在枪支机件的生产加工过程中,由于机床振动等随机因素的影响,加工工具会在枪支机件表面留下一些独有的特征。枪械使用过程中的腐蚀磨损等因素会使这些特征进一步特性化。这些表面特征在枪击过程中会传递到子弹弹头及弹壳表面,可以为案件侦破提供重要线索以及为之后的法庭判决提供证据。在实际比对中,弹痕特征十分复杂,目前的弹痕识别系统的主要用途是作为弹痕专家进行识别的辅助工具。由于人工识别的主观性,其识别结果的可信度受到法医学界的质疑。而定量化的弹痕识别则存在以下问题:无法处理实际案例中常见的变形及破损子弹识别;对条纹状及环状特征弹痕的识别效果不佳;在应对多特征弹痕识别时稳健性差;无法估计识别结果的可信度。对弹痕识别中常用的三种个体特征,即子弹膛线痕、弹壳弹底窝和撞针印压痕进行了分析,并将相应的痕迹采集流程规范化。选取了7组有代表性的弹痕数据集。通过对样本的测量分析,最终选定二阶稳健高斯回归滤波器提取弹痕形貌的粗糙度特征,以排除边缘效应和异常值对滤波基准面影响。滤波后的高频信息中带有异常值,而粗糙度信息的尺度在不同的区域存在差异,基于这点开发了一种利用移动窗均值以及移动窗标准差的异常值标记手段,成功地抑制了异常值。由于发射时随机因素,装药量,子弹的高速旋转以及碰撞,弹头膛线痕会出现无效区域,周向不均匀膨胀以及扭曲变形等情况,对识别造成影响。为了克服上述难题,首先基于边缘检测与变点检测设计了条纹密集区域膛线痕轮廓提取方法,可以有效减少无效区域对膛线痕轮廓特征识别的影响。基于互相关函数和模式搜索算法开发了扭曲膛线痕条纹重构方法,使得破损子弹上扭曲膛线痕的特征轮廓提取变得可能。为避免膛线痕特征轮廓间的尺度差异和弱相关区域对识别的影响,基于全元匹配（CMC）的理念开发了轮廓片段匹配法（CMPS）,将特征轮廓分割为等长的基础片段进行匹配。对样本间带有相近微观形貌特征的35枚子弹组成Hamby样本集进行识别,CMPS方法的识别能力要远优于采用整体轮廓的互相关匹配算法。对57枚子弹组成的ATF破损子弹样本集设计了一系列对比实验,验证了扭曲膛线痕重构方法的有效性。弹壳印压痕特征由其相关的枪支机件的加工方式决定,在鉴别前需要对其进行分类。基于VGG网络结构设计弹痕分类器,并基于NIST弹痕数据库建立了具备三种弹痕类型,共包含9611组样本的弹痕图像库。经过训练,该网络在1067个样本构成的验证集上达到99.94%的准确率。根据印压痕成痕过程,结合MSER算法和等高线算法开发了稳定弹痕特征提取方法。提取出的稳定特征可以构成三值化的稳定特征分布图,基于该分布图开发了弹痕快速搜索及配准方法。5组样本集上共15770对测试样本的搜索结果表明该算法完全满足并超出了目前弹痕数据库的搜索需要。CMC方法将弹痕表面划分为独立的矩形单元,这种分割方式会破坏弹痕特征的完整性,而且无法覆盖整个弹痕表面。开发了基于核心特征的弹壳印压痕表面分割方法并建立了相应的特征元匹配（CMF）理论。不规则形状特征元在互相关运算时会有大量无效区域参与均值运算,降低互相关结果的准确性。开发了针对自由边界形貌互相关的FNCC算法,在对自由边界形貌区域进行匹配时可以得到更加可靠的互相关结果。CMC方法对旋转匹配时特征元输出的四项匹配参数设立阈值来判断特征元是否匹配。这种识别策略的稳健性差,且难以兼顾识别敏感度及特异度。受旋转匹配时特征元匹配信息随角度变化的聚集性启发,开发了基于LSTM网络的特征元识别策略。对具备多种弹痕特征的5组样本集共3163对测试样本进行识别,基于LSTM识别策略的CMF算法可以在增加识别敏感度及特异度。基于CMF以及CMPS方法开发弹痕识别可信度评价流程。采用同源及非同源样本概率密度分布交界点两侧的累积假阳性及假阴性误判率评价识别算法的可信度。采用在法医学领域广泛应用的6组作为研究用途的弹痕样本集分别对CMF及CMPS算法进行误判率估计。在绝大多数样本集上,CMF算法的误判率数量级为10-6左右。CMPS算法的误判率数量级在10-8左右。采用似然比评价弹痕识别结果的可信度,设计并建立了样本匹配、构建背景数据集、拟合背景数据集匹配结果分布、计算当前匹配结果似然比的整个流程。综上所述,本文基于膛线痕重构和表面分割建立了多特征三维弹痕的重构、提取、搜索、相关性计算、识别以及可信度评价体系,实现了对弹头膛线痕以及多种特征的弹壳印压痕的识别及可信度评价,完善了当前的弹痕识别理论体系,并取得了比目前弹痕识别技术更好的识别效果,其中一些内容在弹痕识别领域具有开创性的意义。