Применение нечетких множеств для формирования психологического портрета личности

№ 4 (28) 2010

Г. В. Тарасова

Применение нечетких множеств для формирования психологического портрета личности

В работе анализируются современные методы составления психологического портрета личности и определяются преимущества использования графологии. Рассматривается возможность применения теории нечетких множеств для исключения противоречивых толкований при автоматизированном анализе почерка.

На современном этапе развития общества наиболее важными производственными ресурсами являются информация и знания, а любая инфраструктура, будь то государство, армия, право, финансы, транспорт, связь, здравоохранение, образование, наука, культура — создается и содержится обществом для оказания услуг. Важная черта современного общества — усиление роли и значения человеческого фактора. Достичь высокого уровня развития государства в настоящее время возможно только путем увеличения инвестиций в человека. Адаптация человека в современном мире, его самореализация в существующей социальной реальности возможны только при учете всех аспектов личности, в связи с этим становится важным не только определить уровень образования и профессионализма, но и составить психологический портрет человека.

Частные и коммерческие структуры уделяют особое внимание получению новых и совершенствованию существующих методов сбора и обработки информации для составления психологического портрета личности, повышению надежности и качества полученных характеристик.

Существуют различные методы составления психологического портрета: анкетирование, тестирование, наблюдение, сравнение, экстраполяция. Все эти методы достаточно хорошо проработаны, для большинства су-

100 J-

ществуют различные вариации, характеризующиеся направленностью на какую-то определенную характеристику личности. Однако они обладают следующими недостатками: полученный психологический портрет содержит субъективную оценку исследователя, требуют больших временных затрат как тестируемого, так и эксперта.

Одним из методов повышения достоверности психологического портрета является графологическая экспертиза. Почерк, как и отпечатки пальцев, сетчатка глаза, набор ДНК, является уникальным источником данных, позволяющим не только идентифицировать конкретного человека, но и при правильном применении с 90% достоверностью выявить его психологические характеристики. Но в современной практике данный метод не находит широкого применения в связи с недостатком квалифицированных специалистов. В то же время, набор параметров почерка позволяет охарактеризовать его владельца с психологической стороны, основываясь не на субъективном восприятии индивидуума, а на объективных параметрах, отраженных в письме.

Человек начинает писать с детства, причем, если первые попытки делаются еще в дошкольном возрасте, когда ребенок пытается бессознательно копировать символы, которые он видит, то в школе его обучают письму, объясняют структуру каждой буквы и приводят рукописные символы в опреде-

№ 4 (28) 2010

ленную систему, характерную для каждого языка. Далее на почерк накладывает свой отпечаток темперамент человека.

Темперамент — самая общая характеристика личности, не относящаяся к ее содержательной стороне. Свойства темперамента обусловлены такими особенностями организма и центральной нервной системы, в происхождении которых большую роль играет генотипический фактор. Следовательно, свойства темперамента мало изменяются в течение жизни, наиболее отчетливо обусловлены физиологическими свойствами организма человека и проявляются в моторике. Это дает основание предположить, что свойства темперамента тесно связаны с письменно-двигательным навыком и проявляются в почерке.

Однако, несмотря на индивидуальные особенности, которые присутствуют в любом рукописном тексте, он продолжает оставаться системой со своими правилами, закономерностями и элементарными единицами.

Составление психологического портрета личности по почерку может проводиться несколькими способами: вручную, когда для анализа привлекается эксперт-графолог; полуавтоматически, когда используется специальная программа, которая предлагает варианты почерка для сравнения с исследуемым, и человек выбирает наиболее подходящий вариант, а программа выводит обзорную характеристику на основе выбранных данных; и автоматизировано, когда установка свойств изображения рукописного текста и составление психологического портрета осуществляется программой.

В настоящее время достаточно развитыми являются первые два варианта, однако они не исключают недостаток обычных психологических исследований — субъективность. Разработка программного обеспечения системы обработки информации и принятия решения для полностью автоматизированного метода составления психологического портрета затруднена сложностью выделения свойств изображения рукописного текста, т. е. распознавания его образа.

Типичная задача автоматического распо- § знавания образов формулируется так: все множество подлежащих обработке изобра- ^ жений некоторым способом разбивается на конечное число классов, называемых образами [1]. Автоматическому устройству предъявляется изображение. Устройство должно решить, к какому классу оно относится.

Представляется вполне естественным, что поскольку необходимо устройство, принимающее решение, то алгоритмы его работы должны опираться на статистическую теорию решения. Объекты каждого класса (образы) характеризуются некоторой совокупностью признаков, каждый из которых может принимать одно значение из определенного множества. Возникает задача: с помощью семейства поверхностей разбить пространство признаков на непересекающиеся области и сопоставить каждую область одному из образов. Если это сделано, то процесс распознавания представляется достаточно простым: для предъявленного изображения нужно вычислить значения всех признаков, иными словами, определить некоторую точку в пространстве признаков; затем выявить, в какую из выделенных областей попадает точка. Изображение относится к тому образу, которому соответствует найденная область.

В этом описании сознательно не использовалось ни одно математическое обозначение, чтобы показать, сколь проста по своей сути эта задача в ее исходной постановке. Но тот факт, что сейчас трудно назвать область математики, которая не привлекалась бы к решению этой и близких задач, и что созданные на сегодняшний день автоматические устройства для распознавания образов уступают человеку, говорит о чрезвычайной сложности практической реализации.

В процессе развития органов чувств многие биологические существа с успехом решили задачу распознавания образов. Трудности построения систем, которые могли бы имитировать человеческие рассуждения и познавательные способности, оказались более существенными, чем предполага-

л 101

№ 4 (28) 2010

лось ранее [2]. Даже сегодня, при наличии широкого набора мощных средств, все еще невозможно построить машины, которые могли бы делать то, что многие дети делают с легкостью. По существу, все человеческие понятия являются нечеткими, т. к. они получаются в результате группировки (clumping) точек или объектов, объединяемых по сходству. Тогда нечеткость подобных групп (clumps) есть прямое следствие нечеткости понятия сходства. Гранулирование информации лежит в центре человеческих рассуждений, взаимодействий и формирования понятий.

Исходя из всего вышесказанного, было выдвинуто предположение, что если при определении свойств изображения текста перейти к оперированию не точными, а нечеткими множествами, то это позволит повысить достоверность и объективность выявления свойств изображения рукописного текста, которые в свою очередь могут быть использованы для получения психологических характеристик личности и составления психологического портрета.

Говоря о возможности определения свойств почерка, прежде всего необходимо выяснить, какое количество рукописного текста достаточно для анализа.

В таблице 1 представлена частота встречаемости букв в русском алфавите.

Учитывая частоты букв и их сочетаний, было установлено, что для выделения свойств почерка достаточно проанализировать предложение длиной 8-10 слов без учета союзов и предлогов.

Переходя к обработке изображений рукописных текстов, стоит отметить, что по результатам анализа возможности компьютерного распознавания рукописного текста был сделан вывод, что его перед обработкой необходимо векторизовать, т. е. перевести растровое изображение текста в набор отрезков прямых и дуг.

Для последующей работы над выделением свойств изображения рукописного текста нужно определить параметры почерка, которые будут вычисляться. На данном этапе работы рукописный текст анализируется по 10 параметрам: наклон букв, направление строки, разность размера заглавных и строчных букв, величина букв, разрывы в словах, интервалы между словами, правое поле, левое поле, верхнее поле, ширина почерка.

Опираясь на теорию нечетких множеств, каждый из этих параметров можно определить как нечеткую переменную, значениями которой являются символы нечетких множеств [3]. В то же время, каждая нечеткая переменная определена на области рассуждения U, заданной интервалом [а, Ь]. То-

U §

I

Е

И

&

с

е

Si £

I

I

S

I

t е

I

S

I

IS £

I Р

Частота встречаемости букв в русском алфавите

Таблица 1

Буква Частота Буква Частота Буква Частота Буква Частота

пробел 0,175 Р 0,040 Я 0,018 Х 0,009

О 0,090 В 0,038 Ы 0,016 Ж 0,007

Е, Ё 0,072 Л 0,035 З 0,016 Ю 0,006

А 0,062 К 0,028 Ь, Ъ 0,014 Ш 0,006

И 0,062 М 0,026 Б 0,014 Ц 0,003

Т 0,053 Д 0,025 Г 0,013 Щ 0,003

Н 0,053 Г 0,023 Ч 0,012 Э 0,003

С 0,045 У 0,021 Й 0,010 Ф 0,002

ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА /-

' № 4 (28) 2010

гда задача определения признаков почерка будет заключаться в выявлении соответствия между множеством символов нечетких множеств Т и областью рассуждений и. Можно считать, что это соответствие характеризуется нечетким отношением N, которое связывает с каждым символом х в Т и каждым объектом у в и степень ^ (ху) применимости х к у, т. е., определяя для кон-

кретного почерка его параметры, можно определить также степень применимости его значения.

Составим таблицу, в которой определим рассматриваемые параметры почерка как нечеткие переменные, выделим нечеткие множества, которые будут являться ее значениями, и укажем область рассуждений (таблица 2).

со о и

!

со

Таблица 2

Параметры почерка как нечеткие переменные

Нечеткая переменная Нечеткое множество Область рассуждения

наклон букв правый прямой левый [0, 180]

направление строки вверх прямо вниз [-90, 90]

разность размера заглавных и строчных букв небольшая средняя большая [0, 100]

величина букв маленькие средние высокие [0, 100]

разрывы в словах мало средне много [0, 50]

интервалы между словами мало средне много [0, 150]

правое поле узкое среднее широкое [0, 250]

левое поле узкое среднее широкое [0, 250]

верхнее поле узкое среднее широкое [0, 400]

ширина почерка узкий средний широкий [0, 100]

№ 4 (28) 2010

Тогда степень применимости определенной характеристики из нечеткого множества к значению будет определяться как

где в — символ нечеткого множества свойств параметра почерка, п — значение параметра почерка, определенное экспериментально.

Например, наклон букв составляет 42 градуса, и почерк определяется, как право-наклонный. Тогда нечеткая переменная наклон букв будет определена как (правона-клонный, 42) и ^ ( ) может быть 0,8.

Как видно из таблицы, при вычислении только 10 параметров почерка получается 310 комбинаций значений переменных. В свою очередь, каждое значение тоже является нечетким множеством психологических характеристик. При этом существует

5 вероятность, что для разных параметров по-| черка будут выявлены взаимоисключающие | толкования (характеристики).

Е Учитывая тот факт, что для каждого нечет-

6 кого множества определяется степень при-§ менимости его к нечеткой переменной, соот-

2 ветственно можно определить степень при-£ „

менимости толкований к этой переменной и

5 применить логические алгоритмы для устра-§ нения взаимоисключающих толкований.

| В настоящее время создано достаточна но мало методик, позволяющих определить Л темперамент личности, тип характера, ти-^ пы взаимодействий по почерку. Большинство из существующих методик записано на Ц бумаге и реализуется только в присутствии || опытного специалиста. ц В качестве преимуществ использования | автоматизированной системы для составле-с ния психологического портрета личности по ^ почерку можно выделить следующие: ¡2 • Возможность оценки совершенно не-| известных ранее людей, о которых ничего § не известно, кроме их почерка.

• Объективность оценки. Исключается

| возможность какой-либо предвзятости мне-

6 ния.

• Надежность критериев оценки. Графологические данные есть своеобразный стержневой, весьма стабильный показатель, в то время как конкретные поступки человека есть только сиюминутные результаты, колебания этой стержневой величины.

• Выявление психических заболеваний.

• Возможность дистанционного анализа.

• Независимость от языка написания.

• Минимизация временных затрат.

• Дешевизна.

• Получение материала для целенаправленного изучения кандидата.

• Выявление качеств для нормализации отношений в коллективе.

• Профессиональное ориентирование. В настоящее время использование графологии в нашей стране получает широкое применение в различных областях человеческой деятельности. Однако до сих пор отсутствуют полностью автоматизированные системы синтеза психологического портрета по почерку, что говорит о сложности их создания, т. к. в основе таких программ должно быть заложено понятийное человеческое мышление. В данной статье была сделана попытка осветить вопрос применения теории нечеткой логики к процессу синтеза портрета личности по почерку. Оперируя параметрами почерка, как нечеткими переменными, можно от простого получения набора психологических характеристик человека перейти к составлению психологического портрета, исключив противоречивость в толковании результатов, что приблизит автоматизированную систему к гуманистической системе и позволит получать достоверные результаты.

Список литературы

1. Бутаков Б. А, Островский В. Н, Фадеев И. Л. Обработка изображений на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1987.

2. Заде Л. А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных/интеллектуальных систем. — Новости Искусственного Интеллекта, № 2-3, 2001.

3. L. A. Zadeh. Quantitative fuzzy semantics. — Inform. Sci., vol. 3. 1971.