تقدير الجنس عبر ديناميكيات خط اليد

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).