CN107292213A

CN107292213A - 笔迹量化检验鉴定方法

Info

Publication number: CN107292213A
Application number: CN201610191639.1A
Authority: CN
Inventors: 王相臣; 胡鑫; 于彬
Original assignee: CHINA COLLEGE OF CRIMINAL POLICE
Current assignee: CHINA COLLEGE OF CRIMINAL POLICE
Priority date: 2016-03-30
Filing date: 2016-03-30
Publication date: 2017-10-24
Anticipated expiration: 2036-03-30
Also published as: CN107292213B

Abstract

笔迹量化检验鉴定方法属于法庭科学领域中笔迹量化检验鉴定方法，尤其涉及一种笔迹量化检验鉴定方法。本发明提供一种客观、标准的笔迹量化检验鉴定方法。本发明包括以下步骤：1)构建笔迹特征层次结构与价值评估分析模型；2)确定各笔迹特征的权重值；3)建立笔迹特征出现率与符合度值对应关系；4)制作层次特征比对表，计算笔迹特征出现率与符合度值关联值；5)确立关联值与检验鉴定意见的对应关系。

Description

笔迹量化检验鉴定方法

技术领域

本发明属于法庭科学领域中笔迹量化检验鉴定方法，尤其涉及一种笔迹量化检验鉴定方法。

背景技术

笔迹是通过书写活动形成具有个人特点的文字符号系统。笔迹检验是鉴定人为了确定作为证据的物证上的手写字迹是否为某一特定人所书写而进行的一种专门检验。

目前，笔迹检验鉴定主要依据笔迹鉴定技术人员的专门知识和经验，通过比较物证笔迹与样本笔迹各类特征的特定性、符合度及稳定性，经综合评断后，确定物证笔迹与样本笔迹是否为同一人笔迹。由于笔迹检验鉴定过程主要是根据专家经验定性判断为主，缺少以客观统计数据为基础的量化评测与量化比较方法，从而使检验鉴定意见缺少令人信服的客观依据，或者在发生鉴定意见分歧时，没有一个客观的量化标准来统一认识，常常给侦查和审判工作造成困难，也使笔迹检验鉴定的技术发展受到局限，其笔迹检验鉴定科学性受到广泛的质疑。

发明内容

本发明就是针对上述问题，提供一种客观、标准的笔迹量化检验鉴定方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案，本发明包括以下步骤：

1)构建笔迹特征层次结构与价值评估分析模型；

2)确定各笔迹特征的权重值；

3)建立笔迹特征出现率与符合度值对应关系；

4)制作层次特征比对表，计算笔迹特征出现率与符合度值关联值；

5)确立关联值与检验鉴定意见的对应关系。

作为另一种优选方案，本发明所述步骤1)包括：设定目标层——笔迹特征层次结构与价值；确定中间层——宏观层次特征、中观层次特征和微观层次特征；细化方案层——宏观层次特征包括的特征、中观层次特征包括的特征、微观层次特征包括的特征。

作为另一种优选方案，本发明所述宏观层次特征为总体特征，中间层次特征为外形、内容、空间、时间特征，微观层次特征为二维、三维特征。

作为另一种优选方案，本发明所述方案层中的宏观层次特征包括：h₁—特征为整体布局、字行方向及格线关系；h₂—整体风格、书写水平；h₃—整体组合及字间关系；

方案层中的中观层次特征包括：z₁—形体及尺寸大小；z₂—结构内容；z₃—笔画及偏旁书写先后时间顺序；z₄—笔画及偏旁搭配比例空间；

方案层中的微观层次特征包括：w₁—点、横、竖、撇、捺、折、弯、勾；w₂—笔画之间照应连接关系及趋势、连接形态；w₃—书写速度的快慢及分布规律；w₄—书写压力的轻重及分布规律。

作为另一种优选方案，本发明所述步骤2)采用1至9级标度法和根方法确定。

作为另一种优选方案，本发明所述步骤3)笔迹特征出现率分为：极少数人书写的特征出现率为0.1％；很少数人书写的特征出现率为10％；较少数人书写的特征出现率为30％；各占一半人书写的特征出现率为50％；多数人的书写特征出现率为70％；

笔迹特征的符合度值分为：完全符合100％、极符合97.5％、很符合92.5％、较符合87.5％；完全差异0％、差异极大2.5％、差异很大7.5％、差异较大12.5％。

作为另一种优选方案，本发明所述步骤4)制作层次特征比对表包括制作宏观、中观、微观层次特征比对表。

作为另一种优选方案，本发明步骤4)计算笔迹特征出现率与符合度值关联值采用以下公式：

v_i代表：关联值；C_i代表：符合度值；P_i代表：特征的出现率，K1、K2分别代表：两个常数；n代表：特征数量。

其次，本发明计算笔迹特征的关联值v_i后，分别计算笔迹宏观V_H、中观V_Z、微观V_W各层次特征关联值，最后计算笔迹特征量化总关联值V：

宏观层次特征关联值：V_H＝(v_h1×h₁+v_h2×h₂+v_h3×h₃+v_h4×h₄)×H

中观层次特征关联值：V_z＝（v_z1×z₁+v_z2×z₂+v_z3×z₃+v_z4×z₄)×Z

微观层次特征关联值：V_W＝(v_w1×w₁+v_w2×w₂+v_w3×w₃+v_w4×w₄)×W

V的计算公式为：V＝V_H+V_Z+V_W

另外，本发明笔迹特征量化总关联值V与检验鉴定意见的对应关系为：100＞v≥95肯定同一，95≥v≥85极可能同一，85≥v≥70很可能同一，70≥v≥55可能同一，55≥v≥45无法作出结论，45≥v≥30可能非同一，30≥v≥15很可能非同一，15≥v≥5极可能非同一，5≥v＞0否定同一。

本发明有益效果。

本发明运用现代系统科学理论和相关数学方法，建立以笔迹特征出现概率与符合度相关联的多元回归数学模型，利用层次分析法计算确定各级各类特征权重值，结合基础统计数据，确定笔迹特征出现概率和符合度区间值，再利用笔迹特征的内在关联数学公式计算具体案件的量化关联值，最后依据笔迹特征的稳定性评估量化关联值，给出相应的鉴定意见的量化检验鉴定方法。

本发明将专家经验的定性判断转化为笔迹特征权重值，以客观统计数据为基础的概率的区间值进行检验鉴定；具有检验鉴定操作过程模型化，检验鉴定过程数学化，检验鉴定意见客观化的笔迹检验鉴定量化方法。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。本发明保护范围不仅局限于以下内容的表述。

图1是本发明原理框图。

图2是本发明的笔迹宏观层次特征比对表示意图。

图3是本发明的笔迹中观层次特征比对表示意图。

图4是本发明的笔迹微观层次特征比对表示意图。

图5是本发明的笔迹检验鉴定意见和特征出现率与符合度关联值三维模型图。

具体实施方式

如图所示，本发明包括以下步骤：

1)构建笔迹特征层次结构与价值评估分析模型；

2)确定各笔迹特征的权重值；

3)建立笔迹特征出现率与符合度值对应关系；

5)确立关联值与检验鉴定意见的对应关系。

所述步骤1)包括：设定目标层——笔迹特征层次结构与价值；确定中间层——宏观层次特征、中观层次特征和微观层次特征；细化方案层——宏观层次特征包括的特征、中观层次特征包括的特征、微观层次特征包括的特征。

所述宏观层次特征为总体特征，中间层次特征为外形、内容、空间、时间特征，微观层次特征为二维、三维特征。

所述方案层中的宏观层次特征包括：h₁—特征为整体布局、字行方向及格线关系；h₂—整体风格、书写水平；h₃—整体组合及字间关系；

笔迹特征层次结构与价值评估分析模型如下表1所示：

表1：笔迹特征层次结构与价值评估分析模型

所述步骤2)采用1至9级标度法和根方法确定。

在构建了笔迹特征层次结构与价值评估分析模型基础上，分别构造四个笔迹特征价值判断矩阵，并利用1至9级标度法和根方法完成笔迹特征权重值的计算，具体结果见表2。

表2：笔迹特征的权重值

所述步骤3)笔迹特征出现率分为：极少数人书写的特征出现率为0.1％；很少数人书写的特征出现率为10％；较少数人书写的特征出现率为30％；各占一半人书写的特征出现率为50％；多数人的书写特征出现率为70％；

所述步骤4)制作层次特征比对表包括制作宏观、中观、微观层次特征比对表。

所述步骤4)计算笔迹特征出现率与符合度值关联值采用以下公式：

v_i代表：关联值；C_i代表：符合度值；P_i代表：特征的出现率，K1、K2分别代表：两个常数(K1、K2均为50，使vi的数值落在0至100区间)；n代表：特征数量。

本发明计算笔迹特征的关联值v_i后，分别计算笔迹宏观V_H、中观V_Z、微观V_W各层次特征关联值，最后计算笔迹特征量化总关联值V：

中观层次特征关联值：V_z＝(v_z1×z₁+v_z2×z₂+v_z3×z₃+v_z4×z₄)×Z

V的计算公式为：V＝V_H+V_z+V_W

本发明笔迹特征量化总关联值V与检验鉴定意见的对应关系为：100＞v≥95肯定同一，95≥v≥85极可能同一，85≥v≥70很可能同一，70≥v≥55可能同一，55≥v≥45无法作出结论，45≥v≥30可能非同一，30≥v≥15很可能非同一，15≥v≥5极可能非同一，5≥v＞0否定同一。

表3：笔迹特征量化总关联值与检验鉴定意见的对应关系

可以理解的是，以上关于本发明的具体描述，仅用于说明本发明而并非受限于本发明实施例所描述的技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或等同替换，以达到相同的技术效果；只要满足使用需要，都在本发明的保护范围之内。

Claims

1.笔迹量化检验鉴定方法，其特征在于包括以下步骤：

1)构建笔迹特征层次结构与价值评估分析模型；

2)确定各笔迹特征的权重值；

3)建立笔迹特征出现率与符合度值对应关系；

5)确立关联值与检验鉴定意见的对应关系。

2.根据权利要求1所述笔迹量化检验鉴定方法，其特征在于所述步骤1)包括：设定目标层——笔迹特征层次结构与价值；确定中间层——宏观层次特征、中观层次特征和微观层次特征；细化方案层——宏观层次特征包括的特征、中观层次特征包括的特征、微观层次特征包括的特征。

3.根据权利要求2所述笔迹量化检验鉴定方法，其特征在于所述宏观层次特征为总体特征，中间层次特征为外形、内容、空间、时间特征，微观层次特征为二维、三维特征。

4.根据权利要求2所述笔迹量化检验鉴定方法，其特征在于所述方案层中的宏观层次特征包括：h₁—特征为整体布局、字行方向及格线关系；h₂—整体风格、书写水平；h₃—整体组合及字间关系；

5.根据权利要求1所述笔迹量化检验鉴定方法，其特征在于所述步骤2)采用1至9级标度法和根方法确定。

6.根据权利要求1所述笔迹量化检验鉴定方法，其特征在于所述步骤3)笔迹特征出现率分为：极少数人书写的特征出现率为0.1％；很少数人书写的特征出现率为10％；较少数人书写的特征出现率为30％；各占一半人书写的特征出现率为50％；多数人的书写特征出现率为70％；

7.根据权利要求1所述笔迹量化检验鉴定方法，其特征在于所述步骤4)制作层次特征比对表包括制作宏观、中观、微观层次特征比对表。

8.根据权利要求1所述笔迹量化检验鉴定方法，其特征在于步骤4)计算笔迹特征出现率与符合度值关联值采用以下公式：

<mrow> <msub> <mi>v</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>K</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>+</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>n</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>C</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>K</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&times;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <munderover> <mo>&Pi;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <msup> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mfrac> <mrow> <mi>n</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> <mi>n</mi> </mrow> </mfrac> </msup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>

9.根据权利要求8所述笔迹量化检验鉴定方法，其特征在于计算笔迹特征的关联值v_i后，分别计算笔迹宏观V_H、中观V_Z、微观V_w各层次特征关联值，最后计算笔迹特征量化总关联值V：

V的计算公式为：V＝V_H+V_Z+V_W。

10.根据权利要求9所述笔迹量化检验鉴定方法，其特征在于笔迹特征量化总关联值V与检验鉴定意见的对应关系为：100＞v≥95肯定同一，95≥v≥85极可能同一，85≥v≥70很可能同一，70≥v≥55可能同一，55≥v≥45无法作出结论，45≥v≥30可能非同一，30≥v≥15很可能非同一，15≥v≥5极可能非同一，5≥v＞0否定同一。