Ученые 188bet体育_188bet亚洲体育_点此进入 внедрили машинное обучение для анализа чернил в криминалистике
Химики Центра искусственного интеллекта и науки о данных Санкт‑Петербургского государственного университета совместно с исследователями из Германии и Дании внедрили методы машинного обучения в анализ чернил и создали уникальный метод DCA‑ML. Компьютерные алгоритмы позволят дешево и безопасно выявлять подделки документов и классифицировать чернила с высокой точностью.
Анализ чернил ручек в?криминалистике?— это?сложный и?многоэтапный процесс, который?играет ключевую роль в?установлении подлинности документов, выявлении подделок или?определении времени создания записи. Современные методы помогают экспертам с?высокой точностью определить, например, возраст и?производителя чернил и?сделать вывод о?подлинности авторской подписи под?документом.
Результаты исследования опубликованы в?научном журнале Forensic Science International.
Так, спектральный анализ определяет химический состав чернил на?основе их?взаимодействия с?электромагнитным излучением в?определенном диапазоне, однако?требует дорогостоящего оборудования и?чувствителен к?примесям. Хроматографические методы позволяют разделять компоненты чернил для?последующей идентификации, но?для?этого нужны эталонные образцы, которые?можно было?бы брать за?основу. Для?визуального изучения структуры и?особенностей нанесения чернил используют метод микроскопии, но?такое?исследование не?предоставляет данных о?химическом составе и?ограничено разрешающей способностью оборудования.
Основные минусы всех этих подходов, используемых в?настоящее время,?— высокая стоимость и?возможная деградация или модификация образцов в?процессе анализа. Одним?из?самых современных и?перспективных направлений сегодня является цифровой анализ цвета?(DCA), разработкой которого активно занимаются ученые Санкт?Петербургского государственного университета. Этот?инновационный подход использует изображения, фотографии или?сканы документов, а?также специальные программы для?изучения чернил без?физического воздействия на?оригинал. Исследователи?188bet体育_188bet亚洲体育_点此进入 усовершенствовали метод, объединив его?с?машинным обучением и?сделав его?более точным.
?Результаты проведенных исследований показали, что созданный нами подход эффективен для?классификации чернил. Например, анализ цветов в?системах?RGB (красный, зеленый, синий) и?HSV (оттенок, насыщенность, яркость) помог выявить важные особенности, такие как?изменение цвета после воздействия ультрафиолетом в?течение различных временных интервалов. Кроме?того, машинное обучение позволило успешно группировать чернила по?схожим признакам?,?— отметила доцент кафедры теории систем управления электрофизической аппаратурой?188bet体育_188bet亚洲体育_点此进入 Анна Головкина.
Созданный подход обладает рядом значительных преимуществ перед другими методами: он?является неинвазивным, то?есть практически не?приводит к?изменению структуры оригинала документа, не?требует использования агрессивных химических соединений. Более?того, метод может?быть адаптирован для?изучения старинных бумаг, подписей и?произведений искусства.
Исследование выполнено в?Центре искусственного интеллекта и?науки о?данных 188bet体育_188bet亚洲体育_点此进入. Центр создан в?мае 2020?года в?целях развития системы подготовки кадров, организации исследований и?разработок в?области искусственного интеллекта и?науки о?данных с?учетом Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на?период до?2030?года, утвержденной Указом Президента Российской Федерации от?10.10.2019 №?490.
Как отмечают эксперты, в?будущем?DCA?ML, объединяющий анализ цвета и?компьютерные технологии, может стать важным инструментом для?криминалистов и?исследователей. Он?открывает новые возможности для?точного определения возраста документов, выявления подделок и?сохранения культурного наследия, делая процесс экспертизы более доступным и?эффективным.