Кроме того, что признаки принадлежат к определенной категории и группе, они обладают целым рядом дополнительных характеристик. По ним признаки также отличаются друг от друга. Эти характеристики играют важную роль при практическом анализе почерка. Поэтому рассмотрим их несколько подробнее.
Регулярность
Регулярные и факультативные признаки.
Регулярные признаки присутствуют всегда. Они обязательно используются в анализе любого образца и любого почерка. Это, например, размер букв, наклон почерка, написание определенных букв. Действительно, трудно себе представить почерк без размера или наклона.
Наличие факультативных признаков зависит от анализируемого текста. Поля мы рассматриваем, когда текст написан на стандартном листе, и нет, когда он представляет собой записку на клочке бумаги. Если пишущий использовал линованную бумагу, то не имеет смысла рассматривать ведение строк. В некоторых неевропейских языках отсутствуют заглавные буквы. Поэтому, естественно, невозможно анализировать особенности их формы.
Уровень
Макропризнаки, микропризнаки и специальные конструкции.
Макропризнаки характеризуют общие особенности, проявляющиеся в почерке. Они не зависят от конкретного языка и букв. В известных пределах, разумеется. Мы рассматриваем главным образом европейские языки. Поэтому какие-то макропризнаки могут быть неприменимы для иероглифов или ближневосточных языков, где пишут справа налево. К макропризнакам относятся, например, размер почерка, направление строк, наклон, связность почерка.
Микропризнаки характеризуют отдельные буквы и знаки. Они отражают особенности их написания. В этом смысле микропризнаки зависят от алфавита и языка. Некоторые специалисты используют в данном случае понятие «Микрографология».
Существуют два подхода к определению микропризнаков. В соответствии с первым к микропризнакам относят только те, которые характеризуют одну конкретную букву. Например, «а». Поэтому, если даже какой-то признак описывает отдельный элемент буквы, но этот элемент встречается в нескольких буквах, он не относится к микропризнакам. Так, например, размер нижних петель не может считаться микропризнаком, так как нижние петли есть у нескольких букв — «з», «д», «у». А написание двух точек над буквой «ё» или форма поперечной палочки у латинской буквы «t» являются микропризнаками, так как они относятся к написанию одной конкретной буквы. Абсолютной однозначности здесь все же не удается добиться. Например, две точки над буквой «ё» уникальны для русского алфавита и, как мы только что отметили, вполне отвечает критерию микропризнака. Но если учесть, что в немецком языке две точки обозначают так называемые умлауты и появляются над буквами «а», «о», «и», то признак следует считать макропризнаком. Поэтому одни исследователи почерка могут сказать, что они рассматривают лишь русский язык и относят две точки к микропризнакам. Другие, анализирующие рукописи на многих языках, будут считать его макропризнаком.
Второй подход заключается в том, что любые признаки, относящиеся к написанию букв, являются микропризнаками. Мы придерживаемся второго подхода. В соответствии с ним элементы, встречающиеся даже в нескольких буквах и знаках, относятся к микропризнакам. Преимущество такого определения — однозначность. Недостаток заключается в том, что микропризнаки уже не определяются только языком рукописи. Но однозначность для нас важнее.
К специальным конструкциям относятся подписи, адреса на конвертах, заполненные бланки и другие особые случаи.
Структура
Базовые, комплексные и зависимые признаки.
Базовые признаки характеризуют определенную черту почерка, которую можно явно и однозначно выделить. Например, наклон букв или нажим. Базовый признак оценивают по написанному тексту непосредственно. Большинство признаков почерка являются базовыми.
Комплексные признаки оцениваются опосредованно, на основе нескольких исходных. Как правило, исходными становятся базовые признаки. Но бывают и исключения. Примеры — Разборчивость или Скорость письма. Чтобы почерк был разборчивым, он должен быть не меньше определенного размера, расстояние между словами и строками должно быть достаточным, а форма букв однозначной и т.д. Правда, разборчив почерк или нет, можно сказать и сразу. Но оценить его «разборчивость» количественно лучше по исходным признакам.
А вот Скорость почерка — уже более сложный признак. Простого взгляда на написанный текст будет недостаточно. Надо тщательно анализировать соответствующие исходные признаки. Какие конкретно, мы увидим позже, когда будем описывать сами признаки почерка.
Зависимый признак является продолжением базового, его специальным случаем. Например, Наклон начальных букв. Он оценивается на основе базового признака Наклон почерка. Зависимый признак в отличие от комплексного определяется не несколькими исходными, а лишь одним. Зависимым также считается признак, который при оценке должен сравниваться с некоторым исходным. Например, Нажим в нижней зоне оценивается сравнением его с Общим нажимом в почерке.
Измеряемость
Измеряемые, оцениваемые, выбираемые и устанавливаемые признаки.
Измеряемые признаки
В начале XX века был введен термин «графометрия». Так называлась дисциплина, которая измеряла признаки почерка. В самом прямом смысле — с циркулем и линейкой. Его апологеты считали, что только таким образом можно добиться объективности и точности при анализе почерка. И действительно, о многих признаках можно судить на основе измерений. К таким признакам относятся в первую очередь те, которые непосредственно отражают различные размеры почерка. Такие, как высота и ширина букв, расстояния между буквами, словами, строками, длина верхних и нижних петель, размеры полей. Но к измеряемым признакам относятся и такие, которые отражают ширину и форму полей, наклон букв и линию строк.
Мы являемся сторонниками того, чтобы в анализируемом тексте измерялись все вхождения элемента. Если рассматривают Размер букв, то все буквы. Если речь идет о Ведении строк, то угол для каждой строки. Чтобы сделать вывод о признаке почерка в целом, эти исходные значения усредняются. При этом используют одну из следующих трех моделей.
- Модель арифметической средней. Сумма значений для всех элементов делится на их число. Преимущество данной модели — наибольшая точность. Кроме того, имея все исходные измерения, можно отследить дополнительные закономерности. Например, для Размера букв интерес может представлять, как отличается одна буква от другой. Всегда ли буква «н» выше остальных. Или как изменяется размер от начала к концу текста. Иными словами, мы получаем больше информации. Подобные особенности почерка очень важны, например, для идентификации автора рукописного текста. Имея все данные, можно, помимо средней величины, формально оценить также разброс вокруг нее и другие статистические характеристики. Это оказывается очень полезным при исследовании различных закономерностей по множеству образцов почерка. Недостаток данной модели — относительная трудоемкость. Надо измерить все элементы.
- Модель медианной средней Сумма значений для самого маленького и самого большого элемента делится пополам. Модель проще, чем предыдущая. Элементы, по которым измеряются максимальное и минимальное значения, можно достаточно точно выбирать на глазок, без измерения всех.
- Модель модальной величины Выбирается наиболее часто встречающийся размер. В этом случае также не обязательно измерять все элементы.
Оценочная модель использует вычисленные средние величины измерений, чтобы получить количественную оценку уровня выраженности признака. А эти две вещи — не одно и то же. Напомним, что мы договорились все признаки оценивать количественно. То есть каждый из них в результате измерения получает не только значение, но и уровень (степень выраженности, величину — в нашем случае это синонимы). Уровень значения признака при нашем подходе находится в интервале от 0 до 1. Для измеряемых признаков (вообще-то не только для них, но для них особенно) необходимо понять, как оценивать уровень признака по его средней величине. Например, рассмотрим Широкое левое поле. Поле считается широким, если его величина превышает 30 мм. Но ясно, что уровень признака при ширине в 30 мм должна отличаться от его уровня при ширине в 40 мм. Для подобных случаев введем простую эмпирическую модель. Назовем ее «Оценочная модель». Ниже, при описании конкретных признаков почерка, мы будем часто ссылаться на это название.
Модель предполагает, что уровень признака изменяется линейно от измеренной величины до определенного ее значения.
После этого он принимается равным 1. И не имеет значения, что средняя величина сама по себе может быть еще выше. Оценка уровня уже достигла своего максимума. Дальнейшая разница уже не существенна. При этом возможны три варианта. Первый вариант, когда измеренная величина растет, как в приведенном примере с шириной левого поля. Этот случай мы назовем «Односторонний интервал сверху». Второй вариант — чем меньше измеренная величина, тем больше уровень. Мы назовем его «Односторонний интервал снизу». Примером может быть размер (высота) букв. Мы относим почерк к очень маленькому, когда высота менее 1.7 мм. Снизу его величина теоретически не ограничена. Третий вариант — «Двусторонний интервал». Например, почерк считается большим при размере от 3 до 4 мм (выше 4 он считается очень большим, ниже 3 — нормальным). Графически эти три случая выглядят следующим образом:
На интервалах между начальной точкой и точкой перехода, а также между точкой перехода и конечной точкой имеем линейную функцию. Если мы обозначим размер через x и уровень через y, то общая функция выглядит следующим образом: y = a • x + b
Параметры a и b определяются в зависимости от значений признака и его уровня в точках.
Если значение признака и его уровень в первой точке интервала обозначить соответственно через x1 и y1, а во второй точке — через x2 и y2, то получим следующее простое выражение для параметров:
В точках перехода уровень признака равен 1. В начальных точках он может быть параметром. Но мы предлагаем величину 0.6. Точки перехода рекомендуется устанавливать так, чтобы отношение измерения в начальной точке к измерению в точке перехода (или наоборот — в зависимости от того, какое из них больше) составляло 0.75.
Поясним сказанное на примерах. Возьмем признак Размер букв, как наиболее наглядный.
«Односторонний интервал сверху» отвечает случаю очень большого почерка. Начальная точка лежит на значении 4 мм. В этой точке уровень данного признака равен 0.6. В точке перехода размер равен 5.3 мм (отношение 4 к 5.3 равно 0.75) и уровень равен 1. Соответственно:
«Односторонний интервал снизу» отвечает случаю очень маленького почерка с размером меньше 1.7 мм. Для него мы используем аналогичную модель. С той лишь разницей, что в ней y2 < y1.
А нормальному почерку соответствует «Двусторонний интервал» с размером от 2.2 до 2.7 мм. Для него используется комбинация обеих односторонних моделей.
Раз уж мы заговорили о моделях, будет уместно коснуться еще одного момента. У многих характеристик почерка имеется отдельный признак или значение признака, относящийся к равномерности данной характеристики почерка. Например, Равномерность полей, Равномерность расстояний между словами или Равномерность расстояний между строками. Когда можно сделать вывод, что характеристика равномерна, т.е. одинакова по всему тексту? Мы используем очень простое эмпирическое правило. Равномерным считается признак, если разброс измеренных величин по тексту не превышает 0.25 от его средней величины. Так, если среднее расстояние между строками 10 мм, то равномерным мы его будем считать, если его величины в тексте не превышают 11.25 и не меньше 8.75.
Оцениваемые признаки
Помимо измеряемых, имеются оцениваемые признаки. Они относятся, как правило, к форме различных элементов почерка. Оцениваемые признаки также представляются количественно. Так же, как все прочие — по единой шкале от 0 до 1. Возможно, с большей субъективностью, чем измеряемые. Хотя субъективность нередко заканчивается, когда исследователь почерка последовательно и однозначно анализирует качественные признаки. Например, такой относящийся к форме букв признак, как Закрытость овалов — в буквах «а», «о» и «д». В каждом конкретном случае с лупой или без лупы можно однозначно определить, закрыт овал или нет. Если подсчитать, сколько в образце почерка всего овалов и сколько из них закрыты, то отношение второго числа к первому даст количественную оценку. И она весьма объективна!
Для оцениваемых признаков часто используют частотную модель. Число случаев, когда то или иное значение признака встречается, делят на общее число наблюдений. Это отношение и принимают за количественное выражение — уровень признака.
Устанавливаемые признаки
Устанавливаемые признаки в тексте либо присутствуют, и тогда мы присваиваем их уровню оценку 1, либо отсутствуют и оцениваются как 0. Как правило, к ним относятся достаточно экзотические особенности почерка. Их трудно представить статистически. Если даже формально и попытаться, то оценка их уровня будет всегда очень низкой, близкой к 0, или очень высокой. Например, рассмотрим такой признак, как Длинный верхний штрих, который перекрывает несколько букв. В русском языке этот признак может быть только у заглавной буквы «Б». В латинском алфавите это и буква «Т», и буква «F». В тексте могут встретиться всего одна-две заглавные буквы «Б». Однако мы не считаем это основанием для исключения признака из анализа.
Устанавливаемый признак может иметь несколько возможных значений — так же, как измеряемый, оцениваемый или выбираемый. Но в отличие от них совсем не обязательно, что хотя бы одно из значений подойдет к анализируемому почерку.
Выбираемые признаки
Выбираемые признаки представляют собой своего рода смешанную конструкцию. Сначала, как правило, на базе измерений выбирают лишь одно из нескольких значений признака. Затем оценивают его уровень. В некоторых случаях его принимают равным 1, как в устанавливаемых признаках. В других он оценивается по одной из моделей, рассмотренных выше.
Выбираемый признак может иметь несколько значений. Одно из них обязательно присутствует в тексте. Конечно, если признак регулярный. Этим выбираемые признаки отличаются от устанавливаемых.
Выше мы рассмотрели оценочную модель, по которой строят линейную аппроксимацию для получения численно выраженного уровня признака. Ее не всегда возможно применить. Существуют случаи, т.е. признаки, которые оцениваются по-другому. И их много. Ниже в этой главе мы подробно рассмотрим каждый из признаков почерка, его особенности и специфические сложности. А сейчас введем еще две модели, применяемые для достаточно большого числа признаков. Это целесообразно сделать сейчас, в начале. Потому что при описании конкретных признаков мы на них ссылаемся.
Частотная модель
Уровень того или иного значения признака рассчитывают по частоте, с которой оно встречается в анализируемом тексте. Число раз, когда данное значение имеет место, делят на общее число раз, когда признак встречается. Например, чтобы оценить уровень значения признака Закрытая форма овалов, делят число букв с закрытыми овалами на общее число букв с овалами. Уровень значения признака в частотной модели всегда находится на интервале от 0 до 1. По определению. Частотную модель применяют к измеряемым и оцениваемым признакам.
Пороговая модель
В пороговой модели решение о том, что признак имеет данное значение, принимают, когда число появлений признака превышает некоторую пороговую величину. Как правило, эта пороговая величина не задается строго и достаточно мала — 2—3 раза. Модель применяется для выбираемых, а чаще — для устанавливаемых признаков.
Значность
Дихотомические, полихотомические и однозначимые признаки.
Дихотомические признаки имеют только два противоположных значения. Почерк может быть разборчивым или неразборчивым, хорошо распределенным по текстовому блоку или плохо распределенным. Особенно важно, что значения указывают именно на противоположные характеристики почерка.
Полихотомические признаки имеют несколько значений. Например, Форма левых полей может быть прямой, сужающейся, расширяющейся, выгнутой, вогнутой, ступенчатой и неравномерной. Или Наклон букв: левый, прямой, слабый правый, нормальный правый, сильный правый. При этом полихотоми-ческий признак может тоже иметь только два значения, но они не являются взаимоисключающими, как у дихотомических признаков.
Иногда признак может быть однозначимым, т.е. иметь только одно значение. Так выделяются специфические особенности почерка. Это фактически вырожденный случай дихотомии, когда противоположное значение не имеет смысла или является таким общим правилом, о котором как о признаке нецелесообразно говорить. Например, признак Начальные буквы имеют увеличенную верхнюю петлю. Вводить противоположное ему значение Отсутствие увеличенной верхней петли у начальных букв не имеет смысла, так как оно будет фактически указывать на все начальные буквы.
Аддитивность
Признак определяется как аддитивный, если сумма уровней всех его значений в данном почерке строго равняется 1. Это означает, что признак отражает определенную черту почерка так, что множество значений покрывает все варианты. То есть они формально представляют все альтернативы, возможные для данной черты почерка, которые не могут в полной мере присутствовать одновременно. Данное определение звучит несколько туманно. Поясним сказанное на примере. Рассмотрим признак Размер почерка (высота строчных букв). Он может средним, большим, очень большим, маленьким, экстремально маленьким и переменным. Буквы не могут быть одновременно и большими, и маленькими. Строго говоря, они не могут быть на 100% и большими, и маленькими. Но вполне возможно, что 60% букв относятся к большим, 20% к средним и еще 20% к маленьким. Определяющим для аддитивного признака является то, что сумма степени присутствия всех его значений — т.е. сумма их уровней — равна 100%. Не больше и не меньше.
База признака
Базой мы называем те атрибуты почерка, по которым признак должен оцениваться. Это, как правило, конкретные буквы и знаки или их элементы. Например, базой для признака Размер почерка является средняя зона строчных букв. Именно она измеряется и учитывается. Базой для признака Форма овалов являются строчные буквы «а», «о», «е» и «д».
Вес признака
Мы уже писали, что разные специалисты не все признаки почерка используют одинаково интенсивно. Некоторые признаки являются общепринятыми, другие можно встретить более редко. На основе статистики из базы данных HSDetect мы ввели коэффициент использования. Фактически он является весом признака, так как показывает, насколько популярным является данный признак среди почерковедов. Более используемые признаки имеют больший вес. Максимальное значение — это 1, а минимальное — 0. Но нулевая величина фактически означает, что признак еще никто никогда не использовал. Это было бы абсурдно. Поэтому в базе данных признаков с нулевым весом нет.