Um novo algoritmo analisa sua escrita à mão e consegue imitar seu estilo

Pesquisadores da University College London criaram um algoritmo que analisa texto escrito à mão e com qualquer combinação de palavras.

O algoritmo é baseado em glifos – ou seja, uma versão específica de uma letra ou número – e pode reconhecer as escolhas específicas de uma pessoa quanto ao formato, à textura, à junção entre as letras e ao espaçamento vertical. Já que a escrita de cada pessoa tem pequenas diferenças dentro de si própria, ele tira a média dessas características.

Os pesquisadores fizeram participantes escreverem certas passagens familiares em inglês dos 100 principais livros no banco de dados do Project Gutenberg. A ideia era obter uma amostra mais precisa, porque passagens familiares são fáceis de escrever e os participantes não precisariam fazer pausas. As pessoas também foram convidadas a distinguir entre envelopes manuscritos e aqueles criados pelo software. Os pesquisadores disseram que as pessoas foram enganadas em torno de 40% das vezes. O algoritmo foi parcialmente .

Tom Haines, o autor do projeto, diz que o projeto “My Text in Your Handwriting” tem o potencial de ajudar pessoas que têm problemas em segurar uma caneta, ou se bancos ou outras instituições quiserem enviar documentos sensíveis e fazê-los parecer como cartas escritas à mão. “Vítimas de AVC, por exemplo, podem formar letras sem a preocupação de ilegibilidade, ou alguém pode enviar flores como um presente e incluir uma nota manuscrita sem sequer ir ao florista”, diz Haines em um comunicado. “Isso também poderia ser usado em quadrinhos, onde um trecho de texto escrito à mão pode ser traduzido em diferentes idiomas sem perder o estilo original do autor.”

Uma citação que Arthur Conan Doyle nunca escreveu ()

O algoritmo também pode ser usado para escrever palavras na caligrafia de escritores famosos. E Dr. Gabriel Brostow, autor do estudo, observa que o sistema pode ajudar na detecção de falsificações, uma vez que a escrita pode ser analisada sob um microscópio. “Nós podemos usar nosso software para caracterizar a escrita à mão e quantificar as probabilidades de que algo foi forjado”, diz Brostow. “Por exemplo, podemos calcular qual proporção de pessoas começam a letra O na parte inferior em relação à parte superior, e isto poderia reduzir a dependência do serviço forense em análise heurística.” [ via ]

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