用于手写文档无损检测的新数据集

法医笔迹检验是法医学的一个分支，旨在检查手写文档，以正确定义或假设手稿的作者。这些分析涉及通过全面比较内在的局部和全局特征来比较两个或多个（数字化）文档。如果存在相关性并满足特定的最佳实践，那么就可以确认所分析的文档是由同一个人书写的。需要创建能够提取和比较显著特征的复杂工具，这导致了具有几乎完全自动化流程的尖端软件的发展，改进了笔迹的法医检验并实现了越来越客观的评估。这通过基于纯数学概念的算法解决方案成为可能。使用特定数据集训练的机器学习和深度学习模型可能成为最佳解决当前任务的关键要素。在本文中，我们提出了一个新的具有挑战性的数据集，包含两个子集：第一个子集由21份文档组成，这些文档要么通过经典的“纸笔”方法书写（后来数字化），要么直接在平板电脑等常见设备上获取；第二个子集包含124个不同人的362份手写手稿，按照特定流程获取。我们的研究开创了传统手写文档与数字工具（如平板电脑）生成的文档之间的比较。对所提出数据集的初步结果表明，在第一个子集（纸笔书写后数字化以及平板电脑书写的文档）上可以达到90%的分类准确率，在第二个数据部分上达到96%。数据集可在https://iplab.dmi.unict.it/mfs/forensic-handwriting-analysis/novel-dataset-2023/获取。