【摘 要】
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笔迹是指人类在书写过程中留下的痕迹,是书写者生理心理机制之间相互作用、相互影响的产物。大脑是笔迹形成的基础,而书写又是大脑的反射活动,个体的书写过程需要大脑、小脑以及身体躯干的协调作用,并且会受到情感和人格等心理因素的影响,其中人格是影响笔迹的深层因素。笔迹与人格之间的联系十分紧密,因此,书写者的笔迹可以用来分析其人格特质。笔迹心理的研究横跨心理学、认知学、计算机学等不同的学科,笔迹心理的分析也广
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笔迹是指人类在书写过程中留下的痕迹,是书写者生理心理机制之间相互作用、相互影响的产物。大脑是笔迹形成的基础,而书写又是大脑的反射活动,个体的书写过程需要大脑、小脑以及身体躯干的协调作用,并且会受到情感和人格等心理因素的影响,其中人格是影响笔迹的深层因素。笔迹与人格之间的联系十分紧密,因此,书写者的笔迹可以用来分析其人格特质。笔迹心理的研究横跨心理学、认知学、计算机学等不同的学科,笔迹心理的分析也广泛应用于刑侦、管理、心理学和教育等领域。目前对笔迹心理的研究多采用传统机器学习的方法和统计学中的因子分析法,而用深度学习进行笔迹心理分析的研究较少。传统机器学习的方法和因子分析法均需要手工选择笔迹特征,但所选择的特征没有统一标准,对笔迹心理的分析不具有普适性;另外一些研究虽使用深度学习方法研究笔迹心理学,但只停留在笔迹识别阶段,未能深入研究笔迹与心理特征之间的内在关系。为解决以上问题,本文提出一种基于手写笔迹时空特征融合的人格特质评估方法,意在研究笔迹特征与心理特征书写者人格特质之间的映射关系,构建手写笔迹特征与16PF人格因素之间的计算机量化模型,使笔迹心理分析更具普适性,促进笔迹心理在各领域的实际应用。本文的主要工作总结如下:（1）本文首先使用两种方法对数据集进行扩充,一种是生成对抗网络变种WGAN-GP,另一种是基于笔画分割的数据扩充。然后将这两个数据集用于手写汉字与人格特质研究。并构建手写笔迹特征与16PF人格因素之间的计算机量化模型,提出基于手写图片特征的人格特质评估方法。本文构建了基于ResNet的回归模型,用于提取手写汉字图片中的笔迹相关特征。模型的输出是与16PF人格因素对应的16个预测分数。在两种数据扩充后的数据集上的MSE分别达到2.5604和2.4123,MAE分别达到1.1787和1.1493。说明提出的方法在一定程度上能够对通过书写者笔迹评估其人格特质。（2）对提出的基于手写图片特征的人格特征评估方法进行改进,提出基于ResNet和BiLSTM的时空特征融合模型。其中ResNet网络用于提取手写汉字图像的空间特征,BiLSTM用于提取手写笔迹的时序特征,并使用Attention机制对手写笔迹中不同时刻的笔画时序特征分配不同的概率权重。然后构建时空特征融合模块,使用回归方法对笔迹特征进行16种人格因素分数的预测。在两种手写汉字数据集上的实验证明,该方法性能均优于基于手写图片特征的人格特质评估方法。
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