笔迹鉴定中的漏笔画现象浅析

笔迹从其实质来看,是笔迹书写人书写技能和书写动作习惯的反映.笔迹鉴定结论正是笔迹鉴定人通过笔迹特征来认识书写人的书写技能和书写动作习惯,经过综合评断而给出的检材与样本是否同一的推断性意见.当检材或样本笔迹中出现漏笔画现象时,其是否可以反映书写人的书写动作习惯将直接影响笔迹鉴定人对笔迹书写人书写动作习惯的认识,进而影响鉴...     

谈笔迹检验的教学设计

笔迹是书写人书写动作习惯的反映,在教学中通过系统的教学设计,使学生先把握自己和同学的书写习惯,熟练掌握其笔迹特征,以利学生今后应对伪装笔迹检验时会更加准确。     

论笔迹的起、收笔特征——书写动作的研究

本文对书写动作进行系统分析,从而对笔迹的起、收笔特征进行动态的、全面的研究,并深入的揭示笔迹起、收笔特征及其价值,从而为笔迹特征系统的完善和科学的运用提供理论依据。     

关于同一人不同书写速度笔迹变化规律的研究

在笔迹鉴定中,经常会遇到由于检材与样本的书写速度不同,造成二者间的可比性差,给检验和鉴定带来较大的困难。因此,对同一人用不同书写速度造成笔迹变化的规律进行全面、系统的研究,很有必要。文章通过对不同性别、不同年龄、不同职业、不同文化的人群书写速度变化笔迹特征存在的稳定性和可变性进行了统计分析,总结出了同一人速度变化笔迹的规律。研究结果表明,同一人不同书写速度变化的笔迹既具有不变的稳定性特征,也具有可变性特征。     

手臂肌肉疲劳状态下笔迹特征初探

笔迹是书写人在一系列肌肉协调运动下运用书写工具在书写载体上留下的痕迹,书写人的书写特征在笔迹上得到体现。影响笔迹特征变化的因素很多,其中肌肉疲劳程度就是非常重要的生理因素之一。运用肌肉的生理变化知识再结合笔迹检验相关知识对不同疲劳状态下的笔迹进行研究,通过科学仪器和计算机设备将疲劳度进行数据化,对数据进行采集分析,研究不同疲劳状态下笔迹特征的变化规律。实验结果显示相关肌肉不同疲劳状态下笔迹特征变化明显并呈现一定规律,为公安司法鉴定中相关案件侦破提供实验依据。     

基于计算机自动识别的笔迹特征动力学分析

要实现计算机笔迹识别,必须深入分析笔迹特征和仔细甄别书写过程中的时间和空间的运动关系。汉字识别技术与笔迹鉴定相比,二者对检材、样本的条件要求不同,鉴定的目的不同,提取的特征不完全相同,得出的识别或鉴定的结果的意义不同。只有依照笔迹鉴定的要求,在特征提取、识别算法、测量技术等方面有突破性进展的基础上,才能实现身份认证意义上的计算机笔迹自动识别系统。     

笔迹特征属性的理性思考

笔迹是笔迹鉴定的依据。笔迹特征具有反映性、稳定性、特殊性和同一性四大属性。笔迹特征是笔迹鉴定的法宝，只有真正了解和掌握了笔迹特征的这些属性，才能够从变化不定的笔迹假象中识别出笔迹的本质特征。     

借助笔迹形态特征还原事实真相

笔迹鉴定的依据是笔迹特征,可分为笔迹形象特征和笔迹形态特征.笔迹形象特征有具体的形状、大小、方向等外部形象,笔迹形态特征更注重笔迹内在的形状和姿态.笔迹特征的变化主要集中在字形、笔顺等外部形状比较明显的笔迹特征上,而笔迹的笔意、笔画形态等笔迹形态特征却很难改变、相对稳定.     

论笔迹现象反映本质内容的差异性

笔迹现象反映的本质内容是多元的、多层面的。笔迹现象不仅反映人的书写习惯,而且还能反映书写人书面语言及文字布局等习惯。就书写习惯而言,又可从不同的角度将其分为不同的层面。不同的笔迹现象反映书写习惯的层面不同,有的笔迹现象反映书写人对文字符号的使用习惯;有的反映书写人书写动作习惯;有的则反映书写人书写水平的高低。以笔迹现象所反映的本质不同为依据,将笔迹现象划分为不同的种类有助于认识笔迹特征在检验中的价值。     

高水平书写人 抄写笔迹特征变化规律的实验研究

笔迹是人利用书写工具书写的文字符号,是通过书写活动形成的具有个人特点的文字符号的形象系统。按照笔迹形成的机理可分为"自述"型笔迹和"非自述"型笔迹其中"非自述"型笔迹是指书写人不是运用自己的语言习惯,只是通过自己的书写运动形成的笔迹,而抄写笔迹就是典型的"非自述"型笔迹,即书写人按照他人笔迹抄写形成的笔迹。在当前笔迹鉴定的实际工作中,经常会遇到平时样本收集困难的情况,那么收集案后样本乃至试验样本就显得尤为重要。在这种条件下,抄写笔迹易收集、数量充足等优点就值得我们深入研究并利用。另外,考虑到收集样本人群的广泛性及篇幅所限,文中仅以书写水平较高人群作为研究对象,展开笔迹特征的统计分析并进行总结。