AI成犯罪調(diào)查得力工具,看英文筆跡就可辨嫌疑人國籍
使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,研究人員可以判斷一個人的手寫英文文本,以確定作者是來自這五個不同國家——馬來西亞,伊朗,中國,印度和孟加拉國的哪一個。
研究人員創(chuàng)建了一個由這些國家100人組成的數(shù)據(jù)集,他們用英語寫作,共計500行。使用這些手寫數(shù)據(jù),一個名為Cloud of Line Distribution(COLD)的工具可以分解單個字母,測量文本的直線度或曲率。該算法在確定作者的國籍方面,執(zhí)行相同的任務(wù)的時候,表現(xiàn)優(yōu)于現(xiàn)有的方法,判斷有些國家的書寫人員的國籍的正確率甚至高一倍。
該算法正在進(jìn)行的是機(jī)器學(xué)習(xí)最優(yōu)方法——獲取模式。例如,當(dāng)中國本土作家使用羅馬字母時,他們會采用直線書寫字母,因為漢字通常是用直線的筆畫組合而成的。另一方面(雙關(guān)語),來自印度和孟加拉國的作家有著曲線書寫的習(xí)慣,因為他們的大多數(shù)劇本都是草書,形狀更圓。
判斷筆跡是計算機(jī)視覺研究人員解決的首要任務(wù)之一。以前的研究試圖檢測情緒,對性別進(jìn)行分類,并確定作家的年齡,但除此之外,沒有做太多工作試圖從筆跡中提煉出更多信息,可能是因為沒有人找到通過它獲利的方法。
來自印度、中國和馬來西亞的研究人員提出這種技術(shù)對犯罪調(diào)查很有用。警方越來越多地轉(zhuǎn)向生物識別技術(shù),以此來解決犯罪問題,從手寫體中提取的識別信息可以補(bǔ)充人臉識別軟件等其他技術(shù)所識別到的信息。
但目前,針對這些技術(shù),尚未解決此類技術(shù)或者類似技術(shù)的隱私和民權(quán)問題。例如,放大訓(xùn)練數(shù)據(jù)中現(xiàn)有偏見的錯誤可能會將無辜的人牽連到刑事調(diào)查中。或者公司可以使用手寫識別軟件根據(jù)某人的國籍甚至智力等特征來區(qū)分潛在客戶。
實際上,在執(zhí)法部門在考慮是否使用這些技術(shù)之前,研究人員必須考慮拓展他們的數(shù)據(jù)集和用途,來證明COLD并不僅僅是一個有趣項目的小數(shù)據(jù)集。

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