Resumen
El presente estudio realizó un análisis exploratorio de firmas dinámicas y propuso un enfoque de dos etapas con el objetivo de evaluar el potencial de los datos biométricos para la clasificación de simulaciones y disfraces en comparación con patrones naturales de firma. Inicialmente se analizaron los datos globales (valores promedio) y posteriormente se evaluaron los datos locales (mediciones punto a punto de coordenadas x e y, velocidad, aceleración, jerk y gradiente de presión). Treinta participantes contribuyeron voluntariamente con un conjunto de datos compuesto por 1.800 muestras naturales de sus firmas habituales (incluyendo firmas legibles, mixtas y estilizadas), 60 firmas disfrazadas y 870 firmas simuladas. Se utilizaron herramientas de análisis de datos como Análisis de Componentes Principales (PCA), diagramas de caja (boxplots), prueba de distancia y prueba de hipótesis de Kolmogorov-Smirnov (KS) para analizar 62 características globales (valores promedio). El análisis PCA fue capaz de agrupar correctamente el 97,8% de las firmas simuladas. El estudio de las características locales utilizó análisis visual, Dynamic Time Warping (DTW) y la prueba de hipótesis KS. El rendimiento de clasificación utilizando características locales fue evaluado para determinar cuáles de ellas son más relevantes para el examen pericial. El enfoque propuesto produjo resultados prometedores para la clasificación de firmas simuladas. Las firmas disfrazadas no pudieron diferenciarse satisfactoriamente de las simuladas utilizando el método propuesto, de manera similar a lo observado en la grafoscopía tradicional. Los disfraces formales (autosimulación) presentaron una menor tasa de error en comparación con los disfraces realizados libremente. Las características locales que demostraron mayor robustez en la clasificación de muestras fueron la presión y la velocidad, justificando futuras investigaciones más profundas sobre posibles correlaciones entre ellas.