23、从笔迹分析预测多种软生物特征

从笔迹分析预测多种软生物特征

1. 引言

软生物特征能够提供关于个体的补充信息，但无法完全用于身份验证。它涵盖了诸如性别、肤色、眼睛颜色和种族等多种特征。近年来，这些特征被用于强化生物识别系统。在法医应用中，软生物特征有助于将调查范围缩小到特定类别的人员或嫌疑人。

早期的相关研究主要通过分析个体面部图像来提取软生物特征，因为面部图像是最实用的识别工具。然而，软生物特征在一些法医和笔迹识别应用中也能发挥重要作用。例如，在分析匿名威胁信件时，作者的性别、惯用手、年龄范围和教育水平等软生物特征信息对调查具有重要价值。

自2001年以来，笔迹识别领域的研究人员开始尝试从手写文本中预测软生物特征。早期的研究主要集中在对美国人口进行基于性别、种族和教育水平的亚类别分类。随后，其他研究也涉及了性别、惯用手、年龄范围和国籍等多种特征的预测。但目前的软生物特征预测系统大多只能处理单一特征，主要原因有两个：一是缺乏包含多种软生物特征的数据集；二是预测单一特征本身就是一项具有挑战性的任务，在多个基准数据集上的预测结果在55%至85%之间波动。

因此，我们提出了一个问题：能否从同一次分析中预测出两个或更多的特征？如果可以，预测准确率会是多少？为了解决这个问题，我们提出了两种多类别预测方案。

2. 软生物特征的多类别预测

性别指的是男性和女性的社会定义，惯用手指的是对某一只手（左手或右手）的使用偏好，年龄则以范围来衡量。到目前为止，从笔迹中预测这些特征通常是一次只针对一个特征进行。在这项工作中，我们研究了从同一手写文本分析中进行多类别预测的可行性。

无论采用哪种方案，预测任务主要包括两个步骤：特征生成和预测。在特征生成方面