Amigos del Club de Ciencias Forenses, esta semana presentamos el artículo “Model precision in partial least squares with discriminant analysis: A case study in document forgery through crossing lines” de Valderrama, L.; Março, P. H. y Valderrama, P. (2020), en el que se estudia la detección de falsificación de documentos mediante el cruce de líneas.

La falsificación de documentos es un tema de gran relevancia policial. Dichos fraudes pueden ocurrir por el mal uso de documentos en blanco o por la adulteración de un documento oficial.

Ahora bien, el análisis de documentos para detectar fraudes puede emplear metodologías destructivas o no destructivas. Con metodologías destructivas, una pequeña parte del documento debe eliminarse antes del análisis. En el análisis no destructivo se emplea la combinación de técnicas instrumentales y herramientas quimiométricas para la evaluación de tintas de pluma. Entre estas técnicas, la identificación de documentos falsificados mediante el cruce de líneas de tintas se investigó de varias formas.

También es posible trazar la evolución de este tipo de investigación. La década del 2000 fue importante por el empleo de espectroscopias vibracionales y otras, como la microscopía de fuerza atómica y la microscopía óptica, para la caracterización superficial de las líneas de tinta que se cruzan.

Actualmente, la imagen hiperespectral parece ser la técnica más utilizada en la evaluación del cruce de líneas.

No obstante, las metodologías desarrolladas mediante el uso de imágenes hiperespectrales no mostraron un éxito del 100%. Esto indica que todavía existe la necesidad de metodologías eficientes para resolver los problemas relacionados con la falsificación de documentos. Además, la introducción de las técnicas digitales en el estudio de documentos ha animado a los examinadores forenses de documentos a trabajar con mayor exactitud y precisión.

Así, los autores condujeron su propia investigación para examinar la eficacia de la técnica del cruce de líneas, o líneas cruzadas. Se generaron muestras para el análisis de líneas cruzadas en documentos en dos situaciones: documentos que se imprimieron y luego se firmaron (modo correcto — Situación 1) y documentos que se firmaron y luego se imprimieron (documentos fraudulentos — Situación 2). Después de una semana, las hojas que se habían impreso recibieron una cruz de trazas de las mismas muestras de pluma. Se imprimieron las hojas con las huellas de los diferentes bolígrafos de distintas marcas o modelos para realizar la firma. Por lo tanto, se obtuvo una línea cruzada de la impresión a través de las distintas impresoras utilizadas.

Las muestras descritas se utilizaron para producir un total de 60 muestras, empleando una impresora de inyección de tinta, y otras 60 muestras utilizando una impresora láser. El siguiente paso consistió en tomar una fotografía desde un iPhone sin flash, bajo una cinta de luz LED. La distancia desde la cámara a la hoja de papel era de unos 30 cm y el teléfono inteligente se sostenía de forma manual.

Estas imágenes se importaron al software Matlab R2007b y las regiones de líneas de cruce se utilizaron para obtener las matrices empleadas en el desarrollo de los modelos mínimos cuadrados parciales, con análisis discriminante (en inglés PLS-DA). Los modelos PLS-DA se desarrollaron para cuatro tipos de bolígrafos azules (bolígrafo, rollerball, gel y punta de fieltro) para discriminar la tinta específica de cada bolígrafo utilizando la impresora de inyección de tinta. La impresora láser se utilizó para probar la robustez de los modelos PLS-DA.

La distinción entre las dos situaciones consideradas en este estudio puede ser muy difícil de hacer sólo visualmente. Por esta razón, se utilizaron los PLS-DA para desarrollar modelos de clasificación supervisados. Para ello, cada línea de cruce representa una muestra.

Los resultados de los modelos PLS-DA mostraron que el método desarrollado presenta un gran potencial para la identificación de las secuencias de las líneas de cruce con respecto a los fraudes de documentos. Esto se debe a que suponen un análisis rápido y no destructivo sin preparación de la muestra.

La solidez, evaluada mediante el cambio de marca de impresora, modelo y modo de aplicación de tinta, mostró influencias significativas con los modelos de bolígrafo, rollerball y rotuladores. Sin embargo, esta influencia no se verificó para los bolígrafos de gel. Una posible explicación es que el bolígrafo de gel no se ve afectado por el modo de aplicación de la tinta de la impresora.

Por otro lado, para los otros tipos de bolígrafos, el modo de aplicación de tinta de la impresora influye en la predicción, disminuyendo la distinción entre las dos situaciones. Además, las diferencias en el tipo de punta, las características físicas de la tinta y sus composiciones químicas pueden influir en los resultados de la predicción. Asimismo, el modelo PLS-DA para el bolígrafo de gel se validó mostrando resultados comparables para los tres niveles, considerando la reproducibilidad con un iPhone 7.

La precisión en el nivel de reproducibilidad con iPhone presentó el menor valor. Sin embargo, la imagen obtenida de los documentos pudo ser predicha por el modelo, sin verse afectada por el modelo de iPhone y la resolución de la cámara. Las imágenes digitales junto con el modelo PLS-DA pueden considerarse robustas y precisas para el tipo de bolígrafo de gel.

Así, la metodología propuesta también se considera un aporte relevante al análisis forense de los documentos, proporcionando una evaluación simple, rápida, no destructiva y eficiente para dirigir la secuencia de cruces de líneas.

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