Classificação de amostras de pó branco utilizando teste de Scott, análise de imagem e discriminação por mínimos quadrados parciais

Abstract

Neste trabalho foi proposta a aplicação de análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA) a imagens fotográficas, pré-processadas com os filtros digitais unsharp e imadjust, das soluções obtidas pela aplicação do teste de Scott para aumentar sua seletividade para identificação de cocaína. Pela primeira vez, em um estudo de classificação por imagem, foi considerado um conjunto diversificado de 126 amostras reais de apreensões realizadas no Distrito Federal, Brasil, 29 falsos positivos e 18 amostras negativas. A aplicação do PLS-DA objetivou a correta classificação das imagens referentes a resultados positivos (cocaína presente, independente da presença de falso positivos) de resultados de amostras contendo substâncias falso positivas na ausência de cocaína, como uma alternativa simples, rápida e de baixo custo para laboratórios forenses aumentarem a confiabilidade de seus resultados preliminares. Como objetivos secundários, têm-se a realização do levantamento da ocorrência de falso-positivos em apreensões de pó branco realizadas pela Polícia Civil do Distrito Federal entre os anos de 2017 e o início de 2021 e o desenvolvimento de um acessório para a aquisição de imagens, através de smartphone, da fase orgânica do Teste de Scott.