Полное описание

Бурякова, Ольга Сергеевна. Применение нейросетевых технологий для графологического анализа характера человека по его рукописному почерку = Application of neural network technologies for graphological analysis of person’s character by his handwriting / О. С. Бурякова, О. А. Решетникова, Л. В. Черкесова. - DOI 10.17513/snt.39375. - Текст : непосредственный // Современные наукоемкие технологии : журнал. - 2022. - N 10 Ч. 2. - С. 231-242. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1812-7320.

ГРНТИ	УДК
28.23.23	004.81
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение
Искусственный интеллект -- Применение

Кл.слова (ненормированные): методы цифровой обработки -- способы начертания букв -- психологический анализ -- датасет -- искусственные нейронные сети -- нейронные сети -- нейросеть -- методы искусственного интеллекта -- графологический анализ -- психологический анализрукописный почерк -- рукописный почерк
Аннотация: Идея возможности установления личности человека по его рукописному почерку основывается на особенностях его письма, отличительных чертах и своеобразии характера, проявляющегося в каллиграфии - стиле начертания букв. Для каждого человека эта характеристика индивидуальна. В процессе получения и закрепления навыков письма прослеживается зависимость - корреляция, существующая между внутренним состоянием владельца рукописного почерка, при воздействии на него внешних факторов, и его способами написания букв. Методы составления психологического портрета человека ещё остаются закрытыми и не автоматизированными. Однако рукописный почерк, как и биометрия, представляет собой единственный в своем роде внутренний ресурс человека, отражающий его реальную психологическую характеристику, обоснованную не чьей-то субъективной оценкой (часто спорной), а объективными свойствами личности, воспроизведёнными в почерке. Эксперт-графолог не всегда способен квалифицированно определить черты характера владельца почерка, их свойства и величину влияния на эмоциональное состояние. Так, не представляет особого труда оценить наклон букв почерка, если типы наклона точно классифицированы. Определение других свойств вызывают проблемы: например, сложно найти параметр округлости букв. Для его оценки нужно подсчитать число элементов, обладающих дугообразными, угловатыми и резкими деталями, а затем вычислить их долевые пропорции и процентное соотношение. Сегодня для анализа рукописного почерка можно применить методы искусственного интеллекта - глубокое машинное обучение нейронных сетей. Методы цифровой обработки изображения сегодня используются повсеместно, а просканированные экземпляры почерка различных людей сохраняются в специализированных базах данных. Это даёт возможность систематизировать собранные экземпляры почерков и привести их к виду, удобному для графологического анализа. При создании программного средства тщательно подбирались наборы данных (датасеты), содержащие изображения различных способов написания русских и латинских букв, и результаты психологического анализа, формирующие графологические соотношения. Полученные зависимости показали устойчивую корреляцию между почерком человека и его индивидуальными психологическими особенностями - чертами характера человеческой личности, написавшей этот текст.
Доп. точки доступа:
Решетникова, О.А.
Черкесова, Лариса Владимировна


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -602944-075456)

Шифр в сводном ЭК: 7232823c0843a2a9b8ebfeece049dd69

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽