El yazısı analizi ile insanların kişilik özelliklerinin tespit edilmesi
Identifying people's personality traits with handwriting analysis
Yazar: HİLAL MÜSEVİTOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ÖZTÜRK
KTO Karatay Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: El yazısı = Handwriting ; El yazısı tanıma = Handwriting recognition ; Grafoloji = Graphology ; Kişilik testleri = Personality tests ; Uzman sistemler = Expert systems

Özet:
Teknoloji her geçen gün hızla artıyor olsa da yazının insan hayatındaki yeri başkadır. Bilginin sonraki kuşaklara birikimli bir şekilde aktarılmasında yazının önemi büyüktür. Aynı zamanda duygu ve düşüncelerimizi de yazı ile kalıcı hale getirmek mümkündür.   El yazısı ise daha derin bir anlam içermektedir. El yazısı, yazan kişi hakkında birçok bilgiyi barındırır. Beyindeki nörolojik desenler tarafından temsil edilen kişilik özelliklerinin işaretidir el yazısı. Diğer bir deyişle beynimiz ve bilinçaltımız aslında alışkanlıklarımızın bir sonucu olarak karakterimizi biçimlendirmektedir. El yazısı incelenerek bireyin içinde bulunduğu ruh hali hakkında bir fikre varmak mümkündür. Sevinç, hüzün, öfke ve kaygı bunlardan bazılarıdır. 
Bu çalışma ile farklı meslek ve yaş gruplarındaki kişilerin kâğıda döktükleri yazılardan veri kümesi oluşturularak makine öğrenmesi algoritmalarına bu veri kümesi uygulanmıştır. Elde edilen kişilik analizi sonuçları ile uzman psikolog tarafından temin edilen kişilik testinden elde edilen sonuçların bir karşılaştırılması yapılmıştır. Bunun sonucunda makine öğrenmesi algoritmalarının (NB, Karar Ağaçları, Rastgele Orman, DVM) performansları karşılaştırılarak kişilik analizi için en iyi sonucu veren algoritma tespit edilmiştir. Doğruluk, kesinlik, hatırlama ve f1 skoru ölçütleri için tüm el yazısı özelliklerine bakıldığında ortalama olarak en başarılı algoritmaların Rastgele Orman ve Karar Ağacı algoritmaları olduğu görülmektedir. Bu algoritmalara en yakın başarı oranına sahip algoritmalar ise sırasıyla Lojistik Regresyon ve Destek Vektör Makineleridir.  Naive Bayes algoritmasının başarı oranı ise diğerlerine göre daha düşük olarak belirlenmiştir. 
Uzman psikologun uyguladığı kişilik testinden elde edilen sonuçlar ile el yazısı analizinden elde edilen sonuçlar %72 oranında eşleşmiştir.

Abstract:
Although technology is rapidly increasing day by day, the place of manuscript in human life is different. The importance of writing is great in conveying knowledge to the next generations in a cumulative way. At the same time, it is possible to make our feelings and thoughts permanent with writing. Handwriting has a deeper meaning. The handwriting contains a lot of information about the writer. It is an indication of the personality traits represented by the neurological patterns in his brain. In other words, our brains and consciousness actually shape our character as a result of our habits. By examining the handwriting it is possible to get an idea of the mood that the individual is in. Joy, sadness, anger, anxiety are some of them. 
In this study, a dataset was created from the writings of people in different professions and age groups, and this dataset was applied to machine learning algorithms. A comparison was made between the results of the personality analysis and the results obtained from the attached personality test. As a result, the performances of machine learning algorithms (NB, Decision Trees, Random Forest, SVM) were compared and the algorithm that gave the best result for personality analysis was determined. When looking at all handwriting features for accuracy, precision, recall and f1 score criteria, it is seen that the most successful algorithms on average are Random Forest and Decision Tree algorithms. The algorithms with the closest success rate to these algorithms are Logistic Regression and Support Vector Machines, respectively. The success rate of the Naive Bayes algorithm was determined to be lower than the others.
The results obtained from the personality test administered by the expert psychologist and the results obtained from the handwriting analysis matched at a rate of 72%.