350 rub
Journal Neurocomputers №9 for 2012 г.
Article in number:
On an approach to person-s psychological portrait creation on the basis of handwriting
Keywords: the study of handwriting a psychological profile probabilistic neural networks
Authors:
S.D. Kulik, N.E. Yuryeva
Abstract:
High level of computer technology opens new opportunities for data analysis. A few areas in which are very promising is medicine, information security, forensic handwriting analysis, as well as psychology. In this paper described a study at the intersection of two areas of scientific knowledge, such as forensic graphology and psychology, particularly psycho-diagnostics. Presented is a new approach to building psychological portrait on the base of persons handwritten text features. Considered the experimental sample and a new method for psychological characteristics classification, which is based on probabilistic neural network. Described the pros and cons of the proposed method.
Pages: 23-28
References
  1. Гунько Н. Е. Разработка эффективных программных средств принятия решения по составлению психологического портрета человека на основе признаков почерка // Сб. тезисов школы-семинара НИТ. 2010. С. 237-239.
  2. Патент на полезную модель №111926. Российская Федерация (RU), кл. МПК8 G 07 D 7/00. Устройство определения рукописных документов принадлежащих исполнителю текста на русском языке / С. Д. Кулик, Д. А. Никонец, К. И. Ткаченко, И. А. Лукьянов Н. Е. Гунько. Заявка №2011127077/08; Заяв. 04.07.2011; Зарегистр. 27.12.2011; Приоритет от 04.07.2011. Опубл. Бюл. №36 (РОСПАТЕНТ).
  3. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика.М.: Высш. образование. 2005.
  4. Пичугина Е. Няня в стиле «порнокатастрофа» // Московский Комсомолец № 24817 от 23 июля 2008 г.
  5. Куравский Л. С., Баранов С. Н., Малых С. Б. Нейронные сети в задачах прогнозирования, диагностики и анализа данных: Учеб. пособие. М.: РУСАВИА. 2003.
  6. Куравский Л. С., Юрьев Г. А. Психологический тренинг на основе нейросетевой технологии // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. М.: Радиотехника. 2009. № 9. С. 20-26.
  7. Зуев-Инсаров Д. М. Почерк и личность (способ определения характера по почерку, графологический метод изучения личности). Перлит продакшн, ЛТД. 1992.
  8. Алесковский С. Ю., Комиссарова Я. В.Основы графологии.М.: Юрлитинформ. 2008.
  9. Тихомирова Л. В., Тихомиров М. Ю. Юридическая энциклопедия / под. ред. М. Ю. Тихомирова. Изд. 5-е, перераб. и доп. М.: ЮрИнфоР Центр / ЮрИнфоР-Пресс. 2008.
  10. Криминалистика.М.: Высш. школа. 1994.
  11. Рубцова И. И., Сысоева Л. А., Коршиков А. П., Ермолова Е. И., Безрукова А. И. Словарь основных терминов почерковедческой и автороведческой экспертиз.М.: ЭКЦ МВД России. 2008.
  12. Кулик С. Д., Челышев М. М. (от МИФИ), Левицкий А. Б., Бажакин Г. А., Белоусова О. Д., Мурашова О. С., Колесова Е. Ю. (от МВД СССР) Методика вероятностно-статистической оценки совпадающих частных признаков почерка в прописных буквах русского алфавита: Спр. пособие.М.: ВНИИ МВД СССР. 1990.
  13. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика. 1972.
  14. Боровиков В. П. Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных. М.: Горячая линия ? Телеком. 2008.
  15. Тимофеев А. В., Косовская Т. М. Логико-аксиоматические и нейросетевые методы распознавания изображений и сцен // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 6.