В Санкт-Петербургском государственном университете (СПбГУ) создан алгоритм для анализа чернил, основанный на машинном обучении. Инновационная технология позволит эффективно и недорого выявлять подделки документов, сообщает пресс-служба вуза.
Химики из Центра искусственного интеллекта и науки о данных СПбГУ, совместно с коллегами из Германии и Дании, внедрили методы машинного обучения в анализ чернил. Разработанный ими уникальный способ DCA ML обеспечивает высокую точность выявления подделок.
Анализ чернил в криминалистике — это сложный процесс, который имеет решающее значение для подтверждения подлинности документов. Существующие методы исследования имеют свои недостатки: высокую стоимость и риск повреждения образцов. Одним из наиболее перспективных направлений является цифровой анализ цвета (DCA), который активно разрабатывается учеными СПбГУ.
Цифровой анализ цвета представляет собой инновационный подход, использующий изображения и сканы документов для изучения чернил без физического воздействия на оригинал. Учёные усовершенствовали этот метод, объединив его с машинным обучением, что повысило его точность.
Новый подход имеет множество преимуществ. Он минимально влияет на структуру оригинала документа и не требует применения агрессивных химических веществ. Кроме того, метод может быть адаптирован для анализа старинных бумаг, подписей и произведений искусства.
Читайте ещё по теме:
ИИ, работающий по принципу мозга, создали в ННГУ
Универсальную систему машинного зрения создали российские учёные
Медпомощника на основе ИИ создали специалисты Института искусственного интеллекта
