Von Super Neuro
In Kriminalfilmen und Fernsehserien treten häufig „Experten für die Handschriftenerkennung“ auf. Diese Personen fällen anhand der am Tatort hinterlassenen Handschrift eine vorläufige Beurteilung der Identität, des Alters und der Mentalität einer Person.
Mithilfe von KI kann nun die Nationalität des Verfassers direkt ermittelt werden, sodass keine weiteren Ermittlungen und keine weitere Beweismittelsammlung mehr erforderlich sind.
In den 1980er Jahren kam ein sogenannter Nazi-Sammler mit 60 Exemplaren von „Hitlers Tagebüchern“ zu einem deutschen Verlag.
Der Verlag kaufte die Tagebücher für 2,3 Millionen Dollar und verkaufte die Nachdruckrechte an mehrere ausländische Zeitungen.
Unter anderem lud die Times eine Reihe von Experten ein, anhand einer Kopie von Hitlers Manuskript als Probe eine Banknotenidentifizierung durchzuführen. Das Fazit der Experten: Es stimmt! Das ist Hitlers Handschrift!
Spätere UV-Tests ergaben jedoch, dass das Papier dieser Tagebücher einen besonderen Inhaltsstoff enthielt, der allerdings erst im Jahr 1954 zum Einsatz kam.
Bei diesem Tagebuchsatz handelt es sich eindeutig um eine Fälschung. Sind also auch die Ergebnisse der Handschriftenidentifizierung der Experten falsch?
Tatsächlich nicht, denn die abschließende Untersuchung ergab, dass dies daran lag, dass es sich bei den tatsächlichen Datensätzen, die zum Vergleich herangezogen wurden, um die sogenannten „Manuskripte“ handelte. Tatsächlich wurde es auch von diesem betrügerischen Sammler gefälscht.
Handschrifterkennung ist wichtig
Die Handschrift ist eine besondere Spur, die die individuellen Schreibgewohnheiten einer Person widerspiegeln kann. Bei der Handschriftenidentifizierung handelt es sich um den Vorgang, zwei oder mehr Notizen zu vergleichen und zu identifizieren, um festzustellen, ob sie von derselben Person geschrieben wurden.
Die Handschriftenidentifizierung wird auch häufig zur Beilegung von Streitigkeiten über Kunstwerke, Verträge, Testamente usw. verwendet.Mithilfe künstlicher Intelligenz kann die handschriftliche Identifizierung nun direkt zur Bestätigung der Staatsangehörigkeit verwendet werden.
Derzeit nur auf fünf Länder ausgerichtet
Mithilfe dieses Algorithmus kann KI den handgeschriebenen englischen Text einer Person analysieren, um deren Nationalität zu bestimmen.
Derzeit kann mit dieser Technologie nur festgestellt werden, ob die Staatsangehörigkeit der Teilnehmer zu den fünf Ländern Malaysia, Iran, China, Bangladesch und Indien gehört.
Die Forscher wählten 100 Personen aus diesen Ländern als Versuchspersonen aus und baten sie, einen 500 Zeilen langen englischen Artikel als Datensatz für das maschinelle Lernen handschriftlich zu verfassen.
Durch ein Tool namens „Cloud Of Line Distribution (COLD)“,Den Forschern gelang es, jeden Buchstaben in Linien zu zerlegen und durch die Messung der Geraden oder Kurven der Linien die Nationalität zu bestimmen.
Experimente haben gezeigt, dass COLD gut mit Algorithmen des maschinellen Lernens kompatibel ist. Es ist bei der Bestimmung der Staatsangehörigkeit wirksamer als die meisten bestehenden Methoden und die Vorhersagegenauigkeit hat sich für einige Länder mehr als verdoppelt.
Für COLD sind die Schreibgewohnheiten verschiedener Länder der Schlüssel zur Bestimmung der Nationalität.
Zum BeispielChinesen sind es gewohnt, in quadratischen Buchstaben zu schreiben und verwenden beim Schreiben englischer Buchstaben geradere Linien, während Inder es gewohnt sind, mit Kurven zu schreiben, sodass beim Buchstabieren von Buchstaben mehr gebogene Teile vorhanden sind.
Wie funktioniert COLD?
COLD ist ein Tool, das speziell für die Textanalyse verwendet wird. Neben der Anwendung in der Handschriftenanalyse wird es auch häufig zur Erkennung beliebiger Texte in Bereichen wie Videos und Nummernschildbildern verwendet.
Mit dieser Methode können Textmerkmale analysiert, der Text anschließend auf der Grundlage von Zufallswäldern klassifiziert und dichte Punkte im entsprechenden Polarkoordinatenbereich generiert werden.
Diese Punkte sind nicht zufällig verteilt, sondern liegen unendlich nahe an dem Land, dem sie die größte Ähnlichkeit aufweisen. Wenn sich also die Verteilung der Zeichen ändert, ändert sich auch die nationale Verteilung. Solange die Daten umfangreich genug sind, können mithilfe von SVM (Support Vector Machine) problemlos Schlussfolgerungen gezogen werden.
Den Ergebnissen der KI-Analyse kann nicht vollständig vertraut werden
Bisher wurde von der Forschung zur Handschriftenanalyse nur wenig gehört, vielleicht weil die Anwendungsszenarien dafür noch nicht geklärt waren.
Forscher aus China, Indien und Malaysia sind jedoch der Ansicht, dass die Technologie der Polizei bei der Durchführung von Kriminalermittlungen helfen kann und effektiver ist als allgemeine Bilderkennungstechnologie.
Traditionelle forensische Identifizierungsmethode
Tatsächlich setzt die Polizei biometrische Technologien in vielen Ermittlungsbereichen ein und die Gesichtserkennung ist eine der am häufigsten verwendeten Methoden. Die Einführung der Handschrifterkennung wird diese Technologie in gewissem Maße wirkungsvoll ergänzen.
Allerdings befindet sich diese Technologie noch im experimentellen Stadium und es bleibt abzuwarten, ob sie in tatsächlichen Szenarien eingesetzt werden kann.
Wie die meisten biometrischen Technologien ist auch die Handschrifterkennung mit einigen Datenschutz- und Bürgerrechtsproblemen konfrontiert, die diese oder ähnliche Technologien aufwerfen.
Darüber hinaus muss dringend gelöst werden, wie sichergestellt werden kann, dass die für das maschinelle Lernen verwendeten Daten nicht aufgrund von Voreingenommenheit zu falschen Entscheidungen führen.