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Desarrollan un software que replica letra manuscrita

La letra manuscrita no es la más popular hoy en día pues mucha gente la ha sustituido por teclados, tanto virtuales como reales. Sin embargo,...

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La letra manuscrita no es la más popular hoy en día pues mucha gente la ha sustituido por teclados, tanto virtuales como reales. Sin embargo, científicos de la University College, London, han desarrollado un programa que permite analizar la letra manuscrita de cualquiera y replicarla con precisión.

Los científicos han creado “My Text in Your Handwriting”, un programa que examina de forma semiautomática algunos ejemplos de la escritura manuscrita de alguna persona, pudiendo ser incluso un solo párrafo y entonces genera un nuevo texto que puede decir cualquier cosa como si fuese el autor quien lo hubiese escrito.

El primer autor, el Dr. Tom Haines, dijo: “Nuestro software tiene muchas aplicaciones valiosas. Por ejemplo, las víctimas de algún ataque cerebral puede formular cartas sin preocuparse por la legibilidad o bien, alguien puede mandar flores de regalo e incluir una nota ‘escrita a mano’ sin siquiera haber ido a la florería. Podría incluso usarse en un cuento de tira cómica en donde un pedazo de un texto manuscrito podría ser traducido a otros idiomas sin perder el estilo original del autor”.

El artículo sobre este tema fue publicado en una de las revistas especializadas de la ACM. El algoritmo de aprendizaje está basado en glifos, lo cual es una instancia específica de un símbolo, de una letra. Los autores producen diferentes glifos para representar el mismo elemento de escritura, lo cual en este caso es la forma específica que un individuo tiene cuando escribe con letra manuscrita y que lo identifica frente a la escritura de otras personas. Y aunque el estilo de una persona al escribir manuscrito puede tener ciertas variaciones, es reconocible en su estilo que se manifiesta en los glifos y en la manera que pone espacio entre las palabras y letras.

El software aprende lo que es consistente en un estilo individual y lo reproduce. Para generar la letra manuscrita de un autor en particular, el programa analiza y replica las elecciones específicas de las letras, el grosor de la línea de la pluma, el color, las ligaduras entre letras, así como el espaciamiento horizontal y vertical.

El coautor del estudio, el Dr. Oisin Mac Aodha, comentó: “Hasta ahora la única manera de producir texto que se pareciese a la letra manuscrita de una persona era usar un font relevante, es decir, uno que tuviese ciertas características parecidas a las de las letras usadas. El problema es que estos fonts no muestran más que una aproximación en donde todos sabemos que son letras generadas por un tipo de letra particular y no por lo que ha escrito una persona. Se pierde lo personal de la escritura en una pieza de texto manuscrita”.

“Lo que hemos desarrollado quita ese problema y podría ser usado en una amplia variedad de aplicaciones comerciales”, agrega.

El sistema es lo suficientemente flexible para que muestras de documentos históricos puedan ser usados con un esfuerzo extra pequeño. Se han ya analizado y replicado la letra manuscrita de personas como Abraham Lincoln, Frida Kahlo y Arthur Conan Doyle el cual, curiosamente nunca escribió en vida: “Elemental, mi querido Watson”, pero que con la técnica desarrollada bien podríamos creer que sí, que esa frase la escribió de su puño y letra el escritor.

Para probar la efectividad del software, el equipo le pidió a las personas que distinguieran entre sobres escritos por personas y otros creados por el programa. Las personas se equivocaron en un 40% de las veces en las que se les pidió elegir.

Cebe decir que hay quien cree que esto podría crear documentos fraudulentos eventualmente, pero el equipo de programadores dice que al contrario, posiblemente podría ser usado para detectar fraudes.

El Dr. Gabriel Brostow dijo: “Los fraudes y el análisis forense de la escritura se hacen hoy en día casi de manera manual. Tomando este nuevo enfoque podemos caracterizar la letra manuscrita de las personas de forma que podríamos detectar fraudes. Esto tiene que ver con ciertas heurísticas”.

Referencias: Phys.org 

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