数字化静态手写签名笔迹失真度研究
周桂雪1段海惠2潘自勤3
（1 南京森林警察学院刑事科学技术系，国家林业局森林公安司法鉴定中心，野生动植物物证技术国家林业局重点实验室 江苏 南京 210023；2 朔州市公安局平鲁分局 山西 朔州 036800；3 西南政法大学刑事侦查学院，西南政法大学司法鉴定中心 重庆 401120）
摘 要： 通过对数字化静态手写签名失真度研究，明确其稳定特征和可能变化的特征，为确定该类签名笔迹鉴定条件和特征价值评估提供依据。采集多种形式的数字化静态手写签名笔迹样本，并与传统纸笔书写的同源笔迹样本进行比较，数字化静态手写签名笔迹均存在一定程度失真：扫描或拍照处理的签名笔迹失真程度主要受分辨率影响；数字图形输入板导出静态签名笔迹失真情况因设备技术参数而异。通过实证分析确认数字化静态手写签名特征反映情况的真实性和充分性，并引入动态参数以弥补静态签名鉴定条件的不足，对于给出准确的司法鉴定结论具有重要的实践价值。
关键词： 电子签名笔迹 数字图像 特征信息 反映性 动态参数
1 引言
线上交易的增多和无纸化办公的推广使得电子签名有了广泛的应用和需求空间，特别是自2000年以来，世界各国相继颁布电子签名法案使电子签名在不同程度上得到了法律效力的确认，推动了电子签名应用的发展。世界各国对电子签名的立法模式存在差异，我国采取折中式电子签名立法模式，即在法律上指出“可靠的电子签名” 条件，同时也不否认签名双方认可的其他形式的电子签名。因此，从技术角度看，以PKI为基础的数字签名技术符合当前我国法律上关于“可靠的电子签名”的界定[1]；在日常应用领域中，基于人们习惯于传统纸笔签名的确认方式，与其类似的数字化静态手写签名成为了人们广泛使用的一种电子签名表现形式。数字化静态手写签名是手写签名数字化的表现形式，其产生方式包括两种：一是运用光学扫描或数码照相进行数字化处理，将纸张等物面上的“物理墨水”签名笔迹转化为数字图像笔迹；二是通过数字图形输入板捕获数字手写签名笔迹[2]。尽管有些数字图形输入板能够同时捕捉到书写动作的动态信息和静态笔迹图像，但是文件检验人员有时无法获取动态信息，只能得到静态签名图像信息。
从电子签名功能实现角度分析，基于数字化静态手写签名笔迹进行同一认定的条件目前尚未得到充分的确定性研究，所以当前该种笔迹在事后责任认定方面的功用仍是不确定的。因此，有必要通过梳理已有文献中相关研究成果及实证研究对该种签名笔迹的失真度进行探究，以便明确该种笔迹进行人身同一认定的条件。
2 纸张表面手写字迹数字化处理后的失真度分析
2.1 拍照或扫描过程处理后失真度分析
纸张表面拍照或扫描签名笔迹的源字迹为传统纸笔签名字迹，本研究所谈及的“失真”不是书写动作习惯反映失真，而是已形成的纸张表面“物理墨水”签名笔迹在数字化过程中特征反映信息的失真。经对实证样本的观察，发现经过拍照或扫描后的签名笔迹在宏观二维方面的特征反映稳定，如字形、字的大小、字行方向和形态、字间距、文字写法、搭配比例、笔画基本形态；而在三维特征、微观二维特征、表明相对时间次序特征信息方面存在反映失真现象，并且在不同分辨率下变化程度不同，这些特征包括起收笔特征、连笔特征，笔压特征、笔痕特征、笔力特征、行笔笔法特征，笔顺特征；同时受二维信息和三维信息表征的特征反映可能在一定程度上受到影响，如书写水平特征、书体特征。基于此，本实验选取年龄在20～24岁之间的30位中等以上书写水平的本校男性本科生为调查对象，将其签名样本分别以100dpi为梯度，在100～1300dpi 范围内进行扫描，通过与纸张表面源字迹进行比较，进一步观察、分析其失真特征反映情况，如表1所示。
2014年高考江苏卷优秀作文《书中自有颜如玉》，文中以排比铺陈的形式罗列了李清照、卓文君、王昭君式的青春，无可非议地论证了论点“青春是一种情怀，一种状态”；而后又以杜拉斯80岁时依然自信青春不老一例探寻她身上的青春魅力根源所在。这说明：只要将同类论据组合起来，一样可以使材料熠熠生辉。
表1 不同分辨率下扫描签名笔迹失真率统计（%）
2.1.1 三维特征反映信息失真情况分析
在断裂试样上取断口在体视显微镜下观察，断口呈典型的笔尖状断口，断裂源位于中心位置，试样表面没有明显的外观缺陷，形貌如图2所示。用线切割方式在断口处沿试样中心纵向制取金相试样，显微观察试样断口尖端存在沿轴线断续分布“V”形裂纹，裂纹形貌如图3所示。裂纹附近发现有硫化物类夹杂物存在，级别为1级，显微形貌如图4所示。使用4%（体积分数）硝酸酒精溶液浸蚀后，“V”形裂纹处存在网状渗碳体组织，形貌如图5所示。低倍下观察在试样中心有一条明显的偏析带，形貌如图6所示。
如前所述，由三维信息表征的特征包括笔压特征、笔痕特征、笔力特征、行笔笔法特征。从信息来源角度看，笔压特征、笔力特征、行笔笔法特征信息皆包含在笔痕特征之中。经扫描处理后的签名笔迹三维特征消失，但间接反映三维信息的二维信息随分辨率的变化得到不同程度的反映。这些间接表征三维信息的二维信息包括：笔画粗细、墨水渗散、墨水浓淡、亮度分布差异。在钢笔、签字笔签名字迹中，笔压、笔力特征主要由笔画粗细、墨水渗散表征，墨水浓淡表征性弱；表征行笔笔法特征的笔尖划痕主要通过二维图像的亮度分辨。在圆珠笔签名字迹中，墨水流痕更加清晰可辨，笔压、笔力特征主要通过笔画粗细、墨水浓淡表征，表征行笔笔法特征的笔尖划痕主要通过墨流特征判断，而其在二维图像中表现为笔尖经过部位的白线特征和凹痕造成的亮度差异。经对样本进行观察，发现分辨率在300dpi及以下时，笔尖划痕、墨水浓淡反映不够清晰；分辨率在400dpi及以上时，墨水浓淡反映逐渐清晰，墨流中的白线特征开始清晰可见并随分辨率的提高而增强；分辨率在800dpi及以上时，笔锋位置能够开始通过亮度差异得以反映，并随着分辨率的提高而增强；分辨率在1200dpi及以上时，笔画粗细、墨水渗散及浓淡、亮度差异能较清晰地得以反映，如图1所示。
图1 三维特征反映失真
数字图形输入板作为特定的书写载体，有其特定的书写活动区域和相适应的书写笔（包括手指）。对于数字图形输入板捕捉的静态签名笔迹，需要关注两方面的反映性问题：一方面，书写工具与传统纸笔在材料物理属性、书写承载物高度、书写工具甚至对视觉状态影响方面都存在不同程度差异，这决定书写者书写习惯是否能够像传统纸笔签名那样自然表达，即书写习惯反映为实时书写动作的情况；另一方面，使用数字图形输入板的最终目的都是以电信号记录签名动作，并将签名应用到具体的文件或网络界面中，对于静态签名笔迹图像而言，需要关注其记录的笔迹信息是否真实反映了实时书写动作情况。
2.1.2 微观二维特征失真情况分析
在扫描或拍照字迹中，存在微观二维层面失真的特征主要包括起收笔特征和连笔特征。起收笔特征失真主要体现在部分提笔、顿笔笔触形态反映不清晰。经对扫描签名字迹样本进行观察，发现分辨率在100～800dpi区间时，扫描字迹可能存在不同程度的失真；当分辨率为900dpi及以上时，未见该种失真现象。但从30份实证签名样本特征反映情况看，失真率和失真程度并不高，且失真程度随分辨率的提高而降低。连笔特征失真现象主要表现在部分连笔笔画模糊，具体形态及其笔力特征难以分辨，与邻近笔画的区分度不高，如图2所示。签名笔迹图像分辨率在100～500dpi区间时，会存在连笔特征失真现象；分辨率在600dpi及以上时未观察到签名笔迹失真现象。由此可见，连笔特征的失真程度同样随分辨率的升高而降低。
图2 扫描纸张表面签名笔迹连笔特征失真情况
截至目前，食品安全已经受到了较广范围的关注，而与之有关的食品犯罪管控措施也逐步达到了优化与健全。但是不应忽视，当前仍有某些经营者并没能真正关注整体性的食品安全监管，因此仍然遗漏了该领域的潜在犯罪隐患。为了在根源上保障民众的食品安全，那么关键举措仍需落实于增大惩戒此类犯罪的整体力度。此外，制售食品的有关企业也应当拥有更强的安全保障认识，自觉遵从现阶段的有关法规来维护食品安全。
表征时序信息的特征为笔顺特征，包括笔画间、结构间、字群中的单字书写顺序。从传统笔迹鉴定角度，一般通过观察连笔特征、起收笔的位置和动向、运笔趋势、笔画和偏旁间的搭配关系、笔画交叉部位的顺序进行笔顺判断[3]。经由前述对微观二维特征和三维特征失真的分析可知，低分辨率情况下，连笔特征和起收笔形态存在一定程度失真，但由于两者出现率和失真程度并不高，且笔顺判别对两者反映精细度的要求不高，所以对含有此类表征的笔顺判别影响不大。
笔画交叉部位表征笔顺的信息失真度大。交叉笔画次序一般通过交叉部位显微观察实现，观察方面包括立体层叠形态、纸纤维倒伏方向、墨水渗透情况、油墨堆积情况、墨水流痕情况。直接观察交叉笔画立体层叠形态对二维笔迹图像无法实现，故该特征反映缺失；纸纤维倒伏情况、墨水渗透情况、油墨堆积情况作为微观特征信息，只有在800dpi 以上才可能得到较为清晰地反映，1200dpi以上才可能得到较为全面地反映；因此，对800dpi以下的签名笔迹图像，很难就以上信息进行观察和做出判断，如图3所示。另外，特征反映质量同时与纸张质量、书写笔墨水流量与鲜艳度、运笔的垂直压力轻重有关。
涂尔干特别指出，国家的活动具有浓厚的道德性质。国家指向内部的活动，不是商业活动，也不是单纯的行政活动，而是道德活动，因为他为个人主义提供保障，为个人自由提供空间，为公正、平等的社会秩序提供依靠。所以，国家首先是一个道德纪律的机构。国家致力于使个人成为普遍的个人，而非具体的这样或那样的个人。对人格的崇拜是唯一能够留存下来的崇拜形式，国家也必须遵从它，国家还必须以这种崇拜为基础来组织膜拜形式，成为这种仪式的首领，确保它能够周而复始地进行和发展下去。⑩
图3 时序特征反映失真情况
2.2 二值化处理后失真度分析
在计算机笔迹识别领域，在对笔迹进行扫描或拍照处理后，为计算方便，通常对笔迹进行二值化处理。从人工笔迹鉴定视角，这种处理则是将本来已经失真的笔迹图像的特征信息进一步削减，可供鉴别的笔迹特征信息所剩无几：书写水平、字形、字体等种类特征还可大致辨别，而笔顺、运笔、搭配、比例等细节特征反映性则受到大大削减，并且分辨率越低，失真现象越严重，笔画中断情况越多，如图4所示。二值化处理的笔迹适于做计算机识别，目前尚不适于做人工笔迹鉴定，原因在于两者依据的方法存在差异、依据的要素不同，很难依据二值化后的笔迹完成人工笔迹鉴定任务。
3 数字图形输入板捕获静态手写签名笔迹特征失真度分析
经实验观察分析，对于中等及以下书写水平者书写的介于行书和草书之间的自由体签名笔迹而言，三维信息失真对于书写水平和书体特征的评断影响不大。
图4 不同分辨率扫描签名笔迹二值化结果
为调查利用数字图形输入板书写签名笔迹的两重反映性，在综合分析当前已有相关研究成果的基础上，选取年龄在18～23岁之间的63名在校本科生作为调查对象（书写水平中等，健康状况良好，右利手书写），以正常书写坐姿在wacom CDS610S电磁式手写板（含配套纸、笔）、蒙恬PDK电阻式手写板（所见即所得手写板，含配套书写笔）、蒙恬PDL电阻式手写板（盲写手写板，含配套书写笔）上书写签名字迹样本，观察分析其书写动作情况和笔迹特征反映情况。
2.1.3 表征时序信息的特征失真现象
3.1 书写习惯表达的失真情况分析
3.1.1 悬腕书写
利用数字图形输入板书写的笔迹具有悬腕书写的特点，其源于两方面原因：一是市面上出售的用于签名的数字图形输入板面积有限且书写屏具有一定高度，书写者很难在书写过程中找到合适的支撑部位，因而悬腕书写；二是一部分数字图形输入板的书写屏不宜在书写过程中与手部发生无关触碰，否则会造成信号紊乱现象或者无关笔画产生，如电容式手写板和电阻式手写板。依据生物动力学原理，悬腕书写相对于书写者所熟悉的枕腕书写，可能影响书写的速度、精确性和稳定性[4]。根据对实证样本的观察分析，悬腕书写给书写笔迹带来的主要影响是字迹变大和行笔不稳，易出现弯曲、抖动现象。
3.1.2 行笔不稳
数字图形输入板的书写笔迹行笔动作不稳定主要体现在笔画僵硬、易出现弯曲抖动和行笔方向的骤然改变，空间分布上欠缺美感。造成行笔不稳的因素除前述的悬腕书写外，还与书写载体和书写笔的物理属性有关。第一，在数字图形输入板上书写笔迹具有硬物表面书写笔迹的普遍特征，易出现行笔不稳、弯曲抖动[5]；第二，数字图形输入板与配套书写笔尖之间的摩擦系数小于传统纸笔摩擦系数，增加了笔尖“打滑”的几率。因此，书写者行笔过程中的抑扬动作受到影响，笔力的自然变化无法充分发挥，并且这种现象在书写速度慢、垂直压力大的运笔中更为明显。
通过表1的数据和理想数据的对比可以看出,BP神经网络基本能够诊断出三电平逆变器中两个晶体管损坏在交叉桥臂的故障具体位置,而且在实际操作中,这里所用的BP神经网络算法进行故障诊断时间短,速度快,准确率高,能够高效迅速的确定故障位置并进行排除。
第一，起收笔部位出现特征反映缺失或变异。与物理留痕字迹相比，两款数字图形输入板导出签名笔迹在笔画起始或终止部位可能出现缺失或增多，因而导致起收笔真实书写动作的笔力、笔触、位置、方式特征反映缺失或扭曲。具体表现为：起收笔部位没有得到感应和传导，因而真实的起收笔动作没有得到反映；数字图形输入板导出笔迹出现电信号增加情况，导致转变为数字图像的笔画在起收笔部位出现延长，超出真实起收笔部位，原有起收笔动作仍然未被反映出来；起收笔方式反映变异，可能在直起（收）笔、顿压起（收）笔、回转起（收）笔三种方式之间相互转换，感应能力弱的手写板由其他起收笔方式转换为直起笔、直收笔的几率大；起收笔部位的笔力和笔触特征反映变异，主要表现为形态由“尖状”变为“平直”或由“平直”变为“尖状”；起收笔附近的其他细微特征发生变化，主要体现为起收笔部位出现缺口、断裂、赘余、拖带。
所见即所得式数字图形输入板能够实时显现书写字迹，而盲写式数字图形输入板书写字迹不能显现在书写活动区域，只能通过电脑等导出设备查看。在盲写式数字图形输入板上书写字迹的过程视觉监督作用减弱，更多地是依赖动觉作用完成书写动作。经对63名书写者在盲写和正常视觉监督状态下的签名样本进行比对分析后发现，相对于正常视觉监督状态，盲写状态易导致空间位置处理和精细动作的改变：第一，运笔的流畅程度和单字结构的工整严谨程度下降，因而导致书写水平降低；第二，易出现笔画搭配位置不准或结构搭配失称现象；第三，运笔滞涩感增强，笔画偏离规范程度大，更加容易出现笔画简化、缺失、紊乱和弯曲抖动现象；第四，书写速度有加快趋势，书体由行楷向行草转变；第五，连笔数量增多，连笔紊乱现象增加，如表2所示。这种特征变化出现率和程度受书写者的书写熟练程度和签名字迹结构的繁简影响，并呈反相关关系。
表2 两种视觉状态下书写签名笔迹变化特征统计
对于部分所见即所得式数字图形输入板，视觉与动觉在书写运动过程中也未能充分协调。其原因在于数字图形输入板上显示的签名笔迹为物理成痕笔迹，而导出设备上查看的签名笔迹为采集设备感应传导的电信号笔迹，两者形成方式不同，因此会存在反映差异。由于数字图形输入板感应能力有限，对于一些轻力书写动作可能感应不到，而物理留痕笔迹却可以显现出来；书写时的视觉监督作用主要针对书写屏幕上实时可见的物理留痕笔迹，却无法查看到数字图像笔迹，因而会导致所保留的数字图像签名笔迹可能存在笔画幅度减小或者个别笔画缺失的现象，如图5所示，“所见”未必“所得”。
图5 电信号笔迹与同步形成的物理留痕笔迹差异
3.1.4 字迹书写幅度变大
在数字图形输入板上书写的静态签名笔迹相对于普通纸笔签名笔迹，存在书写动作幅度变大的倾向：第一，悬腕书写易造成笔画幅度普遍增大，因此字迹变大；第二，多数数字图形输入板所配用的书写笔笔尖较传统的产生物理墨水或痕迹的笔尖更粗，当用手指作为书写“笔”书写时更是如此，已具备书写技能的书写者在书写时为保持笔画间的区分度和字迹结构的空间美感，会自然地根据笔画宽度对所写字迹大小进行调整；第三，目前数字图形输入板的书写活动区域的面积都较大，常见的有3英寸、4英寸、5英寸或更大，足以容纳签名笔迹，当书写者面临在数字图形输入板上进行签名的任务时，倾向于把整个书写屏幕或书写屏幕的大部分区域作为签名字迹分布范围，有效书写活动范围的导向作用会使书写者签名字迹增大。
微信（Wechat）是腾讯公司于2011年推出的一款集文字、图片、语音、视频、转账、娱乐、缴费、资讯、公司业务等于一体的互动式应用软件，其强大的应用功能和便捷低资费等特点赢得了6亿用户的青睐，特别是大学生群体中普及广泛[2]。因此，将微信应用于教学具有得天独厚的优越性。受此启发，笔者开展了“微信+英语教学”的实践教学，探索教学的创新模式，以便提高教学质量。“微信+英语教学”模式具有以下优势：
3.2 实时书写动作反映为数字笔迹的失真情况分析
相对于实时书写动作或普通纸笔签名字迹，数字图形输入板导出数字笔迹存在特征信息反映不足或其他失真情况。通过现有的实证分析发现：在文字布局特征方面，字行方向与形态，字间间隔反映稳定，未见失真现象，其他布局特征未能在数字图形输入板签名字迹中得到反映；在单字书写动作的一般特征和细节特征方面，字的倾斜程度特征、文字写法特征未见明显失真现象，书写水平、字体、字形、字的大小、笔压、笔痕、笔顺、搭配比例、运笔特征存在特征反映信息缺失或扭曲情况。同时，签名笔迹导出格式对特征反映质量存在一定影响。
在建设内部控制体系的工作中，应把建设的工作进行分割。分割基本包括风险预测评估、制度、流程和评价管理等四部分。公立医院具有丰富的管理经验等优势，所以医院在充分利用这一优势的基础上，建立健全适合内部控制体系执行的各项指标和标准。设立基本的建设框架，指导内部控制体系的建设工作。风险预测评估、制度、流程和评价管理这四部分相互制约相互扶持实现内部控制体系的可持续性发展。
3.2.1 导出格式对签名笔迹反映质量的影响
结合上述内容可以看出，在全面发展的背景下，乡村规划建设要充分满足当前农民发展的基本需求，同时还要保护好乡村地区固有的生态环境，提高乡村规划的科学性与合理性，并且还需在发展中充分结合乡村实际，有针对性地开展乡村规划工作，进而不断完善乡村规划的整体水平。
有些数字图形输入板采集签名字迹只以一种数字图像格式直接导入到相关签名界面或文档上，没有其他格式选择；而有些数字图形输入板则在书写后有多种导出文件格式可供选择，如jpg、png、pdf等，对于一次书写完成的数字墨水签名，不同格式导出签名字迹的特征反映质量可能会存在差别，以wacom CDS610S数位板采集签名笔迹为例，pdf.格式导出签名字迹质量优于jpg.和png.导出签名笔迹，如图6所示，后两者导出笔迹像素化明显，笔迹特征失真现象更严重。因此，数字图形输入板导出签名笔迹特征失真情况在一定程度上受签名笔迹导出格式影响，若将数字手写签名笔迹纳入笔迹鉴定实践，这一点是笔迹鉴定人员在笔迹鉴定实例中应考虑的问题。
图6 同一次签名字迹以不同输出格式导出的效果对比
3.2.2 字体、字形、字的大小特征信息失真情况分析
各类数字图形输入板感应成字能力不同，可能对字体特征反映产生影响。对于感应能力差的手写板，轻力或快速接触的书写动作不能得到充分反映，带来笔画幅度减小或笔画缺失，因而可能造成原书写动作为“行草”字体的签名导出后变成“行楷”字体；对于感应字迹能力强的手写板，一些非接触动作或轻力接触动作会形成明显的笔画，因此会出现由“行楷”字体到“行草”字体转变情况，如图7所示。
图7 字体特征失真情况
图8 字形特征反映失真情况
字形特征是否改变，取决于导出数字签名图像的宽高比是否发生改变。这一特征信息反映失真情况因不同数字图形输入板而异，所导出签名字形特征有无失真及失真程度，也会因不同型号的技术参数不同而存在差异；有的数字图形输入板导出字迹宽高比与原始输入字迹相同，有的则会发生变化，如图8所示。
为明确数字图形输入板导出签名运笔特征差异，选取国内市场所占份额较大的wacom CDS610S电磁式数位板和蒙恬PDK电阻式手写板展开实证研究。通过将两款数字图形输入板导出静态签名笔迹与同时形成的物理留痕笔迹进行比对，发现运笔特征失真方面较多，总体失真程度较大，如图9所示。
第二，行笔特征反映失真主要体现在五个方面。一是平稳的行笔动作转变为电信号后出现弯曲抖动现象；二是一些自然的转折动作可能在数字图形输入板导出笔迹中反映生硬，与物理留痕笔迹出现细微形态差异；三是数字图形输入板导出签名字迹笔画可能由于电信号增加或缺失导致笔画幅度失真，出现单个笔画延长、缩短或缺失；四是可能出现行笔方向改变；五是由于笔痕特征反映缺失，观察不到笔锋位置，因而行笔笔法特征信息缺失。
第一，数字图形输入板导出静态签名笔迹为二维图像，不具有三维属性，立体形象特征不能得到反映，无法目力直接观察。此外，传统纸笔签名字迹检验还可以借助相关信息推断立体性征，主要包括笔画粗细、墨迹浓淡、墨水堆积及渗散、笔画分叉情况。但对于数字图形输入板导出的静态签名笔迹图像，墨迹浓淡均匀一致，无墨水堆积和渗散现象，无反映书写笔结构特点和垂直压力大小的笔画分叉现象，只有笔画粗细可能存在变化。此处的笔画粗细变化主要来源于两个方面：一是取决于书写“笔”与数字图形输入板有效接触面积的大小，决定成字笔画的粗细，而有效接触面积同时决定于“笔”尖粗细和垂直压力大小；二是取决于数字图形输入板对垂直压力的区分度，即压感等级。压感等级对于反映书写者实际压力的能力有限，对于每一位书写者，无论其书写时的实际压力为多少，同一数字图形输入板都会将签名压力分成特定梯度而为笔画粗细所反映，例如，其压感等级为1024，则每一个签名压力变化都介于0～1023之间，这种压力是一种相对压力，只对一次签名本身有效[6]。
第二，笔痕特征未得到充分反映，主要体现在墨水流痕、笔尖轮廓、笔锋位置等反映行笔笔法和执笔动作的特征未能得到反映；起收笔部位的笔触一定程度上能够得到反映，但精准性有限，与数字图形输入板的技术参数相关，不同设备间存在差异。就当前对电阻式、电容式[7]、电磁式数字图形输入板的实证样本分析情况来看，笔触特征总体都较难得到反映或得到精准反映，失真比率高。
3.2.4 运笔特征信息失真情况分析
3.2.3 笔压、笔痕特征信息失真情况分析
3.1.3 视觉监督作用减弱
传统纸笔签名字迹中的笔压特征和笔痕特征既包含立体信息又包含动态信息。而在数字图形输入板导出的签名字迹图像中，立体和动态信息极少能被表现出来，导致这两种特征难以得到反映。
三是宣传工作力度不大，群众了解政策渠道单一。大多数农民对新农保的了解是通过村委会的介绍。由于村领导班子宣传不够深入，政策解读不清晰，导致很多农民对新农保并不是很了解。有的根本不明白新农保的业务流程。还有一些农民在外务工，也不能及时了解情况，村干事只是在一定的时间上门通知，没有进行差异化解读。
图9 数字图形输入板导出笔迹运笔失真情况
第三，笔力特征信息反映不足。如前所述，数字图形输入板导出静态签名笔迹的垂直压力信息通过笔画粗细和有无体现。通过对实证样本的观察，即便压感等级为1024的数字图形输入板，笔画粗细仍然变化较小，对不同笔力的区分度不明显；存在笔画粗细与笔力变化相矛盾的现象，可见数字手写签名笔迹的笔力特征也不能够通过笔画粗细变化得到准确反映。
我国的国家标准《物流术语》中，将配送（Distribution）定义为：在经济合理区域范围内，根据客户要求，对物品进行拣选、加工、包装、分割、组配等作业，并按时送达指定地点的物流活动。
第四，连笔特征的数量、幅度及可辨度方面存在失真。其一，连笔特征的数量和幅度会因数字图形输入板的感应能力发生相应改变：感应成字能力强，轻力接触甚至未接触的笔画可能得到清晰明显的反映，则连笔的数量和幅度有增加趋势；感应成字能力弱，轻笔触或快速接触的连笔将不能得到反映，连笔数量和幅度呈减少趋势。其二，由于数字图形输入板的压感等级有限，以笔画粗细变化表征笔力变化的能力有限。与物理成痕笔迹相比，轻重笔画粗细区分度不明显，因而较多轻力连笔笔画呈加粗趋势，间隔较近的笔画区分度不明显，笔画密集部位易出现笔画重叠和紊乱的视觉现象，这将使一部分笔画特征信息受到掩盖而削弱，给笔顺判别带来困难。
以上运笔特征失真现象因不同手写板而异，如采用wacom CDS6 10S采集的数字图像签名笔迹样本在起收笔、连笔、行笔、笔力方面表现出更轻微的失真现象，而蒙恬PDK电阻式手写板导出签名数字图像笔迹则表现出更严重的失真现象。
3.2.5 搭配比例特征信息失真情况分析
用微生态制剂饲喂肉用山羊进行试验，能提高山羊日增重6%～10%，降低料耗8%。使用时通常作为添加剂拌入精料或饲草中饲喂，饲喂羊只，每日每只添加50～70 g；饲喂牛只，每日每头添加70～100 g。如果用液态微生态制剂，可按牛（羊）日饮水量的1%直接放入饮水中，任其自由饮用[3]。
数字图形输入板导出静态签名图像是否存在搭配比例失真因技术参数而异。对于感应较精准、输出字迹保持原大小或宽高比例的数字图形输入板，搭配比例特征不会出现失真反映，如wacom CDS610S电磁式数位板。而存在搭配比例失真的数字图形输入板导出签名笔迹主要由两方面原因造成：一是源于笔画幅度上的增加、减少和行笔方向的改变，使起收笔的高、低、远、近和笔画交叉位置与真实书写动作存在差异，笔画间的比例关系也因笔画的长短关系变化发生改变，如图10所示；二是数字图形输入板导出字迹宽高比放生变化时，笔画和结构的比例整体发生改变。
图10 数字图形输入板导出笔迹搭配比例失真情况
3.2.6 笔顺特征信息失真情况分析
一般情况下，书写者的签名笔顺并不会因在数字图形输入板上书写而有所改变。但数字图形输入板导出签名图像对笔顺特征的反映存在信息缺失。第一，数字图形输入板导出静态数字图像笔迹只具备二维属性，无垂直方向压痕和墨水、堆积、渗散现象表征交叉笔画的先后顺序；第二，依据连笔特征对推断笔顺方面，对于感应成字能力较弱的数字图形输入板，部分实连笔画未能在导出数字图像中得到反映，因此以连笔特征表征笔画顺序的信息缺失。另外，由于数字图形输入板压感等级所限，其导出静态签名图像中，在笔画密集部位可能因笔画间区分度差而使连笔特征得不到清楚辨别，因而失去笔顺判断效用，如图11所示；第三，由于数字图形输入板导出笔迹起收笔特征信息存在缺失或扭曲反映，根据起收笔动向特征推断笔顺特征的信息少且不可靠；第四，由于数字图形输入板导出笔迹在笔画的行笔方向上可能存在反映失真，因此，依据行笔趋势判断笔顺信息可能带来误导。
图11 数字图形输入板导出笔迹笔顺特征信息失真情况
3.2.7 书写水平特征信息失真情况分析
对于签名字迹，书写水平判定主要基于两个方面：一是运笔是否流利，起、收笔及行笔有无法度；二是单字结构及字间组合的工整严谨程度。对于感应成字能力较好、压感能级较高的数字图形输入板，书写水平失真度较小，对于书写水平种属判别影响不大。但一些数字图形输入板感应生成电信号和传导电信号不够精准，会导致书写水平的变化，主要体现为运笔的抖动、弯曲，笔画微小曲度未能得到反映或反映生硬，笔力特征信息反映微弱或扭曲，笔画局部增加或缺失，个别笔画全部缺失进而导致错字出现。在字迹结构的严谨程度方面，笔画幅度的失真带来搭配比例的变化，数字图形输入板导出字迹的宽高比例失真则会带来笔画和结构的比例特征改变。这些特征信息反映的失真会降低书写者真实的书写水平。
笔者观摩了八年级下册第8单元第二节“关注家庭生活、现场急救”一课。这样的课题是对八年级的学生来说，正是确立生命观点和社会责任的最佳结合点。那么，学科核心素养是否能在初中生物课堂中找到落地生根的土壤呢？
4 结语
利用数字化静态手写签名进行人身同一认定涉及两方面问题：一是签名人身专有性问题，即该数字化静态手写签名是否为签名代表方唯一支配；二是数字化静态手写签名字迹源字迹生成者的认定。
事情进展得很顺利，小虫得手了。玉敏摸着黑到了家，小虫就把玉敏拉进屋，关上门，从箱子里拿出了紫红色钻戒。玉敏捏着钻戒，左瞅右瞅，惊奇地说，和我卖给许沁的那款太像了，款型大小都一样，色泽也差不多。小虫竖起拇指，说那就好办了，你明天拿回店里，对雨落她们就说，许沁把钻戒还了。玉敏说她们会信么？小虫说，就这么说，信不信由她们。玉敏点点头。小虫吁了口气，说钻戒总算还了，我们再不用愁肠百结了。玉敏的眼泪突然迸发出来，趴在小虫肩上说，小虫，谢谢你。小虫抹去玉敏的泪，说谢什么，我不只是帮你，也是帮我自己嘛。我老婆去坐牢，我的日子多难熬。玉敏含着泪，说我们把钻戒还了，可姑妈呢？小虫说对于姑妈，这是九牛一毛。
本研究更为关注的是第二个方面的问题。通过前述研究发现，无论是通过拍照、扫描还是数字图形输入板生成的数字化静态手写签名笔迹，皆存在一定程度的失真现象，特别是对鉴定极其重要的三维信息、时序信息、微观二维信息、动态信息方面存在普遍缺失；同时，数字图形输入板采集签名字迹还存在书写习惯表达的影响。因此，在数字化静态签名笔迹的鉴定中，对于鉴定条件的判定、有效特征的选取和特征价值的评估，都要以失真情况分析为基础。纸张表面物理墨水签名字迹的主要影响因素为分辨率；而数字图形输入板捕捉的数值化静态手写签名笔迹与设备技术参数有关，由于缺乏相关技术标准的规范，目前市场上各类数字图形输入板呈现技术参数多样化，失真情况不一。在具体的鉴定中，有必要对生成数字化静态手写签名笔迹的数字图形输入板技术参数进行了解，并且有必要利用其制作实验样本供与检材进行比对分析。同时，鉴于数字图形输入板采集静态签名笔迹特征反映失真情况，有必要引入动态特征参数分析[8]，以弥补静态签名笔迹鉴定条件的不足。
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中图分类号： D918.9
文献标识码： A
文章编号： 2095-7939（2019）04-0096-08
DOI： 10.14060/j.issn.2095-7939.2019.04.014
收稿日期： 2018-10-05
基金项目： 中央高校基本科研业务费专项资金项目（编号：LGYB201712）；南京森林警察学院教学改革研究与教学建设项目（编号：YB17013）。
作者简介： 周桂雪（1988-），女，吉林长春人，南京森林警察学院刑事科学技术系讲师，主要从事证据法学与物证技术研究。
（责任编辑：孟凡骞）
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