杨凝，是一位致力于推动云计算、人工智能等现代信息技术手段与法律服务工作、司法鉴定工作的高度融合的法律人。她专注在法律领域的人工智能与数字化研究，为企业提供智能合同审查、智能合同管理等服务，为企业提供法律SaaS产品的设计方案，在智能合同管理、数字化合同、电子签名等法律SaaS产品的方案设计取得了骄人的成绩。杨凝设计的“智能电子合同审查系统”(简称:E-Review)和智能合同管理平台(简称:SuperContract)，为企业提供数字化、移动化、智能化的合同管理平台建设方案，可以有效降低合同履约风险、提升业务监管能力，同时也为业务决策提供有力的数据支撑。
E-Review和SuperContract设计者：杨凝
随着科技的发展，在电子设备上书写电子签名笔迹的现象日益增多，电子签名笔迹的检验鉴定也逐渐出现在司法鉴定领域。杨凝将书写压力与DTW-SVM模型结合对电子签名笔迹鉴定取得了重大的原创研究成果。
(DTW即动态时间规整算法(Dynamic Time Warping)，它用满足一定条件的时间规整函数描述待测模板和目标模板的时间上的关系，求解两模板匹配时累计距离最小所对应的规整函数。SVM即支持向量机(Support Vector Machine)，它根据特有的方式对数据进行分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。)
由于笔迹稳定性较差，由手、臂构成书写机制难以进行精准的复制，笔迹检验人员很难精确地抓住特征变化的范围、幅度，仅依靠主观评断出具鉴定意见，缺少客观的价值评价做支撑，从而致使笔迹检验在法庭证据证明力方面处于争议，而现如今在电子设备上书写电子签名笔迹的现象日益增多，故如何科学、客观地进行电子签名笔迹的检验鉴定成为当前司法鉴定领域的重要关注点。
杨凝创造性地采取峰值提取与未峰值提取的压力曲线数据，建立动态时间规整(DTW)结合支持向量机(SVM)构建判别模型。她由电子签名的书写压力曲线与化学领域的光谱图相似而受启发，通过提取压力峰值走向，进一步采用动态时间规整(DTW)对多次书写压力曲线进行规整，采用SVM探究同一人书写电子签名笔迹压力的稳定性、摹仿电子签名笔迹压力特点和变化规律，利用模式识别方法探究电子签名笔迹的人身识别。这一理论模型环环相扣，逻辑严密，是一项极具现实意义的研究成果。
为了进一步验证假设、得出研究结论，杨凝设计了严谨的科学实验。10位被摹仿者与20位摹仿者书写共计四百份真实签名与四百份伪造签名，值得注意的是，摹仿者需练习被摹仿者签名至特征稳定后再进行书写，此乃杨凝此实验设计中的点睛之笔，思虑周全，贴合现实状况，更是保障了该实验的信度与效度。
同时，杨凝的实验具有较高的可行性。虽然，即使在书写条件相同的情况下同一人多次书写电子签名的压力曲线也不可能完全一致，但杨凝通过进行多次重复性检验，所得书写者的压力曲线图的峰数、峰位、峰强基本相同，从而证明可以用书写压力这一特征来达到对书写人的检验鉴定。而考虑到书写习惯的非绝对稳定性，每一次完成电子签名的时间长度大多不一致，杨凝使用DTW算法进行动态时间规整，将不同时序长度的压力曲线规整为时序长度相同的压力曲线，解决了时间维度上长度不一致的问题，为后续的模式识别技术奠基。
在构建SVM模型的过程中，杨凝先通过预实验权衡了4种核函数(线性核函数、多项式核函数、sigmoid核函数以及径向基核函数)下签名样本的分类识别准确率，得到径向基核函数(RBF)做为SVM模型的核函数时模型分类识别率最高，故选用RBF作为SVM模型的核函数(回归精准度设置为0.1，惩罚系数C设置为 0. 1，规范化参数设置为15，RBF伽马值设置为0. 1)。 之后杨凝采用一对一法拆分数据集，避免了一对多法的弊病，即一个样本可能同时属于多个类以及一个样本可能不属于任何一个类，从而能更好地进行多签名笔迹的真伪鉴别。
此外，为了减少冗余特征信息的影响，杨凝使用了提取压力峰值的方法，并且为了验证峰值提取的有效性，她进行了分组实验，采取两种压力曲线预处理方式，分别采用原始压力曲线和峰值提取的压力曲线，之后进行动态时间规整(DTW)并导入SVM模型识别。实验结果表明峰值提取结合DTW—SVM模型可以做到识别书写人，最高准确率可达到87.2%，平均正确率亦高达83.57%。
鉴于计算机在笔迹鉴定领域的技术还不能做到像DNA那样能够几乎完全正确，我们仍需要以笔迹鉴定人员为主体，将计算机作为辅助笔迹鉴定人员的工具，但毋庸置疑的是，杨凝在研究中所创设的峰值提取后的压力曲线结合DTW—SVM模型对电子笔迹识别的准确率较高，它能够在一定程度上实现对书写人的识别，为鉴定人在鉴定电子签名笔迹时提供客观性的评判，减少了鉴定人的主观性分析以及可能带来的错误，克服了笔迹鉴定单一依靠主观性的问题，为电子签名的笔迹鉴定开创了新方法、提供了新思路，具有极高的参考价值和借鉴意义。(作者：谭喜梅)
(来源：新视线)
