Вероятные и невероятные признаки

Фундаментальная задача почерковедов — установить вероятность, с которой рукопись будет иметь те или иные свойства. Эксперт выделяет признак и оценивает, насколько он характерен для разных почерков. Важны как редкие, так и более общие признаки: один выделяет конкретного автора, а другой указывает на определенную социальную группу.

Чаще всего профессионалы дают оценку, опираясь на собственный опыт. Австралийские ученые провели эксперимент, чтобы понять, правда ли опытные эксперты оценивают частотность признаков лучше, чем новички.

Большой опыт гарантирует достоверный результат?

Участниками эксперимента были юристы и люди, которые никогда не проводили экспертизу почерка. Им была предложена коллекция рукописных текстов. Тексты были собраны Министерством юстиции США, не были обнародованы ранее, выборка авторов была репрезентативной.

Результат предсказуем: чем больше опыта у участников эксперимента, тем лучше они справлялись с задачей. Но даже профессионалы не справились с задачей на сто процентов. Можно ли полностью доверять оценкам, основанным на опыте, и применять их в суде? Как сделать экспертизу более объективной? Есть другой подход.

Количественный подход

Точный подход к анализу почерка — количественный или графометрический. Он основан на выделении количественных признаков и их статистическом анализе. Для этого применяются компьютерные технологии. Одна из них — инструмент GRAPHJ. Он работает с отсканированными документами и может использоваться на разных этапах экспертизы.

Как работает GRAPHJ?

Сперва GRAPHJ распознает строки текста. По умолчанию, текстовая строка делится на три области — нижнюю, среднюю и верхнюю. Сначала в документе находятся все средние области.

Отсканированная картинка разбивается на пиксели и бинаризируется (переводится в черно-белый вариант): все пиксели темнее определенной границы получают значение 0 (черный), а остальные — 1 (белый). Картинка делится на h линий (h — высота картинки), и из нее создается гистограмма, каждая точка которой — число нулей в определенной линии.

Схема автоматического выделения строк. Изображение: Sebastiano Battiato

По рисунку видно: бо՛льшая часть надписи располагается в середине, там больше нулей. Чтобы найти средние области, программа находит пики на гистограмме, т.е. линии, в которых больше всего нулей. По аналогии определяются верхняя и нижняя области.

Углубляемся: отдельные слова и символы

Границы слов определяются по разрывам на гистограмме. Затем распознаются отдельные символы и подсчитываются их вхождения. В начале пользователь сам выделяет в тексте образец символа, а программа ищет совпадения. Чтобы учесть разное написание одного символа, размер и наклон всех его вхождений выравнивается.

Программу протестировали на образцах почерка, а потом эти же рукописи проанализировали эксперты. Результаты, полученные с помощью GRAPHJ, согласуются с результатом ручного анализа. Программа выдает полный отчет со всеми количественными характеристиками текста: эти данные могут использоваться в экспертизе почерка.

Полная схема работы GRAPHJ. Изображение: Sebastiano Battiato

Биометрия и технологии

Еще один точный подход — биометрический, основанный на измерении биологических и поведенческих характеристик человека. Перед экспертизой почерка открылись новые горизонты с появлением цифровой биометрической подписи. Существуют различные приложения для ее создания, мы расскажем про GrafoCerta (итал. «достоверная подпись») — разработку итальянской компании Namirial.

У цифровых подписей много преимуществ: они не требуют печати бумаги, могут быть использованы повторно. Для их создания даже не обязательно иметь специальный планшет: у GrafoCerta есть мобильные приложения для Windows, Android и IOS! Гарантируется безопасность и юридическая сила цифровой подписи: приложение фиксирует биометрические характеристики человека.

Что «закодировано» в цифровой подписи?

Доказано, что важнейшие признаки — скорость письма и сила давления на ручку. Эти характеристики обусловлены моторной памятью человека. То есть во время письма мы не задумываемся о том, как пишем, а просто воспроизводим движения, которые рука «помнит» сама. Преимущество приложения в том, что оно фиксирует эти параметры.

Признаки подлинной подписи: эксперимент

Эксперт-почерковед и компьютерный инженер из Namirial решили узнать, как эти признаки коррелируют и как по ним можно распознать подделку. Они исходили из того, чем быстрее человек пишет, тем слабее давит на бумагу. И наоборот: маленькая скорость — ручка отпечатывается сильнее. Отклонение от этих правил может значить, что подпись сделана неестественно: приложены усилия, чтобы ее подделать.

Участники эксперимента создавали подписи на графическом планшете специальным пером. Писали они тремя способами — в своем обычном темпе, ускоряясь и замедляясь. Программа измеряла ускорение и давление пера, фиксировала все движения и паузы.

Писать неественно сложнее

Оказалось, что людям было сложно менять обычную скорость. При замедлении у 38% людей давление не усиливалось, а уменьшалось. При ускорении 77% людей давили на перо сильнее, чем обычно. Некоторые люди прикладывали больше усилий и ускоряясь, и замедляясь: делали лишние движения, паузы, двигались неравномерно.

GRAPHJ фиксирует все движения: красным выделены лишние линии (не отраженные на бумаге). Изображение:  Milena Pugnaloni

В сущности, люди моделировали фальсификацию чужой подписи. Гипотеза подтвердилась — во время имитации скорость и давление меняются не по естественным законам. С помощью компьютерных технологий исследователи узнали, на какие параметры необходимо обращать внимание при экспертизе почерка.

Источники