في مجال فحص المستندات الجنائية، يعتبر تحليل تسلسل الحبر الأحمر والنقوش الختمية تقنية رئيسية للتحقق من صحة الأدلة الوثائقية. تعتمد هذه الورقة على ميزة دمج طيف التصوير الطيفي عالي الدقة في الطيف المرئي إلى تحت الأحمر القريب (Vis-NIR HSI)، مع استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لدراسة مسألة تمييز تسلسل الحبر الأحمر. استنادًا إلى تحليل الشكل لصورة الطيف، تم جمع بيانات طيفية عالية الدقة لـ 42,000 عينة من تسلسلات الحبر الأحمر المختلفة، وتم إنشاء مجموعة بيانات طيفية عالية الدقة لتسلسل الحبر الأحمر. تم استخدام تصفية الوسيط، تصفية Savitzky-Golay للتنعيم، التصحيح المتعدد التشتت والتطبيع لمعالجة البيانات الطيفية؛ وتم اختيار الأطوال الموجية المميزة باستخدام خوارزمية الإسقاط المتتالي (SPA) وأخذ العينات التكيفية ذات الوزن المعاد التنافس (CARS)، وتم بناء نماذج تصنيف ثنائية متعددة باستخدام الانحدار اللوجستي (LR) ونموذج شبكة عصبية تلافيفية أحادية البعد (1D-CNN)، وتم مقارنة أداء النماذج. أظهرت النتائج التجريبية أن نموذج CARS-1D-CNN المبني على الأطوال الموجية المختارة عبر طريقة CARS حقق دقة 96.98% و95.54% على مجموعة التدريب والاختبار على التوالي، مما يشير إلى أن جمع تقنية Vis-NIR HSI مع 1D-CNN يمكن من التعرف الفعال على تسلسل الحبر الأحمر. تساعد هذه الطريقة في دعم والتأكد من طرق الفحص التقليدية، مما يزيد من دقة وكفاءة فحص تسلسل الحبر الأحمر.

التصوير الطيفي عالي الدقة في الطيف المرئي إلى تحت الأحمر القريب (Vis-NIR HSI);فحص المستندات;تسلسل الحبر الأحمر;التعلم الآلي;1D-CNN