基于区域位置特征数据搜索模型的电子签名笔迹检验研究

探索动态特征与区域位置特征相结合的电子签名检测方法,提升对高水平练习摹仿电子签名的识别精度。研究采用静态分区法对电子签名所附的动态数据进行分析,并进行定量测试,通过数据统计分析,比较了区域位置特征划分前后同一人电子签名和不同人电子签名的动态数据的重合度。该方法能有效提升练习摹仿电子签名笔迹的识别精度,数据直观、准确、稳定,对电子签名笔迹识别的理论和实践具有一定的意义。

书写速度对电磁式触屏电子签名笔迹特征的影响

为了研究不同书写速度下电磁式电子签名笔迹特征的变化规律,选取40名实验人员采用坐姿形式在水平桌面上分别用慢速、常速、快速书写电子签名,并对收集到的签名采用数据统计、速度压力颜色映射图、压力曲线方法进行分析。通过形态学检验可知,改变速度前提下签名的静态特征主要在书写水平、字间距、转折部位形态、连笔数量、字体方面发生变化。签名的动态特征在书写速度由慢到快改变时,签名的平均压力减小、抬笔次数减少。因此,在鉴定电子签名时应考虑书写速度对电子签名特征的影响,尽量收集速度相同相近的签名样本。当检材和样本上签名笔迹的书写速度存在差别时,要运用书写速度对电子签名笔迹特征影响的规律去分析研究特征,并综合运用静态、动态特征,以提升鉴定的准确性。

电子签名笔迹量化检验的可行性探究

目的探索电子签名笔迹的量化分析方法,以期实现对电子签名笔迹的检验。方法以电子签名笔迹为研究对象,通过分析电子签名笔迹的获取方式、表现形式,深挖签名过程中系统采集的大量数据,探求电子签名笔迹的信息内容,对电子签名笔迹开展量化检验。结果通过复原电子签名图像可对电子签名笔迹进行传统的形态学比较检验,通过分析书写时长、书写力度变化和书写速度变化等指标等可实现电子签名笔迹的量化检验。结论电子签名笔迹的量化检验方法具有可行性,能够为检案实践提供指导和帮助。

不同感应方式的书写设备对电子签名笔迹的影响研究

目的分析不同感应方式的书写设备对电子签名笔迹的影响。方法通过Excel绘制表格,利用卡方检验进行统计分析对数据进行验证比较。结果发现两种电子签名笔迹在连笔特征、签名布局、运笔等方面变化较明显。结论同一人在电磁式与电阻式书写设备上形成的电子签名笔迹在字形、搭配位置及比例、书写风貌、字体、单字的基本写法、笔顺等方面较稳定,可为电子签名笔迹检验提供实践依据。

不同视觉状态的书写设备对电子签名笔迹的影响研究

司法实践中对电子签名笔迹的研究具有迫切的现实需要,明确不同视觉状态的书写设备对电子签名笔迹的影响,有助于增强检验结论的准确性与可靠性。通过比较可视状态下与不可视状态下所书写的电子签名笔迹间笔迹特征的异同,探索同一人在不同视觉状态的书写设备上签名时,不易变化和容易变化的笔迹特征方面,从而为电子签名笔迹检验提供实践依据。

书写设备客观条件对电子签名笔迹的影响研究——以书写面摩擦力为视角

邀请51人为实验样本收集对象,让其使用主动式电容笔,分别在钢化玻璃膜与类纸膜下的电子设备上书写签名,进而通过量化方式比较两种摩擦力下电子签名的笔迹特征异同,利用卡方检验统计分析特征变化与摩擦力的相关性。实验发现,不同摩擦力大小会对电子签名笔迹的笔迹特征产生影响。在实践检案中,应充分考虑检材与样本书写面摩擦力的不同,以减少客观因素对评断笔迹特征性质的影响,从而提高鉴定意见的准确性和可靠性。

电子签名笔迹的量化检验研究

选取21名志愿者,利用电子签名设备提取本人签名、代签签名、摹仿签名笔迹样本,经过数据采集和统计软件记录并分析出书写时长、书写压力、书写速度三种动态特征的量化数据,对这些数据进行分析、比对,结果发现同一人签名的动态特征数据表现出相似性;代签签名与本人签名的动态特征数据差异明显;摹仿签名与本人签名笔迹尽管在形态特征上相似,但二者的动态特征数据差异明显。因此,同一人电子签名笔迹动态特征具有稳定性,利用动态特征的量化数据可以区分不同人的电子签名笔迹。

基于动态特征的电子签名笔迹分类识别研究

为了利用书写时长、书写力度变化等动态特征对电子签名笔迹进行分类识别,通过提取简单、一般、复杂电子签名笔迹动态特征数据,共计9000个样本,结合鉴别分析、K近邻、随机森林、支持向量机算法构建分类模型进行分类识别;结果表明:四种分类模型对三种类型的签名分类正确率均较高,均在77%以上;SVM分类时间较长,均在6s以上,最长为7.01s;其余模型较短,均在2.5s以内;RF模型分类正确率最高均在90%以上,KNN模型的分类时间最短,均小于1s。可见,利用机器学习算法构建分类模型可以实现对电子签名笔迹的分类识别。

电子签名笔迹数据的处理与特征分析

司法实践中电子签名笔迹案件逐渐增多,电子签名笔迹的检验已经成为业内的热点。对电子签名笔迹数据进行有效分析,是进行电子签名笔迹检验的重要环节。通过WPS表格的相应功能可以实现电子签名笔迹中电子数据的分析,其方法是将电子书写设备中所记录的数据信息输入WPS表格,再利用WPS表格的相应功能生成图谱,根据图谱来分析电子签名笔迹的书写速度、加速度、压力。

基于SVM模型的电子签名笔迹动态特征检验的研究

为了实现并提高电子签名笔迹计算机自动比对的准确度,通过借鉴国外学者利用机器学习后自动比对的方法,笔者使用SVM算法模型对选取电子签名笔迹动态特征进行学习与训练,并成功实现签名的分类识别与符合度回归预测。通过对本人书写的签名样本与他人摹仿签名样本进行测试,识别精确度高达93.75%。结果证明使用SVM算法模型进行计算机自动鉴别摹仿笔迹是有效的,并为电子签名笔迹量化比对提供方法基础。

书写压力结合DTW-SVM模型对电子签名笔迹的鉴定研究

电子签名笔迹的鉴定在笔迹检验领域具有重要作用。为了实现对电子签名笔迹的准确鉴定,本文采用了30位书写人签名,其中10位作为被摹仿人,20位作为摹仿人,共计800份签名样本,采取峰值提取与未峰值提取的压力曲线数据,建立动态时间规整(DTW)结合支持向量机构建判别模型。实验结果表明,采用未峰值提取的压力曲线结合DTW-SVM模型的识别率较低,10位书写人中最高为70.1%,采用峰值提取后的压力曲线结合DTW-SVM模型的识别率较高,最高可为87.2%,能够实现对书写人的识别,为鉴定人在鉴定电子签名笔迹时提供客观性的评判,为笔迹鉴定领域提供了新的方法参考。

电子签名笔迹的动态特征:种类、价值及其运用

随着现代社会不同领域电子签名的广泛运用,司法实践中对电子签名笔迹的真实性检验,可能会逐渐成为当前与未来文件检验界的重要课题。但迄今为止,电子签名笔迹的笔迹特征种类及其价值大小仍处于探索阶段,特别是有别于普通签名笔迹的动态特征方面,理论界讨论更少。为了充分利用电子签名笔迹的笔迹信息,提高电子签名笔迹检验的准确性、可靠性,我们需要侧重分析电子签名笔迹动态特征的种类,论述该类特征在电子签名笔迹检验中的价值。最后,通过在电子签名摹仿笔迹中对动态特征的运用效果进行检验验证,本文提出了利用电子签名笔迹动态特征检验鉴定的要点。

电子签名笔迹中电子数据的Excel表格分析法

司法实践中对电子签名笔迹的检验具有迫切的现实需要,如何对电子签名笔迹的电子数据进行分析,已成为困扰检验人员的核心问题。通过Excel表格的相应功能可以实现电子签名笔迹中电子数据的分析,其方法是将电子书写设备中所记录的数据信息输入Excel表格,再利用Excel表格的相应功能生成图表,根据图表来分析电子签名笔迹的书写速度、笔力、运笔节奏等动作要素特征。这些特征对电子签名笔迹的同一性检验有重要作用。

电子签名笔迹与传统签名笔迹特征的比较研究

电子签名笔迹检验鉴定实践中,由于缺乏电子签名笔迹样本,导致检验鉴定工作无法正常进行。在此背景下,本文利用特征层次分类,通过设计实验,收集同一人电子签名笔迹与传统签名笔迹,对电子签名笔迹与传统签名笔迹特征进行系统的比较研究,总结出电子签名笔迹与传统签名笔迹之间的特征变化规律,有助于鉴定人合理选择特征,准确评断特征价值,并得出正确的鉴定意见。

电子签名笔迹:概念厘定及称谓解析

电子签名笔迹是一种手写的电子签名,是随着电子触控技术发展而实现的电子化笔迹。电子签名笔迹在电子商务、电子政务中应用愈加频繁,而2019年颁布的《关于刑事诉讼中应用电子签名和电子指纹捺印有关问题的意见》,表明该种笔迹的适用领域逐渐向刑事诉讼中扩展。电子签名笔迹的广泛使用引起了诸多真实性异议。为更好地对该种笔迹进行研究,应首先对其进行概念厘定及称谓解析,为后续研究打下基础。

电子签名笔迹与普通签名笔迹的笔迹特征比较分析

电子签名笔迹自由样本缺失时,能否将普通签名笔迹用作比对样本,是司法实践中检验人员关注的重要问题之一。从文件检验理论和实践入手,比较电子签名笔迹与普通签名笔迹间笔迹特征的异同,明确同一人书写的电子签名笔迹较之于普通签名笔迹,在书写水平、字体字形、笔画形态、笔顺等笔迹特征上的稳定性和变化性,进而为司法鉴定实践中电子签名笔迹的真实性检验提供有益参考。

不同速度条件下电子签名笔迹的检验研究

随着电子签名设备在各行各业的广泛应用,涉及电子签名笔迹真伪的法律纠纷也越来越多。与传统签名笔迹相比,电子签名笔迹因书写工具和书写承载体不同,从而导致电子签名笔迹在不同书写条件下形成的特征差异必然与传统签名笔迹有所区别。因此,本文在进行大量实验的基础上,对不同书写速度条件下,同一人书写的电子签名笔迹之间形成的差异及规律进行总结,并分析形成这种差异的原因,为伪装电子签名笔迹的检验鉴定提供理论上的参考。

数字化静态手写签名笔迹失真度研究

通过对数字化静态手写签名失真度研究,明确其稳定特征和可能变化的特征,为确定该类签名笔迹鉴定条件和特征价值评估提供依据。采集多种形式的数字化静态手写签名笔迹样本,并与传统纸笔书写的同源笔迹样本进行比较,数字化静态手写签名笔迹均存在一定程度失真:扫描或拍照处理的签名笔迹失真程度主要受分辨率影响;数字图形输入板导出静态签名笔迹失真情况因设备技术参数而异。通过实证分析确认数字化静态手写签名特征反映情况的真实性和充分性,并引入动态参数以弥补静态签名鉴定条件的不足,对于给出准确的司法鉴定结论具有重要的实践价值。