УДК 004.932

Исследование методов определения характера человека по распознаванию рукописного текста

Миначев Булат Ильдусович – студент магистратуры Казанского национального исследовательского технического университета им. А. Н. Туполева

Валитова Наталья Львовна – кандидат технических наук, доцент кафедры прикладной математики и информатики Казанского национального исследовательского технического университета им. А. Н. Туполева

Кремлева Эльмира Шамильевна – кандидат технических наук, доцент кафедры прикладной математики и информатики Казанского национального исследовательского технического университета им. А. Н. Туполева

Научный руководитель Мокшин Владимир Васильевич – кандидат Казанского национального исследовательского технического университета им. А. Н. Туполева

Аннотация: Актуальность проблемы данной статьи заключается в том, что каждый человек имеет свой уникальный почерк, который может содержать информацию о его характере и личности. Исследования показывают, что анализ рукописного текста может быть полезным инструментом для определения характера человека. Однако, традиционные методы графологии не являются научно обоснованными, а использование машинного обучения для анализа рукописного текста является новым и перспективным направлением исследований. Поэтому, данная статья актуальна для научного сообщества и может быть полезна для развития новых методов и алгоритмов для определения характера человека на основе распознавания рукописного текста.

Ключевые слова: информационные технологии, распознавание рукописного текста, характер, графология, машинное обучение, нейронные сети, анализ почерка.

Рукописный текст является одним из наиболее распространенных способов записи информации. При этом каждый человек имеет свой уникальный почерк, который может содержать информацию о его характере и личности.

Исследования показывают, что анализ рукописного текста может быть полезным инструментом для определения характера человека. Одним из методов определения характера человека по распознаванию рукописного текста является графология. Графология - это наука, изучающая характеристики почерка и их связь с личностью человека. Графологический анализ может включать в себя оценку размера и формы букв, скорости и ритма письма, а также использование различных элементов почерка, таких как подчеркивания, точки и т.д. Однако, графология не является научно обоснованным методом и не имеет подтверждения в научных исследованиях. Кроме того, графологический анализ может быть подвержен субъективному восприятию и интерпретации.

В настоящее время, с развитием технологий распознавания рукописного текста, появились новые методы определения характера человека на основе анализа его почерка. Один из таких методов - это использование машинного обучения для анализа рукописного текста. Машинное обучение - это метод искусственного интеллекта, который позволяет компьютеру обучаться на основе большого количества данных. Для определения характера человека на основе анализа рукописного текста, компьютер может быть обучен на большом количестве образцов почерка, которые содержат информацию о характере человека. Для этого, необходимо провести предварительную обработку данных, такую как нормализация и сегментация текста. Затем, можно использовать различные алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети, для определения характера человека на основе анализа его почерка.

Одним из примеров применения машинного обучения для определения характера человека является исследование, проведенное в Университете Калифорнии в Лос-Анджелесе. В рамках исследования были использованы данные о почерке более чем 1600 человек. С помощью нейронных сетей были выделены основные характеристики почерка, которые связаны с личностью человека. Например, было обнаружено, что люди с высокой степенью ответственности имеют более аккуратный почерк, чем люди с низкой степенью ответственности. Однако, необходимо учитывать, что использование машинного обучения для определения характера человека на основе анализа рукописного текста также может быть подвержено ошибкам и необходимости дополнительной проверки.

Использование базы данных при разработке системы распознавания и обработки рукописного текста

Одним из ключевых элементов в разработке такой системы является использование базы данных (БД) для хранения и управления информацией, связанной с распознаванием и обработкой рукописного текста.

БД может использоваться для хранения различных типов данных, связанных с распознаванием рукописного текста. Например, БД может содержать информацию о словаре, используемом для распознавания слов и фраз, а также обучающую выборку, которая используется для обучения системы распознавания.

Одним из примеров использования БД при разработке системы распознавания рукописного текста является создание системы распознавания подписей. В этом случае, БД может использоваться для хранения образцов подписей, которые могут быть использованы для обучения системы распознавания. Кроме того, БД может содержать информацию о типах подписей и их свойствах, таких как размер, форма и скорость письма.

Еще одним примером использования БД при разработке системы распознавания и обработки рукописного текста является создание системы распознавания рукописных цифр. В этом случае, БД может использоваться для хранения обучающей выборки, содержащей образцы рукописных цифр. Кроме того, БД может содержать информацию о различных типах цифр и их свойствах, таких как размер, форма и стиль письма.

Другой важной функцией БД при разработке системы распознавания и обработки рукописного текста является управление версиями. БД может использоваться для хранения различных версий моделей и алгоритмов, используемых в системе распознавания, а также для управления доступом и правами на изменение и использование этих версий.

Кроме того, БД может использоваться для хранения результатов распознавания рукописного текста. Например, БД может содержать информацию о распознанных словах и фразах, а также о соответствующих образцах рукописного текста.

Использование БД при разработке систем распознавания и обработки рукописного текста является необходимым элементом для управления и хранения больших объемов информации, связанных с распознаванием и обработкой рукописного текста. БД может использоваться для хранения различных типов данных, таких как обучающая выборка, словарь, результаты распознавания и другие, а также для управления версиями и доступом к системе распознавания.

Список литературы

Кеннет М. Сэйр. Машинное распознавание рукописных слов: отчет о проекте. Распознавание образов // Pergamon Press. – 1973.
Гафаров Ф.М. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб. пособие / А.Ф. Галимянов – Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018.
Кучуганов А.В. Распознавание рукописных текстов / Лапинская Г.В. – Ижевск: Мир, 2006.
Графология: характер человека: учебно-методическое пособие. Верити.рф. 2021. URL: https://bnti.ru/showart.asp (дата обращения: 31.03.2023).
Чукин Ю.В. Структура данных для представления изображений // Зарубежная радиоэлектроника, 1983. № 8. С. 85-108.
Ульяман Дж. Основы систем баз данных: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1983. 334 с.

Интересная статья? Поделись ей с другими: