Уже лет двадцать назад один профессор рассказывал мне, что в каком-то минском НИИ вопрос компьютеризации почерковедческих исследований был решен еще в советские годы. Добавляя при этом, что почерковедческая экспертиза скоро кончится, и что я занимаюсь бессмысленным делом. Этим делом я занимаюсь уже четверть века, причем изначально пришел в него именно как компьютерщик. Но, став профессиональным почерковедом, изучив работы в области почерковедения, сделав сотни почерковедческих экспертиз, я все больше убеждаюсь в бессмысленности именно поверхностных прогнозов о компьютеризации почерковедения.
Это не значит, что я не верю в компьютеризацию. Наоборот, я по мере сил ею всю жизнь и занимаюсь. Не пытаясь решить все проблемы и сразу, и не отбрасывая все, до чего додумались другие.
Решение почерковедческих задач включает много элементов, собрать которые в единый алгоритм пытаются уже давно. В советские времена вручную оцифровывали изображение подписи, затем с помощью дихотомического алгоритма относили ее к группе наиболее похожих, оцифрованных ранее подписей в образцах. Вероятно, о таком решении мне и говорил знакомый профессор, не зная, что алгоритм заведомо давал неверный вывод, если эта исследуемая подпись была выполнена не теми лицами, образцы которых были скормлены машине ранее. Он подбирал наиболее похожее соответствие. Представьте: вам предлагают заплатить по чужой долговой расписке, потому что Ваша подпись сильно похожа на подпись должника.
С того времени полностью решена задача оцифровывания подписи. Современный сканер с высоким разрешением, в 48 цветах и 256 градациях яркости за секунды превратит изображение подписи в матрицу чисел. Знай только придумывай алгоритмы, которые будут этими числами оперировать. Вопрос только в том, какие алгоритмы? Определение степени сходства – но почерк человека обладает свойством вариационности. Т.е. изменяются в определенных пределах не только признаки отдельных частей подписи, но они могут быть даже и не похожи в целом (рис. 1).
Опять же, поддельные подписи могут быть очень высокой степени сходства (рис. 2).
В советские годы много исследований было посвящено выявлению признаков почерка и подписи, количественному определению вариационности признаков, сравнению признаков, попыткам сконструировать алгоритм принятия решения по результатам исследования в целом. Результаты их опубликованы, но до практического применения большинства дело так и не дошло. Собственно, рабочих инструментов для экспертов почерковедов создано мало.
Ожидать, что появление какой-то новой технологии все изменит, конечно, можно. Есть ведь пример в области дактилоскопии. Здесь советские криминалисты тоже много чего напридумывали, но не они, а совсем другие люди, совсем из другой области знаний пришли и сделали «Папилон». Приходят и в почерковедение, но результаты пока не впечатляют.
Сейчас все заговорили о нейросетях и искусственном интеллекте. Криминалисты стали писать статьи о том, как можно все замечательно сделать: взять нейросеть, научить ее узнавать подпись одного лица, потом другого, потом третьего; а потом исследуемую подпись подсунуть – и сразу правильный ответ. Дихотомический алгоритм не напоминает?
Не сочтите ретроградом. Мысли навеяны чтением сборника статей, в котором что ни заголовок, то «применение нейросетей (искусственного интеллекта, 3D технологий и т.п.) в …». За этими заголовками часто ничего нет, одни не понимают предметной области, другие не обладают в должной мере знаниями этих самых технологий.
Если, вдруг кто-то из читателей все-таки пытается выйти из области «хотелок» к созданию работающих инструментов в области компьютеризации почерковедческой экспертизы, то я всегда открыт к общению. Есть знание предметной области, есть много эмпирического материала, о нейросетях знаю мало, считаю, что искусственного интеллекта нет.
