[摘 要]筆跡鑒定是司法鑒定中的重要內(nèi)容，傳統(tǒng)筆跡鑒定主要依賴(lài)鑒定人的經(jīng)驗(yàn)判斷，存在主觀性較強(qiáng)的問(wèn)題，針對(duì)筆跡特征提取及量化中的關(guān)鍵問(wèn)題，從筆跡形成的機(jī)理出發(fā)，系統(tǒng)研究了筆跡特征的分類(lèi)體系及量化方法，通過(guò)分析筆跡的動(dòng)態(tài)與靜態(tài)特征，建立特征分類(lèi)框架，提出基于多維度的特征提取方案，在此基礎(chǔ)上，探討了特征量化的可行性與量化標(biāo)準(zhǔn)的構(gòu)建方法，為推動(dòng)筆跡鑒定的客觀化、規(guī)范化提供理論支持。

[關(guān)鍵詞]筆跡鑒定；特征提??；量化分析；特征分類(lèi)；標(biāo)準(zhǔn)體系

筆跡鑒定是文書(shū)鑒定領(lǐng)域的基礎(chǔ)性工作，其準(zhǔn)確性與可靠性直接影響司法公正，隨著司法鑒定科學(xué)化要求的不斷提高，傳統(tǒng)依靠經(jīng)驗(yàn)積累的筆跡鑒定方法面臨著諸多挑戰(zhàn)，特征提取的系統(tǒng)性與量化標(biāo)準(zhǔn)的缺失，不僅影響鑒定效率，也制約著鑒定結(jié)論的客觀性。因此，研究筆跡特征的提取方法，探索建立科學(xué)的量化標(biāo)準(zhǔn)體系，具有重要的理論意義與實(shí)踐價(jià)值。

一、筆跡特征提取的基本概況

（一）特征提取的概念與意義

筆跡特征提取是從文書(shū)檢材中獲取書(shū)寫(xiě)人個(gè)性化書(shū)寫(xiě)信息的過(guò)程，包含字形特征、筆順特征、筆畫(huà)特征等多維度信息的識(shí)別以及歸納[1]，在文書(shū)鑒定實(shí)踐中，特征提取構(gòu)成鑒定結(jié)論形成的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。通過(guò)系統(tǒng)化的特征提取方法，將潛在的書(shū)寫(xiě)特征轉(zhuǎn)化為可識(shí)別、可分析的具體表征，特征提取的科學(xué)性直接影響文書(shū)鑒定的準(zhǔn)確度，對(duì)于建立客觀的文書(shū)鑒定體系具有重要意義。準(zhǔn)確的特征提取有助于降低鑒定主觀性，提升鑒定結(jié)論的可信度，推動(dòng)文書(shū)鑒定向著規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化方向發(fā)展。

（二）特征提取在文書(shū)鑒定中的應(yīng)用現(xiàn)狀

文書(shū)鑒定實(shí)踐中的特征提取呈現(xiàn)出多元化發(fā)展趨勢(shì)，傳統(tǒng)的目視觀察法以及現(xiàn)代數(shù)字化提取技術(shù)并存，數(shù)字圖像分析技術(shù)在筆跡特征提取中的應(yīng)用日益廣泛，通過(guò)掃描儀、顯微鏡等設(shè)備獲取筆跡圖像，運(yùn)用圖像增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)等技術(shù)提取特征信息[2]。但目前特征提取的標(biāo)準(zhǔn)化程度不足，不同鑒定機(jī)構(gòu)采用的提取方法存在差異，特征提取的系統(tǒng)性與完整性有待加強(qiáng)，技術(shù)手段的局限性導(dǎo)致部分細(xì)微特征的提取精度不夠理想，影響鑒定結(jié)論的形成。

（三）特征提取方法的研究進(jìn)展

筆跡鑒定特征提取經(jīng)歷了從經(jīng)驗(yàn)觀察到技術(shù)分析的重要轉(zhuǎn)變，早期主要依靠鑒定人的主觀經(jīng)驗(yàn)與視覺(jué)觀察，局限于對(duì)靜態(tài)特征的定性描述，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，特征提取逐步實(shí)現(xiàn)了由主觀到客觀、由定性到定量的轉(zhuǎn)變。當(dāng)前，筆跡特征提取已形成了包含字體結(jié)構(gòu)、筆畫(huà)特征、書(shū)寫(xiě)習(xí)慣等多維度的研究體系，新興的人工智能技術(shù)為特征識(shí)別提供了有力支撐，特征提取的自動(dòng)化及智能化水平不斷提升，但在微細(xì)特征的精確識(shí)別、個(gè)性化特征的量化表達(dá)等方面仍存在瓶頸，同時(shí)，缺乏統(tǒng)一的特征分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，影響了鑒定結(jié)論的規(guī)范性，這些問(wèn)題的解決需要建立科學(xué)的特征分類(lèi)體系，為后續(xù)的量化研究奠定基礎(chǔ)。

二、筆跡特征的分類(lèi)與提取方法

（一）字體結(jié)構(gòu)特征的提取技術(shù)

字體結(jié)構(gòu)特征提取涉及文字的整體布局、字形大小、字間距離等要素的識(shí)別與分析，通過(guò)數(shù)字化掃描獲取文字圖像后，運(yùn)用圖像分割技術(shù)將單字進(jìn)行有效分離，采用輪廓提取算法獲取字體外形特征[3]，結(jié)構(gòu)特征提取需重點(diǎn)關(guān)注字體的長(zhǎng)寬比例、傾斜角度、結(jié)構(gòu)完整度等關(guān)鍵參數(shù)。圖像增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用提升了字體邊緣特征的清晰度，便于提取結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)，基于形態(tài)學(xué)處理方法，對(duì)字體骨架線進(jìn)行提取，獲取字體結(jié)構(gòu)的拓?fù)潢P(guān)系，現(xiàn)代圖像處理軟件的應(yīng)用使結(jié)構(gòu)特征的提取更加精確化、數(shù)據(jù)化。

（二）筆畫(huà)特征的提取方法

筆畫(huà)特征提取著重于分析筆畫(huà)的寬度、深淺、筆順等微觀層面的特征要素，運(yùn)用壓力傳感技術(shù)記錄筆畫(huà)書(shū)寫(xiě)過(guò)程中的用力變化，通過(guò)光學(xué)顯微分析提取筆畫(huà)的粗細(xì)變化規(guī)律[4]，筆畫(huà)端點(diǎn)特征提取采用邊緣檢測(cè)算法，精確定位起筆、收筆位置的特征信息，通過(guò)多尺度分析方法提取筆畫(huà)的曲直度、連續(xù)性等特征參數(shù)，筆畫(huà)交叉點(diǎn)的特征提取運(yùn)用層次分割技術(shù)，識(shí)別上下筆次序，高分辨率成像設(shè)備的應(yīng)用使得筆畫(huà)微觀特征的提取更加細(xì)致。

（三）書(shū)寫(xiě)習(xí)慣特征的提取手段

書(shū)寫(xiě)習(xí)慣特征提取重點(diǎn)關(guān)注書(shū)寫(xiě)人在行距、字距、間隔、位置等方面表現(xiàn)出的規(guī)律性特征，通過(guò)建立文本行檢測(cè)模型，提取行間距、行傾斜度等布局特征[5]，基于統(tǒng)計(jì)分析方法，提取字間距離的分布規(guī)律，識(shí)別書(shū)寫(xiě)人的間距控制特征，空間布局分析技術(shù)用于提取段落留白、頁(yè)邊距特征，書(shū)寫(xiě)連貫性分析，通過(guò)筆畫(huà)連接特征的提取，反映書(shū)寫(xiě)人的書(shū)寫(xiě)速度與熟練程度，運(yùn)動(dòng)軌跡重建技術(shù)有助于提取動(dòng)態(tài)書(shū)寫(xiě)特征。

（四）個(gè)性特征的提取策略

個(gè)性特征提取聚焦于書(shū)寫(xiě)人獨(dú)特的書(shū)寫(xiě)表現(xiàn)，包括特殊筆法、習(xí)慣性變形等個(gè)性化要素，通過(guò)異常檢測(cè)算法識(shí)別非標(biāo)準(zhǔn)書(shū)寫(xiě)特征，提取書(shū)寫(xiě)人的特殊書(shū)寫(xiě)習(xí)慣，字形變異特征提取采用模板匹配方法，識(shí)別與標(biāo)準(zhǔn)字形的偏差程度[6]，筆順特征提取通過(guò)軌跡重建技術(shù)，分析特殊筆順組合，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型建立個(gè)性特征識(shí)別系統(tǒng)，提高罕見(jiàn)特征的識(shí)別準(zhǔn)確率，基于特征聚類(lèi)分析，提取具有顯著個(gè)人特色的書(shū)寫(xiě)要素，形成個(gè)性特征數(shù)據(jù)庫(kù)。

三、特征提取的關(guān)鍵技術(shù)研究

（一）圖像預(yù)處理技術(shù)

筆跡圖像的預(yù)處理是實(shí)現(xiàn)特征精確提取的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，針對(duì)不同類(lèi)型文書(shū)檢材的特點(diǎn)，預(yù)處理技術(shù)重點(diǎn)解決圖像噪聲、對(duì)比度不足、文字模糊等問(wèn)題，通過(guò)自適應(yīng)閾值分割技術(shù)，解決了不同書(shū)寫(xiě)工具、不同紙張背景導(dǎo)致的圖像分割難題，在圖像增強(qiáng)方面，采用多尺度形態(tài)學(xué)處理方法，提升了筆跡細(xì)節(jié)特征的清晰度，對(duì)于褪色、污損文書(shū)，運(yùn)用圖像重建技術(shù)進(jìn)行修復(fù)，有效還原了原始筆跡特征。同時(shí)，圖像幾何校正技術(shù)消除了文書(shū)傾斜、變形等空間位置偏差，為后續(xù)特征測(cè)量提供了統(tǒng)一的基準(zhǔn)，這些預(yù)處理技術(shù)的綜合應(yīng)用，顯著提升了特征提取的準(zhǔn)確性與可靠性。

（二）特征識(shí)別算法

特征識(shí)別算法是文書(shū)鑒定中筆跡特征提取的核心技術(shù)支撐，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征識(shí)別模型實(shí)現(xiàn)了筆跡局部特征的自動(dòng)化提取，邊緣檢測(cè)算法采用Canny算子提取筆畫(huà)輪廓，結(jié)合HOG特征描述子獲取筆跡方向特征，筆畫(huà)骨架提取運(yùn)用細(xì)化算法，保留筆跡結(jié)構(gòu)特征，通過(guò)傅里葉描述子分析筆跡曲線特征，提取筆畫(huà)運(yùn)動(dòng)規(guī)律，基于主成分分析方法降低特征維度，提取關(guān)鍵特征參數(shù)，模式匹配算法實(shí)現(xiàn)特征模板庫(kù)的建立與匹配。

（三）特征數(shù)據(jù)采集方法

特征數(shù)據(jù)采集方法涉及文書(shū)圖像獲取的硬件設(shè)備選擇與采集參數(shù)設(shè)置，高分辨率掃描設(shè)備配合光學(xué)顯微系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)筆跡微觀特征的精確采集，多光譜成像技術(shù)用于提取不同波段下的筆跡特征，有效區(qū)分重疊筆跡，壓力傳感設(shè)備記錄筆壓變化數(shù)據(jù)，采集動(dòng)態(tài)書(shū)寫(xiě)特征，三維重建技術(shù)獲取筆跡凹陷特征數(shù)據(jù)，采集過(guò)程中嚴(yán)格控制光照條件、設(shè)備參數(shù)，確保數(shù)據(jù)采集的一致性與可重復(fù)性，建立標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集流程規(guī)范。

（四）特征提取的質(zhì)量控制

特征提取質(zhì)量控制需要從數(shù)據(jù)采集到特征識(shí)別的全過(guò)程進(jìn)行把控，在圖像采集階段，建立包括圖像分辨率、清晰度、色彩還原度等關(guān)鍵指標(biāo)的檢測(cè)機(jī)制，特征識(shí)別過(guò)程中，采用分層抽檢方式，對(duì)特征識(shí)別結(jié)果進(jìn)行多維度驗(yàn)證，數(shù)據(jù)完整性檢查采用智能化核查手段，確保特征要素提取無(wú)遺漏，通過(guò)樣本比對(duì)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證提取方法對(duì)不同類(lèi)型筆跡的適應(yīng)性。同時(shí)，建立特征提取的技術(shù)檔案，記錄設(shè)備參數(shù)、環(huán)境條件、操作規(guī)程等要素，實(shí)現(xiàn)特征提取過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)化管理，針對(duì)特征提取中的異常情況，制訂應(yīng)急處理預(yù)案，及時(shí)糾正與改進(jìn)提取方法。

四、筆跡特征的量化指標(biāo)體系

（一）量化指標(biāo)的設(shè)計(jì)原則

筆跡特征量化指標(biāo)的設(shè)計(jì)遵循客觀性、可重復(fù)性、可區(qū)分性三大基本原則，從文書(shū)鑒定的實(shí)際需求出發(fā)，建立可測(cè)量、可驗(yàn)證的量化標(biāo)準(zhǔn)體系。指標(biāo)設(shè)計(jì)注重普適性，適用于不同類(lèi)型的文書(shū)檢材，量化指標(biāo)體系強(qiáng)調(diào)層次性，從宏觀到微觀逐級(jí)展開(kāi)，確保特征描述的完整性，建立量化指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)機(jī)制，體現(xiàn)筆跡特征的系統(tǒng)性。定性特征轉(zhuǎn)化為定量參數(shù)時(shí)，采用標(biāo)準(zhǔn)化的度量方法，指標(biāo)權(quán)重分配反映特征的鑒別價(jià)值，突出關(guān)鍵特征在量化體系中的重要地位。

（二）結(jié)構(gòu)特征的量化方法

結(jié)構(gòu)特征量化著重于字形參數(shù)的精確測(cè)量與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，建立以基準(zhǔn)線為參照的坐標(biāo)測(cè)量體系，量化字體的傾斜角度，長(zhǎng)寬比例等幾何參數(shù)，結(jié)構(gòu)完整度通過(guò)缺失部件占比進(jìn)行量化表達(dá)，字體結(jié)構(gòu)變形程度采用與標(biāo)準(zhǔn)字形的偏差值量化，筆畫(huà)間距比例關(guān)系通過(guò)設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)計(jì)量單位實(shí)現(xiàn)量化，結(jié)構(gòu)要素排布的規(guī)律性運(yùn)用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行量化分析，字體大小的一致性通過(guò)方差系數(shù)量化表述，結(jié)構(gòu)特征量化數(shù)據(jù)庫(kù)的建立為文書(shū)鑒定提供參考標(biāo)準(zhǔn)。

（三）筆畫(huà)特征的量化標(biāo)準(zhǔn)

筆畫(huà)特征量化標(biāo)準(zhǔn)圍繞筆畫(huà)的形態(tài)特征建立測(cè)量體系，筆畫(huà)寬度變化采用多點(diǎn)取樣測(cè)量，建立筆畫(huà)粗細(xì)變化曲線，筆畫(huà)方向的量化通過(guò)矢量角度測(cè)量實(shí)現(xiàn)，起收筆特征量化包含筆鋒長(zhǎng)度、角度等參數(shù)，筆畫(huà)連接處特征通過(guò)曲率計(jì)算量化分析，筆壓變化特征采用灰度值量化表達(dá)，筆畫(huà)運(yùn)動(dòng)特征通過(guò)速度變化曲線量化，重疊筆畫(huà)的層次關(guān)系通過(guò)深度數(shù)據(jù)量化，建立筆畫(huà)特征量化的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)特征的精確描述。

（四）習(xí)慣特征的量化參數(shù)

習(xí)慣特征量化參數(shù)體系涵蓋書(shū)寫(xiě)布局、筆順規(guī)律等多個(gè)維度，行距參數(shù)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)量獲取數(shù)值區(qū)間，字間距離采用相對(duì)比例量化表達(dá)，段落布局特征通過(guò)留白率、縮進(jìn)量等參數(shù)進(jìn)行量化，筆順規(guī)律性通過(guò)偏離標(biāo)準(zhǔn)筆順的頻率進(jìn)行量化，書(shū)寫(xiě)連貫性采用筆畫(huà)間斷點(diǎn)數(shù)量量化表述，特殊符號(hào)的使用習(xí)慣通過(guò)出現(xiàn)頻率與位置參數(shù)量化，書(shū)寫(xiě)速度特征通過(guò)筆畫(huà)連接角度的統(tǒng)計(jì)分析實(shí)現(xiàn)量化，習(xí)慣特征量化參數(shù)的選擇注重個(gè)性特征的體現(xiàn)。

五、特征量化的標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)

（一）量化標(biāo)準(zhǔn)的制定依據(jù)

量化標(biāo)準(zhǔn)制定建立在文書(shū)鑒定理論基礎(chǔ)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)之上，融合傳統(tǒng)鑒定方法與現(xiàn)代測(cè)量技術(shù)，依據(jù)筆跡形成的生物力學(xué)原理，確定特征量化的科學(xué)邊界，參照國(guó)內(nèi)外相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，結(jié)合文書(shū)鑒定領(lǐng)域的特殊需求，標(biāo)準(zhǔn)制定過(guò)程中注重可操作性，充分考慮現(xiàn)有技術(shù)條件與檢測(cè)手段的局限性，量化標(biāo)準(zhǔn)需滿足司法鑒定對(duì)客觀性、規(guī)范性的要求，具備法律認(rèn)可價(jià)值，通過(guò)大量案例驗(yàn)證，保證量化標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)性與適用性，標(biāo)準(zhǔn)制定還需考慮不同類(lèi)型文書(shū)的特點(diǎn)，確保標(biāo)準(zhǔn)的普適性。

（二）量化參數(shù)的選擇方法

量化參數(shù)選擇遵循顯著性、穩(wěn)定性、獨(dú)立性原則，突出文書(shū)鑒定中具有本質(zhì)區(qū)分意義的特征要素，通過(guò)特征權(quán)重分析，篩選鑒別價(jià)值高的參數(shù)指標(biāo)，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，評(píng)估參數(shù)的區(qū)分度與穩(wěn)定性，建立特征參數(shù)相關(guān)性分析模型，消除冗余參數(shù)，優(yōu)化參數(shù)結(jié)構(gòu)，參數(shù)選擇需兼顧定性特征向定量指標(biāo)的轉(zhuǎn)化可行性，建立參數(shù)分級(jí)機(jī)制，形成層次化的參數(shù)體系，選擇過(guò)程中重視專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合實(shí)證研究數(shù)據(jù)，參數(shù)體系設(shè)計(jì)需預(yù)留擴(kuò)展空間，適應(yīng)新技術(shù)發(fā)展需求。

（三）量化評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建

量化評(píng)價(jià)體系構(gòu)建圍繞特征提取與量化過(guò)程的全周期質(zhì)量控制，建立多層次的評(píng)價(jià)指標(biāo)框架，涵蓋技術(shù)指標(biāo)，過(guò)程指標(biāo)與結(jié)果指標(biāo)，評(píng)價(jià)體系包含定性評(píng)價(jià)與定量評(píng)價(jià)兩個(gè)維度，實(shí)現(xiàn)綜合性評(píng)估，制定評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的詳細(xì)實(shí)施細(xì)則，明確評(píng)價(jià)流程與方法，建立評(píng)價(jià)結(jié)果的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)過(guò)程規(guī)范化，評(píng)價(jià)體系需具備動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，適應(yīng)技術(shù)發(fā)展與實(shí)踐需求，評(píng)價(jià)結(jié)果的可追溯性與可復(fù)現(xiàn)性是體系構(gòu)建的重要考量因素，通過(guò)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的積累形成評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)。

（四）量化標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用規(guī)范

量化標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用規(guī)范明確了標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的具體要求與操作流程，規(guī)定了量化分析所需的設(shè)備條件，環(huán)境要求與人員資質(zhì)，制定標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的工作規(guī)程，包括樣本采集、數(shù)據(jù)處理、結(jié)果判定等環(huán)節(jié)的具體要求，建立量化分析過(guò)程的質(zhì)量控制措施，確保分析結(jié)果的可靠性，規(guī)范量化數(shù)據(jù)的記錄格式與保存方式，保證數(shù)據(jù)完整性與安全性，制定量化結(jié)果的表述規(guī)則，統(tǒng)一結(jié)論出具格式，建立標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果的反饋機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)與解決應(yīng)用中的問(wèn)題，推進(jìn)量化標(biāo)準(zhǔn)在司法鑒定實(shí)踐中的推廣應(yīng)用。

結(jié)束語(yǔ)

筆跡特征提取與量化研究通過(guò)對(duì)筆跡形成機(jī)理的深入分析，構(gòu)建了完整的特征分類(lèi)體系，包括字體結(jié)構(gòu)、筆畫(huà)特征、書(shū)寫(xiě)習(xí)慣與個(gè)性特征四個(gè)維度。在技術(shù)層面，開(kāi)發(fā)了基于數(shù)字圖像處理的特征提取方法，建立了特征識(shí)別算法體系，形成了數(shù)據(jù)采集規(guī)范與質(zhì)量控制機(jī)制；在量化研究方面，提出了以客觀性、可重復(fù)性、區(qū)分性為原則的量化指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)了特征的數(shù)據(jù)化表達(dá)。研究表明，筆跡特征量化具有可行性，但需要在實(shí)踐中不斷優(yōu)化，未來(lái)研究應(yīng)著重提升特征識(shí)別的智能化水平，完善量化標(biāo)準(zhǔn)體系，推動(dòng)筆跡鑒定的科學(xué)化發(fā)展。

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[6]劉歡，曹中來(lái).淺議筆跡鑒定中的錯(cuò)別字現(xiàn)象：對(duì)一張借條上的字跡是否為申請(qǐng)人本人書(shū)寫(xiě)的鑒定分析[J].法制與社會(huì)，2018（30）：239-240.

作者簡(jiǎn)介：王小飛（1994— ），男，漢族，甘肅徽縣人，甘肅天辰司法鑒定中心，本科。

研究方向：文書(shū)鑒定，痕跡鑒定（手印鑒定）。

楊琰（1994— ），女，漢族，甘肅徽縣人，蘭州紅潤(rùn)廣告策劃有限公司，本科。

研究方向：營(yíng)銷(xiāo)管理，平面設(shè)計(jì)。

通訊作者：張慶榮（1971— ），男，漢族，江蘇洪澤人，甘肅天辰司法鑒定中心，高級(jí)工程師，本科。

研究方向：司法鑒定，交通事故痕跡物證，痕跡物證。