تقدير الجنس عبر ديناميكيات خط اليد : نهج إحصائي وقائم على تعلم الآلة
محتوى المقال
الملخص
لطالما كان تقدير الجنس من خلال خط اليد محل اهتمام في مجال فحص المستندات الجنائية. ومع ذلك، اعتمدت معظم الدراسات السابقة على الخصائص «الاستاتيكية» (الثابتة) للخط، مع استكشاف محدود لسلوك الكتابة «الديناميكي» (الحركي). وقد أتاح ظهور التقنيات المتقدمة في تسجيل الكتابة اليدوية إمكانية دراسة الطبيعة الديناميكية للخط.
تبحث الدراسة الحالية في الفروق المتعلقة بالجنس في سمات خط اليد الديناميكية المستمدة من الكتابة اليدوية بالأسلوب الطبيعي والمصورة رقمياً، مع دمج التحليل الإحصائي مع تصنيف تعلم الآلة. جُمعت عينات الخط من 200 مشارك (100 ذكر، 100 أنثى) باستخدام جهاز لوحي رقمي يدعم القلم عبر ثلاث تجارب. تم تسجيل خمس سمات ديناميكية أولية هي: (بيانات إحداثيات X وY المحددة زمنياً، الضغط، السمت «Azimuth»، الارتفاع «Altitude»، والوقت)، واستُخدمت لاشتقاق 21 سمة كينماتيكية (حركية)، ومكانية، وزمنية، وأخرى قائمة على الضغط.
وأشار التحليل الإحصائي باستخدام اختبار «مان - ويتني يو» (Mann-Whitney U) إلى وجود فروق جوهرية ذات دلالة إحصائية بين الجنسين في عدة سمات ديناميكية، بما في ذلك: المعايير الزمنية (مدة رفع القلم، مدة وضع القلم، والمدة الإجمالية)، ومقاييس الضغط، والسمات المكانية (عرض وارتفاع الخط)، والمعايير الكينماتيكية مثل السرعة والتسارع.
وعقِب ذلك، استُخدمت السمات التي أظهرت دلالة إحصائية كمدخلات لنماذج تعلم الآلة الخاضعة للإشراف (Supervised Machine Learning)، بما في ذلك مصنفات: الغابة العشوائية (Random Forest)، وآلة ناقل الدعم (SVM)، وتعزيز التدرج (Gradient Boosting). حقق نموذج «الغابة العشوائية» أعلى دقة تصنيف بنسبة (%86.7)، يليه «آلة ناقل الدعم» بنسبة (%82.7)، ثم «تعزيز التدرج» بنسبة (%80).
كما تثبت هذه النتائج إمكانية الاستفادة من سمات خط اليد الديناميكية في فحص المستندات الجنائية لتقدير الجنس والتحليل الأولي لشخصية وخصائص الكاتب (Profiling).
الكلمات المفتاحية
علوم الأدلة الجنائية، فحص المستندات الجنائية، خط اليد الديناميك، تصنيف الجنس، التحليل الإحصائ، تعلم الآلة
التنزيلات
المراجع
Hilton, O. (1993). Scientific examination of questioned documents (Rev. ed.). CRC Press.
Thomassen, A. J. W. M., & Teulings, H. L. (1983). The development of handwriting. In The psychology of written language (pp. 179–213).
Bisesi, M. S. (2006). Scientific examination of questioned documents. In J. S. Kelly & B. S. Lindblom (Eds.), Scientific examination of questioned documents (2nd ed.). CRC Press.
Harralson, H. H., & Miller, L. S. (2017). Huber and Headrick’s handwriting identification: Facts and fundamentals. CRC Press.
Faundez-Zanuy, M., Fierrez, J., Ferrer, M. A., Díaz, M., Tolosana, R., & Plamondon, R. (2020). Handwriting biometrics: Applications and future trends in e-security and e-health. Cognitive Computation, 12, 940–953.
Mergl, R., Tigges, P., Schröter, A., Möller, H. J., & Hegerl, U. (1999). Digitized analysis of handwriting and drawing movements in healthy subjects. Journal of Neuroscience Methods, 90(2), 157–169.
Harralson, H. H., Teulings, H. L., & Farley, B. G. (2007). Comparison of handwriting kinematics in movement disorders and forgery. In Proceedings of the 13th Conference of the International Graphonomics Society (pp. 143–148).
Faundez-Zanuy, M., Mekyska, J., & Impedovo, D. (2021). Online handwriting, signature and touch dynamics: Tasks and potential applications in the field of security and health. Cognitive Computation, 13, 940–954.
Accardo, A. P., Genna, M., & Borean, M. (2013). Development, maturation, and learning influence on handwriting kinematics. Human Movement Science, 32(1), 136–146.
Hopcan, S., & Tokel, S. T. (2021). Exploring the effectiveness of a mobile writing application for students with dysgraphia. Education and Information Technologies, 26, 5561–5584.
Osborn, A. S. (1929). Questioned documents (2nd ed.). Boyd Printing (p.140).
Hodgins, J. H. (1971). Determination of sex from handwriting. Canadian Society of Forensic Science Journal, 4(4), 124–132.
Hamid, S., & Loewenthal, K. M. (1996). Inferring gender from handwriting in Urdu and English. Journal of Social Psychology, 136(6), 778–782.
Young, P. T. (1931). Sex differences in handwriting. Journal of Applied Psychology, 15(5), 486–498.
Hecker, M. R. (1996). The scientific examination of sex differences in handwriting. Paper presented at the American Society of Questioned Document Examiners Meeting.
Lester, D., Werling, N., & Heinle, N. H. (1982). Graphoanalytic differences by sex and handedness. Perceptual and Motor Skills, 55(3), 1190.
Totty, R. N., Hardcastle, R. A., & Dempsey, J. (1983). The dependence of slope of handwriting upon the sex and handedness of the writer. Journal of the Forensic Science Society, 23(3), 237–240.
Kumar, S., Saran, V., Vaid, B. A., & Gupta, A. K. (2013). Handwriting and gender: A statistical study. Z Zagadnień Nauk Sądowych, 95, 620–626.
Upadhyay, S., & Singh, J. (2017). Determination of sex through handwriting characteristics. International Journal of Current Research and Review, 9(13), 11–18.
Sharma, V., Bains, M., Verma, R., Verma, N., & Kumar, R. (2023). Novel use of logistic regression and likelihood ratios for estimation of gender from handwriting features. Australian Journal of Forensic Sciences, 55(1), 89–106.
Harralson, H. H. (2013). Developments in handwriting and signature identification in the digital age. Anderson Publishing.
Angel, M., & Kelly, J. S. (Eds.). (2020). Forensic document examination in the 21st century. CRC Press.
Mohammed, L. A., Found, B., Caligiuri, M., & Rogers, D. (2011). The dynamic character of disguise behavior for text-based, mixed, and stylized signatures. Journal of Forensic Sciences, 56, S136–S141.
Ahmad, S. M. S., Ling, L. Y., Anwar, R. M., Faudzi, M. A., & Shakil, A. (2013). Analysis of the effects and relationship of perceived handwritten signature size, graphical complexity, and legibility with dynamic parameters for forged and genuine samples. Journal of Forensic Sciences, 58(3), 724–731.
Sharma, P., Singh, M., & Jasuja, O. P. (2021). Forensic examination of electronic signatures: A comparative study. Nowa Kodyfikacja Prawa Karnego, 59, 149–149.
Liwicki, M., Schlapbach, A., & Bunke, H. (2011). Automatic gender detection using online and offline information. Pattern Analysis and Applications, 14(1), 87–92.
Sesa-Nogueras, E., Faundez-Zanuy, M., & Roure-Alcobé, J. (2016). Gender classification by means of online uppercase handwriting: A text-dependent allographic approach. Cognitive Computation, 8(1), 15–29.
Likforman-Sulem, L., Cordasco, G., & Esposito, A. (2022). Is online handwriting gender-sensitive? In Pattern Recognition and Artificial Intelligence (LNCS Vol. 13363, pp. 300–314). Springer.
Cordasco, G., Buonanno, M., Faundez-Zanuy, M., Riviello, M. T., Likforman-Sulem, L., & Esposito, A. (2020). Gender identification through handwriting: An online approach. In Proceedings of the 11th IEEE International Conference on Cognitive Infocommunications (CogInfoCom) (pp. 1–6). IEEE.
Faundez-Zanuy, M., & Mekyska, J. (2023). Analysis of gender differences in online handwriting signals for enhancing e-health and e-security applications. Cognitive Computation, 15, 208–219.
Al-Qawasmeh, N., Khayyat, M., & Suen, C. Y. (2023). Novel features to detect gender from handwritten documents. Pattern Recognition Letters, 171, 201–208.
Shin, J., Uchida, Y., Maniruzzaman, M., Hirooka, K., Megumi, A., & Yasumura, A. (2024). Online handwriting-based gender recognition using statistical and machine learning approaches. IEEE Access, 12, 1–10.
NeuroScript. (n.d.). NeuroScript website. https://neuroscript.net/
International Organization for Standardization. (2014). ISO/IEC 19794-7: Information Technology-Biometric data interchange Formats-Part 7: Signature/sign time series data. ISO/IEC.
Mann, H. B., & Whitney, D. R. (1947). On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. The Annals of Mathematical Statistics, 18, 50–60.
Alkahtani, A. A., & Platt, A. W. (2011). The influence of gender on the ability to simulate handwritten signatures: A study of Arabic writers. Journal of Forensic Sciences, 56(4), 950–953.
Meissel, K., & Yao, E. S. (2024). Using Cliff’s delta as a non-parametric effect size measure: an accessible web app and R tutorial. Practical Assessment, Research, and Evaluation, 29(1).
Zhou, Z.H. (2021). Machine learning. Springer Nature.
Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine Learning, 20, 273–297.
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 5–32.
Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: A gradient boosting machine. The Annals of Statistics, 29(5), 1189–1232.
Berrar, D. (2019). Performance measures for binary classification. In Encyclopaedia of bioinformatics and computational biology (Vol. 1, pp. 546–560). Elsevier.
Scikit-learn developers. (2007). Scikit-learn user guide. https://scikit-learn.org
Lei, H., & Govindaraju, V. A. (2005). A comparative study on the consistency of features in on-line signature verification. Pattern Recognition Letters, 26(15), 2483–2489.
Pascal, G. R. (1943). Handwriting pressure: Its measurement and significance. Journal of Personality, 11(3), 235–254.
Linden, J., Marquis, R., Bozza, S., & Taroni, F. (2018). Dynamic signatures: A review of dynamic feature variation and forensic methodology. Forensic Science International, 291, 216–229.
Dewhurst, T. N., Ballantyne, K. N., & Found, B. (2016). Empirical investigation of biometric, non-visible, intra-signature features in known and simulated signatures. Australian Journal of Forensic Sciences, 48(6), 659–675.
تفاصيل المقال

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.