Экспериментальная оценка информативности признаков при анализе 2D изображений костных объектов в судебно-экспертных исследованиях

Экспериментальная оценка информативности признаков при анализе 2D изображений костных объектов в судебно-экспертных исследованиях = Experimental assessment of the informativity of signs in the analysis of 2D images of bone objects in forensic examination / А. А. Дудкин [и др.] // Системный анализ и прикладная информатика. – 2022. – № 3. – С. 22-27.

Abstract

В работе приводится описание программной реализации системы выделения и оценки информативных признаков по фотографиям переломов костных объектов для классификации переломов и идентификации предполагаемого орудия, которым нанесена травма. В качестве признаков использовались текстурные характеристики Харалика, локальные бинарные образцы, фильтры Габора, энергетические текстурные характеристики Лавса для 2D изображений поверхностей переломов. Проведенная оценка информативности позволила выбрать признаки, наиболее подходящие для решения задачи классификации переломов. Результаты будут использованы для судебно-экспертного исследования сложных поверхностей переломов с применением автоматизированной системы анализа цифровых изображений.

Abstract in another language

This article describes the software implementation of the system for extracting and evaluating information features from 2D images of bone fractures and bone objects for classifying fractures and identifying the alleged instrument that caused the injury. As parameters, the textural characteristics of Haralick, local binary patterns of pixels for 2D images, Gabor filters, Laws energy texture characteristics for 2D images are considered. The analysis carried out on basis of information content estimation to select the features that are most suitable for solving the problem of bone fractures classification. The results will be used for development of methods for complex forensic examination of complex polygonal surfaces of solid objects for automated system for analyzing digital images.