Найти в Дзене

ПРОГРАММА ДЛЯ СОСТАВЛЕНИЯ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ПОРТРЕТА ЧЕЛОВЕКА ПО ПОЧЕРКУ

Автор проекта - Гунько Наталия Евгеньевна. ' Руководитель - д.т.н., профессор Кулик Сергей Дмитриевич (Московский городской психолого-педагогический университет, факультет информационных технологий). Идея. Заключается в создании инструмента, позволяющего не специалисту в области информационных технологий и криминалистического почерковедения составить психологический портрет человека на основе признаков почерка с использованием разработанного программного обеспечения. Актуальность. Разработка вспомогательных средств, которые могут быть использованы не специалистом для решения задачи построения психологического портрета по почерку, способствует интенсификации работы, повышению точности, надёжности и объективности результатов деятельности сотрудников отделов кадров, экспертно-криминалистических отделов, школьных психологов и педагогов. Особенности реализации. Предложенный математический аппарат базируется на преимуществах вероятностной нейронной сети и Байесовского подхода. Структура пред

Автор проекта - Гунько Наталия Евгеньевна. ' Руководитель - д.т.н., профессор Кулик Сергей Дмитриевич (Московский городской психолого-педагогический университет, факультет информационных технологий).

Идея. Заключается в создании инструмента, позволяющего не специалисту в области информационных технологий и криминалистического почерковедения составить психологический портрет человека на основе признаков почерка с использованием разработанного программного обеспечения.

Актуальность. Разработка вспомогательных средств, которые могут быть использованы не специалистом для решения задачи построения психологического портрета по почерку, способствует интенсификации работы, повышению точности, надёжности и объективности результатов деятельности сотрудников отделов кадров, экспертно-криминалистических отделов, школьных психологов и педагогов.

Особенности реализации. Предложенный математический аппарат базируется на преимуществах вероятностной нейронной сети и Байесовского подхода. Структура предложенной сети не отличается от вероятностной, но используемая метрика базируется на предвычисленных условных вероятностях проявления компонент для разных классов. Дистанция между нейроном внутреннего слоя и наблюдением будет рассчитываться по соответствующей формуле. Выигравшей считается та группа нейронов сумма расстояний до которой оказалась больше. Для оценки достоверности прогноза используется следующий приём. Вычисляется вероятность появления наблюдаемой цепочки 5признаков для выигравшего класса и вероятности максимально и минимально вероятной цепочки. Достоверность оценивается через расчетную формулу.