Введение к работе
Актуальность темы
Для поддержки принятия решений на основе эффективного нейросетевого распознавания почерка практически отсутствуют методы и средства, основанные на системном анализе параметров (характеристик человека) и объективно наблюдаемых переменных, представленных признаками его рукописного почерка.
Важными компонентами информационной технологии являются: методы и программно-технические средства обеспечивающие обработку, создание, хранение, поиск и распространение информации. Данная диссертация посвящена исследованию и разработке (с помощью средств системного анализа) методов, алгоритмов и средств информационной технологии для классификации (распознавания заданных классов) испытуемых по признакам почерка.
Доля подобных исследований в данном направлении мала, в то же время есть значительная заинтересованность специалистов МВД России, кадровых агентств, медицинских и школьных учреждений в нахождении (установлении) связи между заданными характеристиками (параметрами) человека и его признаками почерка. В связи с этим, возникает необходимость в разработке новых средств (алгоритмов, методов, методик и программных комплексов), которые позволят только по признакам почерка человека принять решение о его параметрах. Возможные сферы применения, в которых анализ почерка может оказаться эффективнее обычных тестов — определение состояния, например, операторов сложных механизмов, водителей, больных и т.п. На практике применение тестов требует значительных затрат и их можно научиться обманывать, а признаки почерка объективно проявляются в рукописи.
Многообразие и разнородность параметров (признаков), отображающихся в рукописном тексте и характеризующих личность, требует использования средств системного анализа, математических, вероятностных и статистических методов исследования, а, в дальнейшем, создания автоматизированных средств, для решения поставленной задачи.
Различные проблемы исследования рукописного письма (почерка), в том числе с учетом анализа личности, рассматривали следующие специалисты: Орлова В.Ф., Жижина М.В., Черенков A.M., Бородин А.П., Российская Е.Р., Серегин В.В., Рубцова И.И., Сысоева Л.А., Погибко Ю.Н., Сидельникова Л.В., Герасимов А.Н, Кирсанов З.И., Рогозин А.П., Кулагин П.Г., Колонутова А.И., Кошманов П.М., Кошманов М.П., Седова Е.Л., Стречень Н.А., Федорович В.Ю., Гусакова СМ., Комаров А.С., Устинов В.В., Шкоропат Е.А., Левицкий А.Б., Кулик С.Д., Никонец Д.А., Алесковский С. Ю., Комиссарова Я.В., Осекова О.В., Яковлева Е.В., Симакова Е.С., Ефремов В.А., Попова О.А. и др.
Средства системного анализа, методы принятия решений, исследования операций и нейронных сети рассматривали многие специалисты, и в частности следующие: Черно-руцкий И.Г., Орлов А.И., Таха X., Галушкин А.И., Хайкин С, Горбань А.Н., Россиев Д.А., Тархов Д.А., Рутковская Д., Осовский С, Круглов В.В. и др.
Необходимые сведения из работ этих ученых послужили теоретической и методологической основой данной диссертации.
Диссертационная работа направлена на замену долгого и трудозатратного психологического тестирования более быстрым, удобным и простым анализом почерка. То есть по признакам рукописного почерка эффективно оценивать наличие той или иной эталонной (психологической) характеристики у испытуемого. Для этого необходимо разработать способ анализа почерка, правила принятия решений, оценить эффективность правила принятия решений, разработать архитектуру системы поддержки принятия решений и, далее, автоматизировать процесс анализа почерка, т.е. разработать и реализовать программное
обеспечение.
Цель исследования
Разработка средств (процедур) поддержки принятия решений при построении психологического портрета личности на основе нейросетевого распознавания почерка для повышения качества и эффективности обработки информации и достоверности принимаемых решений специалистами различных структур.
Объект исследования — массивы данных (о рукописном почерке для выявления эталонов на примере психологических характеристик).
Предмет исследования — методы, алгоритмы и средства их реализации, позволяющие спрогнозировать (оценить) эталонные характеристики личности по признакам почерка для принятия эффективных решений.
Основные задачи
В соответствии с целью, объектом и предметом исследования были определены следующие задачи:
-
Разработать и исследовать процедуру (способ) оценки информативных признаков для определения заданных характеристик (в частности психологических) на основе заданных признаков почерка.
-
Разработать и исследовать критерий оценки надежности выполненного прогноза.
-
Разработать и проанализировать архитектуру системы поддержки принятия решений при обработке эмпирических данных для определения психологических характеристик.
-
Разработать и экспериментально проверить программный комплекс, реализующий предложенный способ на практике и позволяющий обрабатывать рукописный текст в качестве входной информации, получая на выходе психологический портрет личности.
Методы исследования
Для решения поставленных задач был использован комплекс следующих методов исследования: методы системного анализа, методы теории вероятностей и математической статистики, методы теории нейронных сетей, методы почерковедения и графологии в криминалистике, методы и средства программирования.
Научная новизна работы
-
Впервые разработан и исследован способ (процедура) оценки информативных признаков для определения заданных характеристик (в частности психологических) на основе признаков почерка, содержащий в качестве своих составляющих статистические методы и самообучающиеся структуры, позволяющий получать вероятностно-подобные оценки принадлежности личности к различным психологическим классам.
-
Разработан и исследован модифицированный нейросетевой алгоритм, основанный на вероятностной нейронной сети, использующий функцию близости, учитывающую значимость каждой из компонент с точки зрения дифференцируемой психологической характеристики, что повышает эффективность его применения в непараметрических задачах.
-
Разработан и исследован вероятностный критерий оценки надежности нейросетевого прогноза, формализующий процедуру отказа от принятия решения и позволяющий при многокритериальном выборе ранжировать множество субъектов внутри заданных классов.
Часть новых результатов защищена патентом №111926 на полезную модель Федеральной службы по интеллектуальной собственности (Российского агентства по патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ)).
Практическая значимость результатов работы
Значимость исследования определяется тем, что полученные в ходе исследования данные, предложенные способ и система поддержки принятия решений, а также разработанное программное обеспечение могут быть использованы:
специалистами отделов кадров для отбора кандидатов на должность;
специалистами МВД России для поиска преступников;
специалистами по оценке функционального состояния операторов сложных технических систем;
психологами для проведения диагностики по почерку;
педагогами учебных заведений при консультировании учащихся.
На практике разработанные способ и система поддержки принятия решений имеют следующие качественные и количественные преимущества:
обеспечена возможность накапливать данные и затем корректировать показатели системы;
высокая эффективность разработанного способа по сравнению с другими методами классификации;
разработан критерий оценки надежности прогноза классификатора;
имеется возможность устанавливать порог надежности классификатора в решении различных пользовательских задач (носит рекомендательный характер).
значительно сокращается время психологической диагностики испытуемых;
диагностика проводится без личного участия испытуемого;
сокращаются субъективные ошибки при тестировании и его обработке;
дается решение там, где раньше это было невозможно;
выдается список рекомендаций (например, ранжированный список кандидатов на должность).
Предложенные в диссертации способ, алгоритм правила принятия решений и разработанное программное обеспечение для построения психологического портрета человека на основе признаков его рукописного почерка нашли применение:
в рамках научной деятельности института судебных экспертиз (ИСЭ) МГЮА им. О.Е. Кутафина и ГБОУ ВПО МГППУ;
в работе отдела кадров Климовского завода монетных заготовок ООО «ГУРТ»;
при выполнении 3-х НИР «Разработка математических методов и моделей для исследования динамики психологических характеристик и психологической диагностики», «Разработка, программная реализация и внедрение современных технологий диагностики учащихся в рамках комплексной оценки их достижений», «Разработка и программная реализация методов математического моделирования и анализа данных для психологических исследований».
Личный вклад автора состоит в разработке способа, алгоритма принятия решений, критерия надежности прогноза классификатора, архитектуры системы поддержки принятия решений и программного обеспечения для определения психологических характеристик человека по признакам рукописного почерка, а также в проведении эксперимента, сборе и обработке экспериментальной выборки. Лично автором и при участи автора выполнена подготовка основных публикаций по выполненной работе в рамках представленной диссертации.
Результаты проведенного исследования позволяют сформулировать следующие по-
ложения, выносимые на защиту:
-
Способ (процедура), основанный на модифицированном нейросетевом алгоритме вероятностной нейронной сети для принятия решений о психологических характеристиках исполнителя рукописного текста по признакам его почерка.
-
Разработанный критерий оценки надежности выполненного прогноза позволяет установить порог по надёжности, который переведёт некоторый процент верных решений классификатора в неопределённые, но при этом значительно повысится процент успешных распознаваний (классификаций).
-
Разработанная архитектура системы поддержки принятия решений, которая обеспечивает ранжирование исполнителей рукописи по отношению к заданному описанию психологического класса.
Достоверность и обоснованность полученных результатов в работе обеспечивается методологической обоснованностью исходных положений; необходимой аргументацией и апробацией результатов на различных этапах исследования; репрезентативностью выборки; системным подходом к описанию и изучению объекта исследования; строгой логикой проведения эксперимента в соответствии с целями и задачами проводимого исследования; количественным и качественным анализом полученных экспериментальных данных, который подтвердил теоретические положения диссертации, а также корректной математической обработкой результатов исследования.
Апробация работы
Основные результаты диссертационного исследования были представлены на следующих научных конференциях, сессиях и семинарах:
-
12-я Международная конференция и выставка «Цифровая обработка сигналов и ее применение», Москва, РНТОРЭС, 2010г.
-
XXI Международная конференция «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов», Москва, Академия управления МВД России, 2012г.
-
V Международная научно-практическая конференция по криминалистике и судебной экспертизе «Криминалистические средства и методы в раскрытии и расследовании преступлений», Москва, ЭКЦ МВД России, 2011г. {работа отмечена медалью).
-
3-я Международная научно-практическая конференция «Теория и практика судебной экспертизы в современных условиях», Москва, МГЮА имени О.Е. Кутафина, 2011г.
-
XVIII, XIX Международная студенческая школа-семинар «Новые информационные технологии», секция «Информационные технологии в экономике, юриспруденции, бизнесе, научно-техническом предпринимательстве и инновационной деятельности» Крым, Судак, 2010г. {работа отмечена дипломом 1-й степени), 2011г.
-
XVII Международная конференция. Математика. Компьютер. Образование. МКО-2010 (МСЕ), Москва, МГУ, 2010г.
-
XII Всероссийская выставка научно-технического творчества молодежи НТТМ 2012, Москва, ВВЦ, павильон 57, 26 — 29 июня, 2012г. (работа отмечена премией президента РФ по поддержке талантливой молодежи (указ президента РФ от 6 апреля 2006 г. №325)).
-
XVII, XVIII и XIX Всероссийская научная конференция «Проблемы информационной безопасности в системе высшей школы», Москва, 2010г., 2011г., 2012 г.
-
IX, X и XI Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение», Москва, 2011г., 2012г. (работа отмечена дипломами первой степени), 2013г.
10. Всероссийская научная конференция «Экспериментальная психология в России:
традиции и перспективы», Москва, МГППУ, 2010г.
-
IX межвузовская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодые ученые столичному образованию», Москва, МГППУ, 2010г.
-
X межвузовская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодые ученые — нашей новой школе», Москва, МГППУ, 2011г.
-
Научный семинар, Москва, ИП РАН, 2010г.
-
Научный семинар «Математическая психология», Москва, МГППУ, 2011г.
-
Научный семинар (заседание клуба экспертов профессионалов (КЭП)), Москва, институт судебных экспертиз (ИСЭ) МГЮА, 2012г.
Публикации
Результаты диссертации (самостоятельно и в соавторстве) представлены в 28 публикациях, в том числе: 4 работы (одна из которых без соавторов) в ведущих рецензируемых научных журналах из перечня ВАК РФ, а также 3 отчета о НИР и 1 патент на полезную модель Российского агентства по патентам и товарным знакам.
Структура диссертации соответствует логике, содержанию и результатам исследования и состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованных источников, приложений, содержит 38 таблиц, 48 рисунков. Общий объем работы составляет 171 страницу.
