Análise discriminante em química forense: aplicações em documentoscopia

• Autor(a) principal: Valderrama, Leonardo
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6139
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA::QUIMICA ANALITICA; Documentos; Canetas; Mínimos quadrados; Análise discriminatória; iPhone (Smartphone); Records; Pens; Least squares; Discriminant analysis

A análise de tintas de canetas em papéis representa uma área importante na química forense, pois esta análise pode ser utilizada para identificar possíveis falsificações e alterações em um documento. Entretanto, muitos dos métodos instrumentais de análise são incapazes de realizar uma avaliação não destrutiva, o que representa uma séria limitação no campo da documentoscopia. Este trabalho propõe a aplicação do método de mínimos quadrados parciais com análise discriminante (PLS-DA) em imagens digitais obtidas a partir de smartphones (iPhone 5s e Motorola Moto G geração II) para a identificação não destrutiva de diferentes tipos de canetas azuis (Ballpoint, Rollerball, Gel e Felt-Tip) e a análise de cruzamento de traço em um documento que foi impresso depois escrito e em um documento que foi escrito depois impresso. Modelos PLS-DA foram desenvolvidos para cada um dos tipos de caneta e apresentaram sensibilidade igual a 1,0. A especificidade foi melhor nos modelos para as canetas do tipo Ballpoint e Gel. A robustez desses modelos, avaliada a partir de imagens obtidas de papel com diferente gramatura e a partir de um telefone Motorola, mostrou que o tipo de caneta Felt-Tip é o que produz o modelo mais robusto. Os modelos para a análise de cruzamento de traço apresentaram sensibilidades e especificidades iguais a 1,0. Neste caso, o modelo para a caneta do tipo Gel foi o único que se mostrou robusto com a mudança do tipo de impressora.