研究人员可以使用机器学习算法判断一个人的手写英文文本，以确定作者来自五个不同的国家/地区：马来西亚，伊朗，中国，印度或孟加拉国。研究人员创建了一个来自这些国家/地区的100人的数据集，他们用英语写作，总共500行。使用这些手写数据，一种称为“线分布云”（COLD）的工具可以分解单个字母并测量文本的直线度或曲率。在执行同一任务时，该算法在确定作者国籍方面的性能要优于现有方法，并且在某些国家/地区判断作者国籍的正确率甚至提高了一倍。该算法正在做的是机器学习和获取模式的最佳方法。例如，当中国本土作家使用罗马字母时，他们将以直线形式书写字母，因为汉字通常由笔划组成。另一方面（出于双关语意），印度和孟加拉国的作家习惯于曲线写作，因为他们的大多数剧本都是草书，形状较圆润。判断笔迹是计算机视觉研究人员要解决的首要任务之一。先前的研究试图检测情绪，对性别进行分类并确定作者的年龄，但除此之外，没有做太多工作来尝试从笔迹中提取更多信息，这可能是因为没有人从笔迹中获利。方法。来自印度，中国和马来西亚的研究人员建议，该技术可用于刑事调查。警察越来越多地使用生物识别技术来解决刑事问题。从笔迹中提取的识别信息可以补充其他技术（例如人脸识别软件）识别的信息。但是目前，对于这些技术，尚未解决此类技术或类似技术的隐私和民权问题。例如，放大培训数据中存在的有偏差的错误可能会使无辜人员参与刑事调查。或者，公司可以使用手写识别软件根据某人的国籍或情报等特征来区分潜在客户。实际上，在执法机构考虑是否使用这些技术之前，研究人员必须考虑扩展其数据集并使用它来证明COLD不仅仅是用于有趣项目的小数据集。