SEDİR-FOX - CEDAR-FOX

Bu, adli tıp için bir yazılım sistemidir. el yazısının karşılaştırılması. Geliştirildi SEDİR, Buffalo Üniversitesi'nde Belge Analizi ve Tanıma Mükemmeliyet Merkezi.[1][2][3] SEDİR-FOX ile etkileşim yeteneklerine sahiptir sorgulanan belge denetçisi taranmış bir belgeden ilgi alanlarının çıkarılması, metnin satırlarının ve kelimelerinin belirlenmesi gibi işlem adımlarından geçmek, metin unsurlarını tanımak. Nihai amaç, savcılık ve savunma hipotezleri altında log-olabilirlik oranını belirlemek için iki yazı örneğini karşılaştırmaktır. İmza örneklerini karşılaştırmak için de kullanılabilir. Amerika Birleşik Devletleri Patenti ile korunan yazılım [4] Cedartech, Inc.'den lisanslanabilir.

Detaylar

Yazar doğrulaması, iki el yazısı örneğinin aynı yazar tarafından yazılıp yazılmadığını belirleme görevidir. Sorgulanan belge denetçisinde kullanılır. CedarFox, bir dizi ölçüt kullanarak, iki belgenin aynı kişi tarafından mı yoksa farklı kişiler tarafından mı yazıldığı konusunda bir güven ölçüsü ilişkilendirebilir. CedarFox, karşılaştırmayı elde etmek için belgenin tamamını veya bir belgenin belirli bir bölgesini seçmenize izin verir. Karşılaştırma, makro özelliklere (eğiklik, bağlanabilirlik vb. Gibi küresel özellikleri ölçen), mikro özelliklere (bireysel karakter şekillerine dayanan) ve stil özelliklerine (örn., Karakter çiftlerinin şekilleri veya bigramlar) dayanır. İki farklı yazar doğrulama modu mevcuttur: (i) sorgulanan bir belge, bilinen tek bir belgeyle karşılaştırılır (bu karşılaştırmanın temeli, bir kişinin sahip olabileceği çeşitliliğe dayalı istatistiklerdir) ve (ii) sorgulanan bir belge karşılaştırılır "birden çok bilinen" belgeye karşı. Burada sistem, yazarın alışkanlıkları hakkında bilinen belgelerden öğrenir. Bu modu kullanmak için en az dört bilinen belge mevcut olmalıdır. Kullanıcıyı tanımlama görevi iki bölüme ayrılmıştır,

Belge işleme ve özellik çıkarma

CEDAR-FOX, karşılaştırmaya hazır hale getirmek için belge üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirir. Eşikleme, satır kaldırma, satır bölümleme, kelime bölümleme ve transkript eşleme içerir.

Görüntü özelliğini analiz edin.

Görüntü işleme

  • Eşikleme, ön plan pikselini arka plan pikselinden ayırmak için gri ölçekli bir görüntüyü ikiliye dönüştürür. Kullanılan eşikleme yöntemleri Otsu eşikleme, Uyarlamalı eşikleme ve doku eşiklemedir.
  • Belge, kural satırı kağıdı kullanılarak yazılırsa, kullanıcı bir alt çizgi kaldırma işlemi gerçekleştirebilir. Bu işlem için Hough dönüşümü uygulanır ve kullanıcı bunun için doğru eşiği seçebilir. Yüksek eşiğin seçilmesi, bazı karakter vuruşlarının kaldırılmasına neden olur ve kullanıcının eşik için doğru değeri bulması gerekir.
  • Çizgi bölümleme, belgedeki her satırı ayırır ve İki Değişkenli Gauss Yoğunlukları kavramını kullanır. Kelime segmentasyonu benzer şekilde davranır ve belgedeki her kelimeyi ayırır.
    Kelime Segmentasyonu.
  • Transkript Eşleştirme, yazılımın el yazısıyla yazılmış görüntünün transkriptini içeren bir metin dosyası sağlandığı kesin bir eşleştirmedir. Bu, aynı içeriği elle yazmak için farklı konuların gerekli olduğu ve ardından bilinmeyen belgeyle eşleştirildiği zaman kullanışlıdır. Transkript ve el yazısı görüntü arasındaki en iyi kelime seviyesi hizalamasını bulur. Karakter görüntüleri çıkarılır ve belge arasındaki benzerliği karşılaştırmak için kullanılabilir.

Sistem Yardımcı Programları

CedarFox, belgeleri doğrudan taramanın yanı sıra sonuçları doğrudan elektronik tablolara girmek ve ara sonuçları yazdırmak için kullanıcı arayüzlerine sahiptir. Belge meta verilerini depolamak için bir veritabanı erişimi de mevcuttur.

Belge Karşılaştırması

Belge karşılaştırması için CEDAR-FOX ile birçok seçenek mevcuttur. Kullanılan dört ana doğrulama modeli:

  • Ayrımcı unsurların belirlenmesi.
Özellikler Makro (global) ve Mikro (yerel) özelliklere ayrılmıştır. Makro özellikler belgenin tamamı üzerinde hesaplanırken, Mikro özellikler seçilen karakterler / bi-gramlar / kelimeler üzerinden hesaplanır. Makro özellikler, gri ölçek tabanlı, kontur tabanlı, eğim tabanlı, kontur genişliği, eğim, yükseklik ve kelime boşluğudur. Bu özellikler karşılaştırma için kullanılır.
Belge haritalarının özellik uzayından uzaklık uzayına karşılaştırılması. Makro özellikler gerçek değerlidir ve bu nedenle mesafe uzayına eşleme, iki özellik arasındaki mutlak farktır. İkili değerli özellik için benzerlik, hamming mesafesi, Öklid mesafesi vb. Kullanılarak hesaplanabilir. Korelasyon benzerlik ölçüsü en iyi ölçü olarak tavsiye edilir.
  • Pdf kullanarak uzaklık uzay dağılımının parametrik modellemesi.
Uzaklık dağılımı, Gauss veya Gama dağılımı olarak gösterilen olasılık yoğunluğu fonksiyonu kullanılarak modellenmiştir. belgelerin doğası mikro özellikleri etkiler ancak makro özellikleri etkilemez. Olabilirlik Oranı (LR) hesaplanır ve bunu Log Olabilirlik Oranı (LLR) takip eder.
  • 9 puanlık bir kanıt gücü hesaplanıyor.
LLR, 9 puanlık bir nitel ölçekle eşleştirilmiştir. Bu ölçek, LLR değeriyle ilişkili kanıtın gücüne karşılık gelir. ASTM teknolojisinin 9 puanlık ölçeğini takip eder. [1- Aynı şekilde belirlendi, 2-Muhtemelen oldu, 3-Muhtemelen yaptı, 4-Endikasyonlar yaptı, 5-Sonuç yok, 6-Gösterge olmadı, 7-Muhtemelen vermedi, 8-Yüksek olasılıkla olmadı, 9-Olarak tanımlandı Eliminasyon].

Aranıyor

CedarFox, el yazısıyla yazılmış belgelerde anahtar kelimelerin varlığını araştırmak için çeşitli yöntemlere sahiptir. Sözcük belirleme, kullanıcının belirli bir belgede benzer sözcük görüntülerini bulmak için kullanılan bir sözcük görüntüsünü sorgu olarak seçmesine olanak tanır. Başka bir arama türü, kullanıcının, belgedeki / belgelerdeki tüm kelimeleri, kelimenin sorguyla ne kadar eşleştiğine göre sıralamak için kullanılan bir kelimeyi yazmasına izin verir.

Elyazısı tanıma

CedarFox, otomatik karakter tanıma özelliğine sahiptir. Önceden belirlenmiş bir sözlükle kelime tanıma da yerleşiktir. Yazar doğrulama / tanımlama amacıyla en yüksek karakter tanıma doğruluğu isteniyorsa, kullanıcı karakter kimliklerini manuel olarak da girebilir.

El yazısı örneklerini karşılaştırmak.

Okunaklılık ve Okunabilirlik Analizi

Kelime boşluğu karşılaştırması ve Palmer ölçütleriyle karşılaştırılması desteklenmektedir.

Referanslar

  1. ^ S. N. Srihari, C. Huang ve H. Srinivasan, "İkizlerin El Yazısının Ayrımcılığı Üzerine" Adli Bilimler Dergisi Arşivlendi 2010-11-23 de Wayback Makinesi , Mart 2008, cilt. 53 (2), s. 430-446
  2. ^ Srihari, S.N., S-H. Cha, H. Arora ve S. Lee, "El Yazısının Bireyselliği",Adli Bilimler Dergisi Arşivlendi 2010-11-23 de Wayback Makinesi, 2002, 47(4): 856-872
  3. ^ S. N. Srihari, H. Srinivasan ve K. Desai, "CEDAR-FOX Kullanılarak Sorgulanmış Belge İncelemesi,"Adli Belge İnceleme Dergisi, 18, 2007, s. 1-20
  4. ^ S. N. Srihari, vd., El yazısı veya Biyometrik Örnekleri analiz etmek ve / veya karşılaştırmak için Yöntem ve Aparat, ABD Patent No. 7,580,551, Ağustos 29,2009.

Dış bağlantılar