Lors du tir d’une cartouche, les mécanismes de l’arme à feu laissent des marques sur la balle et la douille. Ces marques peuvent être des caractéristiques de classe, qui sont communes aux armes à feu d’une même famille; ou des caractéristiques individuelles, qui sont théoriquement uniques et permettent de relier un spécimen à une arme à feu précise. Lorsque des douilles sont retrouvées sur une scène de crime, leurs marques sont analysées dans un laboratoire. Actuellement, avant de comparer les caractéristiques individuelles pour proposer des correspondances, un triage manuel est effectué en considérant les caractéristiques de classe afin d’éviter de calculer inutilement les comparaisons avec des spécimens produits par des familles d’armes différentes.
Quelques études ont tenté d’identifier des marques variées et des défauts sur des surfaces texturées, mais pas sur des douilles. D’autres ont cherché à identifier la famille d’une arme à feu utilisée, à l’aide de l’apprentissage machine traditionnel d’après des caractéristiques prédéterminées et mesurées par un expert. La contribution de ce projet sera d’utiliser l’intelligence artificielle afin de détecter automatiquement les marques de classe sur des images de douilles. Notamment, des techniques de classification multiétiquettes (plus d’un type de marque peut être présent) et de clustering sont envisagées. Cette présentation discute des résultats préliminaires.
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