Análise de alterações documentais usando imagens hiperespectrais na região do infravermelho médio e próximo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: PEREIRA, José Francielson Queiroz
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
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Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/29939
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spelling PEREIRA, José Francielson Queirozhttp://lattes.cnpq.br/7276171749628623http://lattes.cnpq.br/6880348154073236AVELAR, Maria Fernanda PimentelHONORATO, Ricardo Saldanha2019-04-01T18:15:52Z2019-04-01T18:15:52Z2015-08-28https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/29939ark:/64986/001300000tfckAVELAR, Maria Fernanda Pimentel, também é conhecida em citações bibliográficas por: PIMENTEL, Maria FernandaA análise de documentos adulterados é um problema recorrente em departamentos de polícia científica. Os textos produzidos com canetas são foco de muitas investigações que buscam identificar alterações feitas por adição ou subtração de texto. É importante que a análise destas alterações preserve a integridade física das provas. Nesse sentido, a utilização de imagens hiperespectrais na região do infravermelho médio (HSI-MIR) e próximo (HSI-NIR) associadas a ferramentas quimiométricas de reconhecimento de padrão não supervisionadas se apresenta como uma estratégia não destrutiva capaz de extrair importantes informações sobre a composição química e a distribuição espacial dos compostos na amostra. Considerando que há uma dificuldade na discriminação de tintas de canetas pretas, a primeira etapa deste trabalho foi focada na avaliação da discriminação entre diferentes canetas com tinta de cor preta. A segunda etapa constou na realização de testes-cego para validar as metodologias de discriminação. Foram usadas 16 canetas de tinta preta com diferentes diâmetros de pontas, diferentes marcas e modelos para produzir linhas em papel sulfite branco. Em seguida, o acessório de Refletância Total Atenuada (ATR) foi utilizado para adquirir imagens hiperespectrais das linhas produzidas na faixa de 4000-750 cm⁻¹. O conjunto de dados foi pré-processado e, em seguida, combinados dois a dois, gerando 120 combinações. As técnicas não supervisionadas de análise exploratória “Análise de componentes principais (PCA)” e “Projection pursuit” (PP) foram aplicadas como ferramentas de reconhecimento de padrões em cada par, buscando discriminá-los. Na segunda etapa da investigação, as mesmas 16 canetas foram utilizadas por colaboradores para escrever números de até cinco dígitos em uma folha de cheque e em uma folha de papel branco. Os colaboradores utilizaram uma ou duas canetas para produzir cada número, simulando amostras não adulteradas e falsificadas, respectivamente. Com base na observação de cada número, foram adquiridas Imagens Hiperespectrais no Infravermelho Médio (HSI-MIR), em diferentes posições dos números. Depois de aplicar diferentes pré-processamentos e realizar a seleção de pixels, os conjuntos de dados foram submetidos à PCA e PP. Também foram adquiridas Imagens Hiperespectrais na faixa de 928-2524 nm. As imagens hiperespectrais no NIR foram pré-processadas com Variável Normal Padrão (SNV) e depois foram submetidas à PCA e análise de PP. Na primeira etapa, foi possível discriminar 89 combinações usando PCA e 117 usando PP, assim esta ultima técnica provou ser mais robusta e eficiente. Na segunda etapa da pesquisa, PCA associada à HSI-MIR e HSI-NIR foi possível solucionar 50,0% e 76,7% dos testes-cego, respectivamente. Quando PP foi associada à HSI-MIR e HSI-NIR os percentuais de acertos dos testes subiram para 63,3% e 83,3% respectivamente. O número de acertos usando HSI-NIR foi superior, no entanto, em alguns casos apenas com HSI-MIR foi possível solucionar o teste-cego. Combinando os resultados obtidos com HSI-MIR e HSI-NIR associadas com PP, o percentual de acerto chegou a 90% dos casos, demonstrando o potencial da metodologia para a análise de alterações documentais.CNPqThe analysis of forged document is a common problem in scientific police departments. Texts produced with pens are the focus of many investigations that aiming to identify adulterations made by adding or subtracting text. It is important that analysis of these adulterations preserve the physical integrity of evidences. Therefore, hyperspectral imaging at middle infrared (HSI-MIR) and near infrared (HSI-NIR) associated with unsupervised pattern recognition methods represent a non-destructive strategy, able to extract important information about composition and spatial distribution of compounds in the sample. Considering the difficulty in discriminating among black ink pens, the first step of this work was focused on this purpose. The second step consisted in blind tests performances to validate the discrimination methodology. Sixteen black ink pens with different tip diameters, of different makes and models, were used to draw lines on white paper. Then, an ATR accessory was used to acquire hyperspectral images in the range of 4000 – 750 cm⁻¹ from the line drawn. The datasets were preprocessed and combined two by two, producing 120 combinations. The unsupervised exploratory data analysis techniques “Principal component analysis (PCA)” and “Projection Pursuit (PP)” were applied to each pair aiming at cluster identification. In the second investigation step, the same 16 pens were used by collaborators to write numbers up to five digits on bank checks and sheets of white paper. The collaborators used one or two pens to produce each number, simulating unadulterated and forged samples, respectively. Based on observations of each number, HSI-MIR were acquired in different positions of the numbers. After apply different preprocess techniques and pixel selection into the dataset, PCA and PP were performed. HSI-NIR at 928-2524 nm range were also acquired. The hyperspectral images were preprocessed with standard normal variate (SNV) and PCA and PP were performed. The first step resulted in the discrimination of 89 combinations using PCA and 117 using PP, thus the latter technique proved to be more robust and efficient. In the second step of the research, PCA associated to HSI-MIR and HSI-MIR was able to solve 50.0% and 76.7% of the blind tests, respectively. When PP was associated to HSI-MIR and HSI-NIR the successfully identification percentage of the tests increased to 63.3% and 83.3% respectively. The number of correct identifications using HSI-NIR was higher. In some cases, however, only HSI-MIR was able to solve the blind test. Combining the results obtained with HSI-MIR and HSI-NIR associated with PP the percentage of correct identification reached 90% of the cases, demonstrating the potential of the methodology for document modification analysis.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em QuimicaUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessQuímica AnalíticaImagem hiperespectralInfravermelho ForenseDocumentoscopiaAnálise de alterações documentais usando imagens hiperespectrais na região do infravermelho médio e próximoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDISSERTAÇÃO José Francielson Queiroz Pereira.pdf.jpgDISSERTAÇÃO José Francielson Queiroz Pereira.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1218https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/29939/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Jos%c3%a9%20Francielson%20Queiroz%20Pereira.pdf.jpgfc4b3eeb2fb5eda3d357f150ba7aef88MD55ORIGINALDISSERTAÇÃO José Francielson Queiroz Pereira.pdfDISSERTAÇÃO José Francielson Queiroz Pereira.pdfapplication/pdf5866229https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/29939/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Jos%c3%a9%20Francielson%20Queiroz%20Pereira.pdf5a4790e4c5ca2a482e3a02b4b2c9d275MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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