曹賀

摘要：筆跡心理學是根據(jù)筆跡來分析書寫者性格特點的一門科學，已經(jīng)發(fā)展為應用心理學的一個分支，應用領域非常廣泛。當前筆跡心理分析方法主要有兩種：一是筆跡學專家根據(jù)實踐經(jīng)驗，結(jié)合應用心理學來分析；二是通過性格量表問卷調(diào)查，結(jié)合筆跡樣本分析。前者以經(jīng)驗主觀判斷，準確率得不到保證；而結(jié)合調(diào)查問卷法分析筆跡特征，效率不高。提出一種基于支持向量機的機器學習方法，能夠自動分析筆跡，有效解決以上問題。

關鍵詞：筆跡心理學；支持向量機；自動分析；筆跡特征

中圖分類號：TP301

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2015）003-0032-02

0 引言

筆跡心理學是近年來國內(nèi)外研究的熱點，屬于應用心理學的一種。它以筆跡特征為研究對象，分析書寫者的心理和性格特點[1]。筆跡是人們書寫活動的結(jié)果，書寫的產(chǎn)生是客觀世界的各種刺激作用于視覺、聽覺，并由相應的傳入神經(jīng)傳到中樞，然后經(jīng)過大腦一系列的心理和生理綜合分析，發(fā)出指令，再由相應的傳出神經(jīng)將指令傳至手部，至此完成書寫動作。由此可見，人類大腦是筆跡形成的物質(zhì)基礎，筆跡是人類大腦心理活動的結(jié)果。

通過筆跡來分析性格具有很高的準確率，而且應用領域很廣泛[2]。在文化教育方面，可以通過一個人的筆跡，來分析其性格，通過對其性格缺陷進行有效指導，可以提高教育質(zhì)量。在刑事辦案方面，可以通過筆跡鑒別和分析來協(xié)助斷案，降低辦案難度，而且在偵查訊問中，可以通過筆跡分析嫌疑人的性格特點，有助于審問人員快速突破嫌疑人的心理防線。在心理學領域，可以通過筆跡分析一個人的心理活動，能夠進行更好的心理治療。

當前筆跡分析方法主要有兩種：一是由筆跡學專家進行鑒定；二是通過性格量表調(diào)查問卷，結(jié)合筆跡樣本進行分析。筆跡學專家雖然對筆跡的特征很了解，但主觀因素占據(jù)主導作用，不能保證結(jié)果的準確率。通過調(diào)查問卷的方式，一方面需要對筆跡樣本進行特征提取，還需要分析調(diào)查問卷的結(jié)果，雖然準確率很高，但時效性不強[3]。本文提出一種能夠自動分析筆跡的方法，用調(diào)查問卷的方法得到樣本，將這些樣本用機器學習的方法進行訓練學習，達到自動分析筆跡的目的。

1 相關技術(shù)

1.1 筆跡特征抽取

由于漢字的結(jié)構(gòu)非常復雜，漢字筆跡特征也多種多樣。筆跡特征之間有一定的相關性，比如行傾斜度和字傾斜度、橫筆壓和豎筆壓。如果能夠?qū)⒂嘘P聯(lián)的筆跡特征進行概括，可方便研究和分析[4]。

本文選用因子分析法對筆跡特征進行整理。

因子分析是用少數(shù)幾個因子描述許多指標或因素之間的聯(lián)系，即將相關比較密切的幾個變量歸在同一類中，每一類變量就成為一個因子，以較少的因子反映原資料的大部分信息。本文筆跡特征的因子分析結(jié)果如表1所示，受篇幅限制，分析過程不作論述。

可以看出，根據(jù)筆跡特征和公因子的因子載荷（相關系數(shù)），可以將有明顯因子載荷的特征概括為一類，如整篇壓力、橫筆壓、豎筆壓、粗細度與第一個公因子有明顯的相關性，可將這4個特征概括為一類，定義為書寫壓力。利用這種方法，可以把以上特征概括為6個特征因子：書寫壓力、概貌、字的形態(tài)、頁邊、運筆和字行間距。

1.2 性格量表選取

當前大多筆跡分析在獲取實驗數(shù)據(jù)時都采用國外的性格量表，如EPQ、16PF、MMPI等。這些量表只能在一定程度上反映中國人的性格特點，并不是完全根據(jù)中國人的生活習慣和文化制定的[4]。所以選取這些性格量表并不合適。

北京大學心理學系的王登峰等[5]根據(jù)研究確定了一個中國人人格結(jié)構(gòu)的七因素模型，并嚴格按照中國人性格特點編制了中國人人格量表（QZPS）。QZPS根據(jù)中國人人格結(jié)構(gòu)的七因素模型把性格劃分了7個維度，每一個維度都由不同因素構(gòu)成，較全面地概括了中國人的人格特點。本文選取該量表獲取相關實驗數(shù)據(jù)。

1.3 支持向量機分類原理

支持向量機在解決小樣本、非線性和高維模式識別中具有許多優(yōu)勢，非常符合小樣本、非線性和高維度的特點，選用支持向量機來進行分類得到的結(jié)果精確度較高[6]。

支持向量機將向量映射到一個更高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數(shù)據(jù)的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。建立方向合適的分隔超平面使兩個與之平行的超平面間的距離最大化，如圖1所示。平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。

徑向基函數(shù)的作用是接受兩個低維空間里的向量，計算出經(jīng)過某個變換后在高維空間里的向量內(nèi)積值。只要找到了這個內(nèi)積值，也即找圖1中的超平面，完成分類。

2 試驗設計及結(jié)果

2.1 試驗設計

（1）試驗選取40名大學生，采用CintiQ工具（一種電腦作圖工具，可以實時記錄筆壓、筆速、坐標等，方便筆跡特征選?。┇@取他們的筆跡樣本。因為有些筆跡特征需要在紙質(zhì)筆跡上進行獲取，所以實驗對象還要在統(tǒng)一的A4紙上，用統(tǒng)一的書寫筆寫一份樣本。書寫內(nèi)容盡可能包含漢字的各結(jié)構(gòu)字體。

（2）獲得筆跡樣本后，安排試驗人員填寫QZPS問卷（中國人人格量表）。將每個同學的筆跡樣本和調(diào)查問卷進行準確匹配。

2.2 試驗結(jié)果

根據(jù)筆跡樣本獲取筆跡特征，結(jié)合QZPS結(jié)果得到書寫者的性格特點，并作相關性分析，得到初步樣本數(shù)據(jù)，將三分之二樣本數(shù)據(jù)結(jié)合QZPS得到心理分析結(jié)果，作為輸入來學習分類系統(tǒng)，余下三分之一的數(shù)據(jù)對結(jié)果進行檢測。準確率達到90.3%，高于利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法[7]。

3 結(jié)語

本文在筆跡心理學有關研究的基礎上，基于支持向量機，提出一種可以自動對筆跡特征和心理進行分析的方法，能有效解決當前筆跡分析效率低、準確率不高的問題。

參考文獻：

[1] ABDUL RAHIMAN M，DIANA VARGHESE，MANOJ KUMAR G. Habit：handwritten analysis based individualistic traits prediction[J].International Journal of Image ，2013（2）：209-217.

[2] 江勇.筆跡和人格的關系[D].上海：華東師范大學，2008.

[3] N M OGHARREBAN， SHAHRAM RAHIMI，M SABHARWAL. A combined crisp and fuzzy approach for handwriting analysis[J].Department of Computer Science，2004（6）：351-356.

[4] CHAMPA H N， K R ANANDAKUMAR. Automated human behavior prediction through handwriting analysis[J].First International Conference on Integrated Intelligent Computing，2010（10）：160-165.

[5] 王登峰，崔紅.中國人人格量表（QZPS）的編制過程與初步結(jié)果[J].心理學報，2003（1）：127-136.

[6] SHITALA PRASAD， VIVEK KUMAR SINGH， AKSHAY SAPRE. Handwriting analysis based on segmentation method for prediction of human personality using support vector machine[J].International Journal of Computer Applications，2010（8）：25-29.

[7] CHAMPA H N，K R ANANDAKUMAR. Artificial neural network for human behavior prediction through handwriting analysis[J].International Journal of Computer Applications，2010（2）：36-41.

（責任編輯：陳福時）