计算机笔迹检验：成果丰盛且局限明显

计算机技术成熟后不久，人们就尝试将其应用于笔迹检验中。1966年，几名苏联研究者发表了用计算机技术进行笔迹鉴定的研究报告，这是在该领域中最早的研究报告。此后的近半个世纪里，中外学者们对计算机笔迹检验开展的大量研究，并获得丰盛的成果。计算机技术在笔迹检验中的应用主要分为两类：一类是纯粹性辅助检验，如制作特征比对表、图形重合比对、生成鉴定意见书、案件文档管理等；另一类是真正意义上的自动笔迹识别，即运用计算机自动选取特征、比较检验、得出意见。前者对于规范鉴定程序、提高鉴定速度有很好的辅助作用，但后者却是一个在理论和实践方面都还需要探讨的课题。

（一）计算机笔迹检验的基本原理

与传统笔迹检验一样，计算机笔迹检验也需要运用比较研究法，依靠对笔迹特征的比较分析来判断两部分笔迹是否为同一人书写。

计算机在进行笔迹检验时所提取和分析的特征主要有两类。一类是几何结构特征。几何结构分析是基于汉字方向而提取特征，包括笔画的拓扑结构、密度、方向特性等。基于汉字方向提取特征是几何结构分析中常用的方法。统计数据表明，在汉字书写活动中“横、竖、撇、捺”出现的频率分别为28%、18%、15%、13%，远高于“折、钩”等笔画的出现频率。因此，几何结构分析主要以这四种基本笔画的含量来描述汉字。研究人员先后发现多种几何结构特征，如笔画方向特征^[10]、像素点方向特征^[11]、微结构特征^[12]等。另一类是纹理特征。计算机图形学中的纹理既包括通常意义上物体表面的纹理，即使得物体表面呈现凹凸不平的沟纹，也包括物体光滑表面上的彩色图案，即花纹。纹理分析是通过研究图像的纹理特征来完成对图像的识别，具体而言，是通过分析笔迹图像的各像素与周围像素的局部纹理特征，然后统计整幅图像的纹理特征^[13]。

计算机笔迹检验所采用的比较方法主要有人工神经网络法、结果模式识别法、统计模式识别法、纹理分析法、伪动态特征法等。其一般步骤是：先用光电转化装置将可疑笔迹与样本笔迹扫描生成图像，输入到计算机，并作预期处理，以增强图像和提高清晰度，再由计算机根据已安装的软件程序在相同字、相同部首偏旁中寻找特征，根据一定参数对特征的相似度进行比较分析，最后得出两者是否为同一人书写的可能性数据。

（二）计算机笔迹检验的局限性

书写活动的实施是一个比较复杂的过程。首先由大脑给出指令信号，经过神经传导系统传达到运动肌，再由肌肉控制书写运动器官，在眼的视觉监督下完成书写动作。在这个过程中，书写动作虽然存在定型化的固定模式，但并不是一成不变的机械运动，而是一定范围的随机运动，会形成无数的差异组合。因此，在保持主客书写条件一致的情况下，同一人执同一支笔先后书写的笔迹也不可能完全相同。作为书写运动形成的轨迹，笔迹不是二维的平面图像，不能采用纵横坐标加以简单描述，也不宜采用数字化的高精度测量。

计算机笔迹检验的原理与历史上出现的“笔迹测量派”^[14]理论如出一辙，实际上是后者所使用方法的翻版。只是随着科学技术的发展，测量的特征不同，选取特征和比较特征的方法取得改进，从而提高了测量比对检验的速度和准确率。它与传统的笔迹检验原理相差甚远，所采用的图像采集和模式识别算法仅注重笔迹图像的静态特征，忽略了书写运动的动态特征，依据其算法所得到的鉴定意见无法用传统笔迹检验理论进行合理解释。采取测量法对可疑笔迹特征与样本笔迹特征进行机械比对，只能对笔迹特征作定量分析，远远达不到人脑对笔迹特征作定性分析的水准。至于检验各类摹仿笔迹、严重伪装笔迹和书写条件变化笔迹，依照既定程序运行的计算机更难以进行“计算”和识别。因此，计算机笔迹检验具有较大局限性。

（三）计算机笔迹检验的现状与前景

计算机笔迹检验具有一定优势，如存储量大，比对速度快，特征比对表准确性高、直观性强，能自动生成鉴定意见书等。在鉴定人员应用传统检验方法检验笔迹时，计算机完成一些辅助性工作是完全可行的，也是现代法庭科学技术鉴定活动所必需的。

近几年，随着计算机技术和信息技术的迅猛发展，计算机软件系统获得很大进步，这些系统依靠笔迹数据库能自动比对特征，并形成各种统计的分析意见。如我国清华大学与公安部第二研究所研制的“计算机笔迹鉴别系统”，在一定条件下可判断可疑笔迹与样本笔迹是否为同一人书写。据了解，该系统具有独创的基于单个字符的统计笔迹鉴别框架、笔迹鉴别的多个字符的融合方法等，对于字数多于4个的正常书写笔迹，鉴别准确率可达96%。美国联邦调查局（FBI）通过与文检专家、计算机工程师的协同努力，研发了法庭笔迹鉴定独立语言自动系统（Forensic Language-Independent Automated System for Handwriting Identification）。该系统使用盖浓科技集团的Flex跟踪笔迹生物特征系统（Gannon's FLEX-Tracker handwriting biometric system），采用图形识别技术，在仅有50个单词的文本中，认定书写人的准确率为98%。^[15]可见，对于正常书写形成的可疑笔迹和样本笔迹，如果笔画清晰完整、比对条件较好时，计算机自动检验笔迹具备一定的可行性。

但计算机软件系统不会取代笔迹检验人员，计算机分析法能为笔迹检验专家的鉴定意见提供统计学的支持。正如自动指纹识别系统一样，笔迹计算机识别系统也要求法庭技术人员针对计算机识别结果，亲自验证各种可能情况。然而，由于笔迹内在的变化很大，笔迹自动识别系统比指纹自动识别系统更为复杂。根据美国联邦调查局于2007年搜集的信息，仅有名为“生物特征核心操作系统”（Biometric Kernel）的生物特征识别器在比对检验中是可靠的。对于难度较高的可疑笔迹检验，笔迹检验人员的错误鉴定意见达7.2%，且52.3%的鉴定意见为非确定性的。同样的任务，自动笔迹检验系统（总共7套）的平均误差率为66.1%。在一项区分双胞胎者书写笔迹的研究中，将自动笔迹检验系统的表现与文检实习生和门外汉的表现进行比较。系统的错误率为9.02%，文检实习生的错误率为4.69%，而门外汉的错误率为16.51%，可见，自动笔迹检验系统的表现优于门外汉的表现，差于文检实习生的表现。^[16]因此，对计算机笔迹检验还需要开展大量研究，进一步完善相关程序设计和比对方法，提高鉴定适用的范围和鉴定意见的准确率。

【注释】

[1]何家弘.同一认定：犯罪侦查方法的奥秘[M].北京：中国人民大学出版社，1989：249-250.

[2]杜志淳.司法鉴定概论[M].北京：法律出版社，2010：100-102.(www.xing528.com)

[3]参见：《司法鉴定程序通则》，中华人民共和国司法部令第107号，2007年10月1日起施行。

[4]贾玉文.笔迹检验[M].北京：警官教育出版社，1999：133-134.

[5]周俊峰.正常汉字笔迹鉴定标准研究[D].重庆：西南政法大学，2007.

[6]李文.笔迹鉴定学[M].北京：中国人民公安大学出版社，2008：284-301.

[7]何家弘.物证鉴定中的同一认定与种属认定[M].见：孙言文.物证技术学.北京：中国人民大学出版社，2000：18-19.

[8]邹明理，李纯实.笔迹学[M].成都：四川科学技术出版社，1988：49-59.

[9]霍恩比（A.S.Hornby）.牛津高阶英汉双解词典（第7版）.王玉章，赵翠莲，邹晓玲等译，商务印书馆，牛津大学出版社，2009.

[10]李国宏，施鹏飞.基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别[J].上海交通大学学报，2005，39（12）：1988-1992.

[11]高学，金连文，尹俊勋等.基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法[J].华南理工大学学报，2003（3）：11-14.

[12]李昕，丁晓青，彭良瑞.一种基于微结构特征的多文种文本无关笔迹鉴别方法[J].自动化学报，2009，35（9）：1199-1207.

[13]Zhiqiang Liu，Jinhai Cai，Richard Buse.Handwriting Recognition：Soft Computing and Probabilistic Approaches[M].Germany：Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH＆Co.K，2003，pp.2-15.

[14]阿·贝蒂荣是“笔迹测量派”的代表人物。1983年，他发明了“人身测量法”，以测量人体手、臂、脚、头、脸等部位的方法来进行人身识别，获得极大的成功。后来他将测量法的成功经验运用于笔迹检验，发表论文《笔迹的比对和同一认定》。他提出：在检验时应就笔迹的所有特征，如字行方向、字的间隔、字的倾斜角度、大小形状等与样本作比对，无差别时方可认定同一。这个方法曾被誉为“第一个真正属于侦查学的笔迹鉴定方法”。但他显然是把复杂的笔迹现象看得太简单了，实际上同一个人书写的笔迹并不是“无差别”的。那么差别到什么程度，仍属同一人的笔迹？贝蒂荣又陷入了盲目性并导致德莱福斯案件鉴定的失败。这使贝蒂荣又陷入困惑，他最后宣称：“我不相信笔迹鉴定，它只能作否定性质的证明，而最后还得放弃它。”埃德蒙·洛卡尔也持类似观点，他指出，“力图掩盖自己笔迹的人，可以改变字母的形状，高度、倾斜和字母间的联系等，但不能改变自己笔迹的比例。”他认为：“笔迹中经常不变的不是绝对大小，而是……的比例关系”，“在文件鉴定中引用大小这个概念，就使鉴定走上科学检验的道路。这种科学检验，要从质的方面过渡到量的方面。这就是测量”。他于1940年出版著作《犯罪侦查学指南》，在书中提出“辨认就是测量”的观点，甚至主张把笔迹放大后作0.1mm精度的测量，取得其相关数据，制成坐标曲线加以比对。事实上，他的主张不无道理，笔迹检验也不排斥测量。但作如此精密、绝对的测量，并宣称“辨认就是测量”，显然是行不通的。

[15]Martin C.Jürgens.The Digital Print：Identification and Preservation[M].Los Angeles，US：Getty Conservation Institute，2009.

[16]Heidi H.Harralson.Larry S.Miller.Developments in Handwriting and Signature Identification in the Digital Age[M].Massachusetts，US：Anderson，2013，pp.65-69.