别 |
| 2.5 纤维识别 |
| 3 卷积神经网络在毛发物证检验领域的应用展望 |
| 3.1 毛发常规检验方法及研究现状 |
| 3.2 卷积神经网络在毛发形态学检验中的可应用性 |
（3）基于机器学习的平面足迹起脚特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景和目的 |
| 1.2 研究的价值和意义 |
| 1.3 国内外足迹研究现状 |
| 1.4 本项研究的技术路线 |
| 2 平面足迹起脚特征研究的基础理论 |
| 2.1 足迹步法特征概述 |
| 2.2 足迹起脚特征分析理论 |
| 2.2.1 立体足迹起脚特征概述 |
| 2.2.2 立体足迹中的蹬痕 |
| 2.2.3 立体足迹中的挖痕 |
| 2.2.4 立体足迹中的抠痕 |
| 2.2.5 平面足迹起脚特征 |
| 2.3 足迹中起脚特征与行走姿态关联研究的理论 |
| 3 平面足迹样本的采集与预处理 |
| 3.1 平面足迹的采集 |
| 3.2 平面足迹的预处理 |
| 4 平面足迹起脚特征的存在性检测 |
| 4.1 基于Haar-like特征与Adaboost分类器的检测 |
| 4.1.1 Haar-like特征 |
| 4.1.2 Adaboost分类器 |
| 4.1.3 实验过程 |
| 4.2 基于卷积神经网络的检测 |
| 4.2.1 卷积神经网络基础理论 |
| 4.2.2 基于VGG-16 经典网络模型的检测 |
| 4.2.3 基于6 层小型网络模型的检测 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 平面足迹起脚特征的方向性检测 |
| 5.1 基于GIST特征与SVM分类器的检测 |
| 5.1.1 基于GIST的特征提取 |
| 5.1.2 基于PCA的特征降维 |
| 5.1.3 基于SVM的特征分类 |
| 5.2 基于HOG特征与SVM分类器的检测 |
| 5.2.1 基于HOG的特征提取 |
| 5.2.2 基于PCA的特征降维 |
| 5.2.3 基于SVM的特征分类 |
| 5.3 基于Haar-like特征与Adaboost分类器的检测 |
| 5.4 起脚方向检测的人机交互界面设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 平面足迹起脚特征与行走姿态的关联探究 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于多核SVM-i-vector的短语音说话人识别技术及其在巡检系统中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 说话人识别研究现状与应用前景 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 论文研究内容及组织结构 |
| 第二章 说话人识别中的语音信号处理 |
| 2.1 声纹识别技术 |
| 2.1.1 声纹简介 |
| 2.1.2 声纹识别 |
| 2.1.3 声纹识别分类 |
| 2.1.4 声纹识别系统 |
| 2.2 语音信号预处理 |
| 2.2.1 采样与量化 |
| 2.2.2 预加重 |
| 2.2.3 分帧与加窗 |
| 2.2.4 双门限端点检测 |
| 2.3 语音信号特征提取 |
| 2.3.1 线性预测系数 |
| 2.3.2 线性预测倒谱系数 |
| 2.3.3 梅尔频率倒谱系数 |
| 2.3.4 倒谱均值方差归一化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于i-vector的说话人识别技术 |
| 3.1 高斯混合模型 |
| 3.1.1 高斯混合模型概述 |
| 3.1.2 高斯混合模型参数估计 |
| 3.2 高斯混合-通用背景模型 |
| 3.2.1 高斯混合-通用背景模型简介 |
| 3.2.2 最大后验概率估计 |
| 3.3 身份认证矢量 |
| 3.3.1 i-vector基本原理 |
| 3.3.2 全变量空间矩阵 |
| 3.3.3 信道补偿 |
| 3.3.4 余弦距离打分 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验数据集 |
| 3.4.2 说话人识别系统评价标准 |
| 3.4.3 实验设置及实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多核SVM-i-vector的短语音说话人识别技术 |
| 4.1 说话人识别后端处理技术 |
| 4.1.1 类内协方差归一化 |
| 4.1.2 概率线性判别分析 |
| 4.1.3 支持向量机 |
| 4.2 多核支持向量机 |
| 4.2.1 多核支持向量机结构 |
| 4.2.2 多核支持向量机优化 |
| 4.3 基于多核SVM-i-vector的说话人识别系统 |
| 4.4 系统性能实验与分析 |
| 4.4.1 基于单核SVM-i-vector系统性能 |
| 4.4.2 基于多核SVM-i-vector系统性能 |
| 4.4.3 不同语音时长系统性能比较 |
| 4.4.4 噪声环境下系统鲁棒性比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 短语音说话人识别技术在巡检系统中的应用 |
| 5.1 系统需求 |
| 5.2 系统总体架构 |
| 5.3 系统流程 |
| 5.4 系统运行结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）当前人工智能侦查的应用困境及突破进路（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 一、当前人工智能侦查的应用概况 |
| (一)当前人工智能侦查的主要应用领域 |
| (二)当前人工智能侦查的应用特征 |
| 二、人工智能侦查优势分析 |
| (一)实践层面 |
| (二)理论层面 |
| 三、当前人工智能侦查的应用困境 |
| (一)实践层面的困境 |
| (二)理论层面的困境 |
| 四、人工智能侦查应用困境的突破进路 |
| (一)强化实体性侦查资源整合并夯实基础性工作 |
| (二)加强人工智能侦查设备的整合研发与集成应用 |
| (三)建立健全人工智能侦查应用的法律引导与规制体系 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）人脸识别技术在公安工作中的应用推进（论文提纲范文）
| 一、人脸识别技术及其在公安信息化中的应用 |
| (一) 人脸识别技术的发展历程 |
| (二) 人脸识别技术应用于公安信息化现状 |
| 二、人脸识别技术在治安和人口管理工作中的探索完善 |
| (一) 方案设计 |
| (二) 试点实践 |
| 三、积极推进人脸识别技术在公安工作中的应用 |
| (一) 面临的挑战 |
| (二) 可期待的积极影响 |
| 四、结语 |
（7）当前人工智能侦查的应用困境及突破进路（论文提纲范文）
| 一、问题的提出 |
| 二、当前人工智能侦查的应用概况 |
| (一) 当前人工智能侦查的主要应用领域 |
| 1. 智能识别 |
| 2. 情报快速检索 |
| 3. 智能人脸组合 |
| 4. 犯罪数据挖掘 |
| (二) 当前人工智能侦查的应用特征 |
| 1. 从应用范围来看———逐渐拓宽但“环节性”特征明显 |
| 2. 从应用内容来看———人工智能应用环节本身的效能发挥成为关注焦点 |
| 3. 从应用层次来看———“低端人工智能侦查”特征明显 |
| 三、当前人工智能侦查的应用困境 |
| (一) 实践层面的困境 |
| 1. 应用领域分布零散———人工智能整合效果明显欠佳 |
| 2. 人脑智能仍占主导———人工智能指引性功能发挥不足 |
| 3. 过于关注人工智能产出结果———前置性基础工作重视不够 |
| (二) 理论层面的困境 |
| 1. 相关法律规制失位———侦查权隐性膨胀 |
| 2.“双刃剑”效应愈发明显———“权利”与“权力”之间冲突加剧 |
| 四、人工智能侦查应用困境的突破进路 |
| (一) 强化实体性侦查资源整合, 夯实基础性工作 |
| (二) 加强人工智能侦查设备的整合、研发与集成应用 |
| (三) 建立健全人工智能侦查应用的法律与规制体系 |
| 1. 践行以安全为核心的多元化价值理念 |
| 2. 构建完善的人工智能侦查应用风险法律评估机制 |
| 3. 建立规范人工智能侦查的相关制度 |
| 五、结语 |
（8）方法论:“整体作战法”引领下的禹州公安工作——禹州市公安局现代警务体系创新研究（论文提纲范文）
| 一、“整体作战”在禹州的萌芽与发展 |
| 二、“整体作战法”的正式提出 |
| 三、“整体作战法”推动禹州公安工作的全面发展 |
| (一) 突出“打击犯罪是主业”的地位 |
| (二) 在铸剑上下工夫, 解决剑不如人的问题 |
| (三) 通过“五个体系”建设, 创新破解五大瓶颈 |
| 1. 通过驻勤制度, 破解反应慢的问题。 |
| 2. 通过建立电子督察机制, 破解执行力低的问题。 |
| 3. 通过创新辅警聘用机制, 破解警力不足的问题。 |
| 4. 通过建立责任倒查机制, 破解实有人口信息采集量少、不及时的问题。 |
| 5. 通过建立联合办学机制, 破解能力素质偏低问题。 |
| 四、“整体作战法”与“禹州经验” |
| 五、深度应用“整体作战法” |
| 六、创新防控模式, 扩展“整体作战法”的应用范围 |
| 七、建立科学的队伍管理建设机制 |
| 八、对禹州公安工作的辩证思考 |
（9）论指纹技术在中国的产生和运用推广（论文提纲范文）
| 一、指纹技术在中国的产生和运用 |
| (一) 制陶术孕育了指纹技术 |
| (二) 封泥是指纹技术的助产儿 |
| 二、在中国的广泛应用 |
| (一) 古代关于指纹的记载 |
| (二) 指纹在当代的重要作用 |
| 1、指纹成为了刑侦破案的得力证据 |
| 2、指纹刑侦技术不断推陈出新 |
（10）基于手部特征的图像采集与识别系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究意义及目的 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 手掌静脉、掌纹及掌形采集与识别系统国内外研究现状 |
| 1.3.2 手部多特征采集与识别系统国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究内容与章节安排 |
| 第二章 手部三模态特征成像系统 |
| 2.1 手部三模态特征成像原理 |
| 2.2 系统硬件结构 |
| 2.3 成像单元设计 |
| 2.3.1 光学摄像机 |
| 2.3.2 镜头的计算及选择 |
| 2.4 补光模块设计 |
| 2.4.1 光谱的选择 |
| 2.4.2 光源的均匀性优化设计 |
| 2.4.3 滤光片的使用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于手部特征的图像采集与识别系统整体设计 |
| 3.1 系统整体设计方案 |
| 3.2 系统硬件设计 |
| 3.3 系统软件设计 |
| 3.4 TMS320DM642 特性简介 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统采集部分及外围电路设计 |
| 4.1 光源模块设计 |
| 4.1.1 光源整体设计 |
| 4.1.2 光源控制电路设计 |
| 4.2 红外感应模块设计 |
| 4.3 图像采集模块设计 |
| 4.3.1 图像传感器的选择 |
| 4.3.2 图像采集模块接口电路结构设计 |
| 4.3.3 数字图像传感器 OV7620 初始化 |
| 4.3.4 采集数据传输方式分析 |
| 4.4 电源模块设计 |
| 4.5 复位电路设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统显示部分及音频输出模块设计 |
| 5.1 视频显示模块的设计 |
| 5.1.1 显示器及视频编码芯片选择 |
| 5.1.2 显示模块接口电路结构设计 |
| 5.1.3 视频编码芯片 SAA7121H 初始化 |
| 5.1.4 数据传输方式分析 |
| 5.1.5 Video Port 视频显示分析 |
| 5.1.6 EDMA 传输数据分析 |
| 5.1.7 文字部分的输出显示 |
| 5.2 音频输出模块设计 |
| 5.2.1 语音模块电路图 |
| 5.2.2 语音模块控制方式 |
| 5.2.3 语音模块程序调试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统开发平台及软件实现流程 |
| 6.1 CCS3.3 开发平台介绍 |
| 6.2 系统软件识别部分 |
| 6.2.1 系统识别部分简述 |
| 6.2.2 手限定区域判定方法设计 |
| 6.2.3 数据地址分配 |
| 6.3 Bootloader 程序引导 |
| 6.4 PCB 电路板制作 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
四、手掌纹识别系统在侦查破案中的作用（论文参考文献）
- [1]人工智能在经济犯罪侦查领域的应用[J]. 李赪. 辽宁警察学院学报, 2020(03)
- [2]卷积神经网络在物证检验中的应用与毛发自动识别的展望[J]. 高树辉,姜晓佳. 科学技术与工程, 2019(23)
- [3]基于机器学习的平面足迹起脚特征研究[D]. 孟祥雨. 中国人民公安大学, 2019(09)
- [4]基于多核SVM-i-vector的短语音说话人识别技术及其在巡检系统中的应用[D]. 王一凡. 东南大学, 2019(06)
- [5]当前人工智能侦查的应用困境及突破进路[D]. 周韬. 西南政法大学, 2019(08)
- [6]人脸识别技术在公安工作中的应用推进[J]. 陈坚,李亚洲. 江苏警官学院学报, 2019(01)
- [7]当前人工智能侦查的应用困境及突破进路[J]. 梁坤,周韬. 山东警察学院学报, 2018(03)
- [8]方法论:“整体作战法”引领下的禹州公安工作——禹州市公安局现代警务体系创新研究[J]. 翟英范. 河南警察学院学报, 2013(05)
- [9]论指纹技术在中国的产生和运用推广[J]. 杨波,龙祖明. 中国科技投资, 2013(11)
- [10]基于手部特征的图像采集与识别系统研究[D]. 王黎黎. 沈阳工业大学, 2013(07)