Можно ли отличить подделку документа без капли реагента, просто взглянув на его скан? Оказывается, да — благодаря разработке учёных из Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ), в сотрудничестве с коллегами из Германии и Дании.
Анализ чернил — важная часть криминалистических экспертиз. По ним можно установить не только подлинность записи, но и предположительное время её создания. Однако традиционные методы часто дороги и могут повредить оригинал документа. Особенно это критично при работе с историческими рукописями или ценными артефактами.
Решение предложили химики из Центра искусственного интеллекта и науки о данных СПбГУ. Вместе с зарубежными коллегами они разработали уникальную технологию — DCA ML, объединив метод цифрового анализа цвета (DCA) и машинное обучение. Это позволило повысить точность определения характеристик чернил без физического воздействия на образцы.
"Компьютерные алгоритмы позволят дешево и безопасно выявлять подделки документов и классифицировать чернила с высокой точностью", — говорится в сообщении пресс-службы вуза.
Метод основывается на изучении изображений или сканов документов с помощью специализированного ПО. Такие инструменты анализируют цветовые характеристики чернил, сопоставляя их с базами данных. Машинное обучение здесь играет ключевую роль — оно находит закономерности и аномалии, которые сложно обнаружить даже опытному эксперту.
Главное преимущество метода — безопасность для оригинала. Ни капли химии, никаких физико-химических воздействий. Более того, технология подходит не только для современных документов, но и для анализа старинных рукописей, подписей, произведений искусства.
Разработка уже показывает отличные результаты в лабораторных условиях. В будущем DCA ML может стать незаменимым инструментом для криминалистов, историков, реставраторов и всех, кто работает с подлинными бумажными источниками. Быстро, точно, бережно — именно таким должен быть анализ документа в XXI веке.
Уточнения
Криминали́стика (от лат. criminalis - преступный, относящийся к преступлению) — прикладная юридическая наука, исследующая закономерности приготовления, совершения и раскрытия преступлений, возникновения и существования его следов, собирания, исследования, оценки и использования доказательств.