Почерк характер: Почерк и характер — Психологос — ШПИЛЬКИ

Содержание

Что скрывает почерк. Графолог с первых строк разгадает интеллект и характер | ОБЩЕСТВО: События | ОБЩЕСТВО

О бережливости Юлия Цезаря в Риме ходили легенды, это подтверждает и почерк императора: буквы он прописывал очень близко друг к другу и даже между строками умещал слова. Подпись бывшего президента США Дональда Трампа напоминает частокол и говорит о непримиримом характере владельца. А вот почерк Владимира Путина указывает на высокий интеллект и скрытность. О чём может рассказать ваш почерк, зачем нам эти знания и стоит ли отказываться от живого письма мы поговорили с графологом Ириной Романовой.

Протестные настроения отражает почерк

Светлана Ломакина, «АиФ-Ростов»: Ирина, мы вас знаем как руководителя культурно-выставочного центра ДГТУ «Донская казачья гвардия». И вдруг – вы специалист по графологии, расшифровываете старые письма. Как так вышло?

Ирина Романова: Раньше я работала директором по персоналу. И для расширения профессиональных знаний лет пять-шесть назад решила пройти мастер-класс графолога Ларисы Дрыгвать. Была под таким впечатлением, что поступила учиться в израильский институт графологического анализа Инессы Гольдберг. Училась три года онлайн, сдавала экзамены по скайпу. Меня это так увлекло, что были мысли сделать графологию новым видом деятельности, но тут возникла «Донская казачья гвардия», работа в которой занимает почти всё моё время. Основами графологии я сейчас делюсь с учениками одной из гимназий города. Считаю себя начинающим графологом, потому что графолог, как и врач, всё время должен практиковаться.

– Что почерк может рассказать о человеке?

Ирина Романова, графолог Фото: АиФ/ Светлана Ломакина

– Очень многое! Но чтобы сделать выводы, надо проанализировать сотни графологических признаков и совместить их определённым образом. У нас с коллегами уже есть такая шутка: они прячут от меня свои рукописные бумаги, потому что по почерку я могу определить их внутреннее состояние, настроение, мотивацию, желание и возможность выполнять рабочие задачи. Всех удивляет, что таким образом можно определить и IQ.

Хорошо видно по почерку отношение к социуму. Если человеку важно общение, то один из признаков – хорошая читабельность, наклон вправо, определённое расстояние между словами и буквами. Если же человек настроен протестно, то у почерка часто появляется левый наклон. К примеру, так писала Ксения Собчак, когда активно занималась политической деятельностью. У подростков почерк нестабильный, но это естественно, личность формируется, человек ищет себя. Когда он обижен на родителей, хочет закрыться в своей комнате, побыть один, почерк наклоняется влево; когда ему нужно внимание мамы или одноклассников, почерк приобретает правый наклон. Интроверта часто можно узнать по маленьким буковкам и прямому наклону. Через почерк видна скорость мыслительных процессов – насколько быстро человек может принимать решения. Если он пишет медленно, выводит каждую буковку, так он и решения принимает. Ещё интересный момент: почерк показывает, каковы мы на самом деле, а подпись – то, какими хотим предстать в глазах других людей. Наша своеобразная визитка, презентация себя.

Ирина Романова родилась 22 апреля 1967 года. Окончила Ростовский государственный университет, получив квалификацию юриста. Длительное время работала директором по персоналу в крупных компаниях. С 2017 года активно развивает культурно- выставочный центр ДГТУ «Донская казачья гвардия», знакомя гостей со всего мира с историей родного края. Разносторонний человек, одно из увлечений которого – графология.

– Можно научиться писать как-то иначе?

– Самый главный постулат, который я стараюсь до всех донести, пишет не рука. Пишет наш головной мозг. Пример – Ник Вуйчич. У него нет ни рук, ни ног, он пишет ртом, зажав маркер в зубах. При этом у него очень живой и хорошо читабельный почерк. Есть масса примеров, когда человек попадает в аварию, теряет правую руку, начинает писать левой, и почерк в ряде своих основных характеристик остаётся таким же. Отвечаю на ваш вопрос – в течение жизни вы и будете писать немного иначе, потому что меняетесь сами, ваше отношение к людям, обстоятельствам.

Почерк – это маска

– Много лет назад к нам в редакцию писал из тюрьмы маньяк Муханкин. У него был очень аккуратный почерк, красивый, с завитушками. Стихи даже присылал.

– Это маска, он старался показать себя лучше, чем есть. Можно украсить буквы завитками, но толстые однообразные штрихи с тупыми окончаниями скажут о примитивности и «толстокожести», а жёсткие, царапающие – о том, что человек не чувствителен к своей боли и боли других людей. Есть и другие показатели – незрелый, медленный почерк с застреваниями, буквы без индивидуальных особенностей, раздутые в средней и нижней зоне и др. Подчёркиваю, все анализируется только в комплексе! Графологи никогда не скажут: этот будет воровать, обманывать, станет убийцей. Графолог сделает вывод, что при стечении определённых жизненных обстоятельств человек с таким почерком может пойти на такое-то преступление. Хотя, в XIX веке в царские суды приглашали экспертов по графологии и те давали заключение, которое учитывали при вынесении приговоров.

– Хорошо, вы всё это знаете и вдруг вам попадается письмо человека. И почерк говорит о нём совершенно не так, как человек себя позиционирует. Бывает такое?

– Конечно. И очень интересно это проследить в письменных отзывах гостей нашего центра. Как-то нас посетил один серьёзный, приятный во всех отношениях мужчина: вёл себя вежливо, не спорил, не перебивал. Но когда я увидела его почерк, поняла, что такое поведение для него – большая работа над собой. То есть, он соблюдал нормы социума, но сам по себе был другим. Почерк спрессованный, буквы разного размера, угловатые, с резкими выбросами штрихов, что говорит о сильном напряжении, неуступчивости, довольно высокой степени агрессии, непримиримости. Могу предположить, что среди близких этот человек именно такой. Оставляют отзывы и известные люди, например, Захар Прилепин, Павел Басинский. Глядя на их почерки, я могу сделать некоторые выводы и об их характерах. Но озвучивать публично можно только с согласия написавших. Это требование профессиональной этики графологов.

– Для графолога имеет значение, на каком языке написан текст?

– Нет. Но есть общие тенденции в почерках стран или почерках поколений. К примеру, в западных странах почерки свободнее, чем в России. Почерки наших родителей зачастую похожи, разборчивы, с большим количеством параллельных линий. И это понятно: люди жили в рамках определённой идеологии, старались придерживаться норм поведения и правил, которые были приняты в обществе. К тому же, на их долю выпало много горя – война, голод. Пережитое напряжение, тревога, страх отражается в почерке изломами, угловатостью, дрожанием линий.

Сейчас почерки другие – часто их сложно прочесть, с разными наклонами, размером букв, с несоблюдением полей на листе бумаги. Как будто из-под ног выбили какую-то основу, необходимую всем. А ведь именно это мы и наблюдаем в современной жизни. Старая идеология ушла, новая, объединяющая всех, не найдена. Мы не уверены в своём будущем, часто испытываем стресс, и это видно в почерках.

Пишите чаще

– Почерковед и графолог – это разные профессии?

– Разные. Почерковед также изучает почерк, но для него главное дать ответ на вопрос, текст написал один и тот же человек или разные? Графолог решает другую задачу: узнать личность человека.

– Где можно применить сегодня в Ростове профессию графолога?

– Графология тесно связана с психологией, она позволяет экологичными способами получить более точное представление о личности человека. Применима она и в профориентации. Ведь по почерку можно определить, в каких профессиях человек будет наиболее успешен. А для специалистов служб персонала это просто «золотое дно»! Деловые качества кандидата на работу определяются очень точно через его почерк.

– Сегодня мы мало пишем рукой: ведём электронные ежедневники и так далее. Писать надо?

– Надо, потому что это влияет на работу мозга и может уберечь нас от его деградации. Когда мы пишем, активизируются многие отделы головного мозга, формируются новые нейронные связи. Когда пишем, тренируется память. Помните шпаргалки? Многие писали их не для того, чтобы воспользоваться на экзамене, а чтобы лучше запомнить. Когда мы набираем текст на клавиатуре, наш мозг решает намного меньше задач.

– То есть, для того, чтобы спасти нашу нацию, нужно как можно больше писать рукой?

– Да. Диджитал-технологии сильно облегчают жизнь. Но если они будут не сопровождать, а заменять функции головного мозга, ни к чему хорошему это не приведёт. Людьми будет легче манипулировать, навязывать им свои идеи, формировать нужное поведение. Не кажется ли вам, что некоторые отголоски этого мы уже видим в реалиях? Снижение интеллектуального потенциала определённо скажется на развитии страны. Так что пишите рукой!

Какой почерк – такой и характер

Доказано, что характер и почерк человека взаимосвязаны. Наш почерк так же уникален как голос и отпечатки пальцев, наш почерк уникален. Вы скажете: «Но ведь в зависимости от ситуации меняется и почерк человека: иногда старательно выводишь каждую букву, а иной раз наспех таких каракулей настрочишь…» Мы ответим: что бы вы ни написали, вы сделаете это в присущей только вам манере. Ведь пишем мы не рукой, а мозгом!

Почерк – это визитная карточка человека!
Известно, что почерк напрямую зависит от характера человека. Однако новейшие исследования психологов показывают, что существует и обратная связь. Изменив почерк, можно развить такие черты, как терпение, усидчивость, собранность, аккуратность…

Вы не сможете научить ребенка писать красиво, если он не умеет завязывать шнурки или застегивать пуговицы.
Компьютеры, смартфоны, планшеты… Мы уже и не представляем, как можно обойтись без этих гаджетов! Современный человек вместо записок пишет SMS, получает письма по «имейлу», ходит в магазин со списком продуктов в телефоне. Разумеется, и дети чуть ли не с пеленок пользуются этими техническими новинками. Складывается впечатление, что письмо ручкой по бумаге – атавизм. Так может и не нужно терзать детей каллиграфией?
Не спешите с выводами! Красивый почерк предназначен не только для письма – это лишь наиболее очевидная его функция. Что же еще каллиграфия дает ребенку в плане развития? Красивый почерк положительно влияет на интеллект! Во время письма у ребенка задействованы пальчики и кисти рук, работу которых контролирует определенный участок мозга. А рядом с этим участком расположены зоны, отвечающие за внимание, концентрацию, координацию, память, образное и пространственное мышление и т. Д.

За хороший почерк отвечает целый ряд факторов. Но в первую очередь это хорошо развитая мелкая моторика и понимание строения букв, которые пишешь. У многих детей и даже взрослых мелкая моторика развита недостаточно, а осознанное понимание строения букв и вовсе отсутствует. Отсюда и появляются проблемы с почерком – буквы неровные, корявые, наклон «пляшет», соединения не те или вовсе отсутствуют.
Для хорошего почерка важно соблюдать правила строки, выдерживать ровные поля страницы, как слева, так и справа, придерживаться одинакового размера и наклона букв, правильно их соединять.

Почерк изменяется на протяжении всей нашей жизни, но его основы закладываются в детстве!
В интеллект-школе «BRAVO», начиная с самого первого занятия, почерку уделяется большое внимание.
Здесь детей учат не просто писать, а писать аккуратно и красиво.
Для выработки правильного почерка в интеллект-школе «BRAVO» используют различные типы упражнений, проводят минутки чистописания, соревнования на самую красивую букву… Мы хотим, чтобы все ученики не только красиво писали, но и красиво мыслили.
Ведь почерк выводится движением руки, а всякое движение диктуется мозгом!
Чтобы был хороший почерк, у ребенка должна быть хорошо развита мелкая моторика.
Для этой цели в «BRAVO» проходят специальные тренировки для развития мелкой моторики – многочисленные упражнения, в которых задействуются пальцы рук: рисование, лепка, аппликация, массажи, пальчиковые игры и многое другое.

Сначала учимся контролировать свои пальцы и ручку в них. Затем – весь остальной мир!
Сделать почерк ребенка красивым можно в любом возрасте. Главное, надо запастись терпением и методично выполнять упражнения из специальных учебных прописей. При этом не забывайте контролировать освещение, осанку ребенка, то, как он держит ручку, расположение тетради. Выполняя все рекомендации, в скором времени вы будете гордиться красивым почерком и… характером своего ребенка!

ИВЕТА ЕМЕЛЬЯНОВА
Режиссер, продюсер.
Член Союза журналистов России.
Исполнительный директор
Образовательного центра «Вестник Кипра» и
Интеллект-школы «BRAVO».
25 582 120,
Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра..

23 января — День почерка (день ручного письма)

Начиная со времен византийского императора Юстиниана (5-6 век) в законодательстве находило закрепление исследование почерка в судебных целях. Император Нерон в одном из своих писем упомянул: «Я боюсь этого человека, потому что его почерк показывает, что у него предательская натура». А римский историк Светоний, характеризуя скупость императора Августа, отмечал, что он «писал слова, ставя буквы тесно одна к другой, и приписывал ещё под строками». Эти характеристики можно считать первыми дошедшими до нас фрагментами графологических исследований.

В России уже в XV веке сравнение рукописей использовалось при установлении подлинности документов. Позднее, в своде законов Российской империи 1857 г., указывалось, что «рассмотрение и сличение почерков производится по назначению суда». Такое исследование поручалось секретарям присутственных мест, учителям чистописания или другим преподавателям.

В XVII веке изучением письма стали заниматься графологи, которые стремились установить по почерку характер человека, основателем графологии считается французский аббат Мишон. XIX—XX века отмечены трудами по графологии французских криминалистов А. Бертильона и Э. Локара. Отечественная доктрина того времени представлена Е. Ф. Буринским, который впервые обратил вниманием на взаимосвязь между физиологическими особенностями человека и его почерком.

В 1622 году вышла в свет книга итальянца К. Бальдо «Как узнать природу и качества человека, взглянув на букву, которую он написал», которая произвела фурор среди читающей публики, а новое учение обрело в Европе массу последователей. Однако, после того как Людовик XV получил характеристику своего почерка, он велел изгнать из Франции всех графологов. Ему не понравилась правда, которую они изложили о нём.

Спустя несколько веков история повторилась, но уже в другой стране – Советском Союзе. Академик Владимир Бехтерев, увлекавшийся графологией, рассказал в кулуарах съезда психиатров и невропатологов о результатах экспертизы письма Сталина, в которой были слова: «Это почерк агрессивной личности с манией преследования». После этого случая академик погиб при невыясненных обстоятельствах, а графологию в стране объявили лженаукой. Расцвет судебного почерковедения приходится на 1970-1990-е XX века, тогда были предприняты удачные попытки установления пола, возраста, образования и даже роста исполнителя рукописи.

Современные почерковеды могут воссоздать портрет человека по 7 основным характеристикам: размеру букв, их наклону и форме, направлению почерка, интенсивности нажима, характеру написания слов и общей оценке почерка.

Почерк человека может меняться в зависимости от ситуации, настроения и других факторов. Когда человек испытывает сильные эмоции, он пишет с большим нажимом, чем обычно. Если человек каждый раз пишет разным почерком, то это говорит о его чувствительности и творческих способностях.

Интересно, что исследование почерка применяется ещё и в космической медицине. Записи, сделанные космонавтами на орбите Земли, тщательно изучаются учёными на предмет психологического состояния нервной системы космонавтов в момент написания.

Кстати, автограф, как собственноручная подпись автора, тоже есть предмет изучения графологов. У этих слов даже корень один.

Красивый почерк сейчас становится всё большей редкостью. Мы все куда-то спешим, даже в написании элементарных слов. Неразборчивостью писаний знамениты врачи, в ускоренном темпе современной жизни это стало их профессиональной чертой.

И всё же не стоит забывать, что почерк человека похож на искусство. Мы можем использовать его, чтобы выразить себя и быть творческой личностью. Это почти как ремесло. Не зря традиционные учителя хотели бы учить своих учеников «чистописанию», а не просто «написанию». Более высоким видом искусства является каллиграфия. Люди могут учиться писать каллиграфически одну букву в течение нескольких лет. К сожалению, такое упорство уже практически уникально.

Для того чтобы по письму или автографу описать человека, необходимо знать систему признаков почерка, каждый из которых может иметь несколько значений. Например, нельзя сказать, что если человек выводит идеальные каллиграфические буковки, значит, он педант, а если пишет неразборчиво – значит, он растяпа. Всё намного сложнее. Во всех перипетиях письма способен разобраться только опытный графолог. Однако существуют упрощённые методы, которые позволяют каждому из нас попробовать себя в роли графолога.

Узнать характер человека по почерку Вы сможете,
прочитав эти книги…

Как по почерку определить характер человека просто и с примерами

В статье мы расскажем:

Что такое графология
Виды почерка и их расшифровка
Как определить характер человека по почерку
Расшифровка подписи
Темперамент по почерку
Почерк расскажет об уровне ответственности личности
Желание выделиться: почерк и подпись
Примеры анализа почерка
Эксперт: как по почерку определить характер человека
Заключение

Манера вашего письма говорит о темпераменте, характере и настроении. В этой статье мы вам расскажем, как по почерку определить характер человека, сделаем расшифровку почерков, а также покажем примеры.

Что такое графология

Графология – это наука, которая занимается изучением характера личности на основе почерка. Это название дал французский священник Фландрэн. Если переводить слово «графология» с латинского, то увидим, что оно состоит из двух простых слов: grapho (пишу) и logos (наука).

Графологический анализ – это проективный метод психодиагностики личности по почерку.

Почему графоанализу можно доверять?

Вы когда-нибудь встречали одинаковый почерк у двух разных людей? Возможно, вам встречались похожие по стилистике почерки, но абсолютно идентичных нет.

Почему?

Почерк формируется посредством мелкой психомоторики человека. Соответственно, он формируется тем, что управляет психомоторикой: центральной нервной системой, а также сознательными и бессознательными механизмами психики. ЦНС и психика – обуславливают особенности личности и поведения человека. Таким образом, почерк отражает то, что мы называем личностью.

У каждого человека свой уникальный почерк. И это не случайно. Почерк четко отражает подсознание человека, а подсознание — это кладезь информации. В нем все самое сокровенное, то, что порой скрыто от самого человека.

О чем же может рассказать почерк?

Во-первых, почерк безошибочно показывает интроверт или экстраверт человек. Его сильные и слабые стороны, уровень интеллекта (IQ), уровень развития эмоционального интеллекта (EQ).

По почерку можно определить благонадежность и стрессоустойчивость, жизненные ориентиры, принципы, установки и многое другое.

Профориентирование — огромная область в графологии. С помощью анализа почерка можно помочь как взрослому так и ребёнку определиться с профессией или видом деятельности.

Диагностика почерка ребёнка возможна с 14 лет. До этого возраста личность ребёнка находится в стадии формирования, поэтому возможны неточности.

Хотя, по опыту, могу заметить, что даже до 14 лет основные проблемные зоны у детей уже заметны!

Виды почерка и их расшифровка

Вид почерка	Расшифровка
Размашистый	Великодушность, но в то же время халатность
Сжатый	Придирчивость и мелочность
Неразборчивый	Нервозность, торопливость, гиперактивность
Бледный	Неуверенность в себе, одиночество
Твердый	Твердость, решительность, уверенность в себе и в своих поступках
Дрожащий	Депрессивность, неуверенность в себе, подверженность страхам
Крупный	Открытость к новым знакомствам, доброта, эмоциональная устойчивость
Мелкий	Сдержанность, целеустремленность , скрытный образ жизни
Тянущийся	Лень, расслабленность
Волнообразный	Обман, изворотливость, склонность к авантюрам
Прямой	Сдержанность, рассудительность, адекватная самооценка

Как определить характер человека по почерку?

Размер букв

Анализируя почерк, надо учитывать размер букв. Например, с возрастом и из-за перегрузок размер букв в почерке увеличивается. Информация, полученная о почерке людей от 25 до 45 лет считается наиболее надежной.

Средние буквы являются наиболее распространенными. Если вы встретите эти буквы, изучая почерк какой-либо личности, знайте, что они не содержат конкретной информации об их владельце.
Крупные письменные символы указывают на то, что владелец обладает лидерскими качествами. Чаще всего такая личность довольно эмоциональная и легка в общении, без проблем знакомится и заводит новые отношения.
Строчные (маленькие) буквы говорят о решительности и сдержанности. Часто такие буквы указывают на скрытность личности.

Нажим пера

Как нажим пера определяет характер?

Виден довольно сильный нажим, т это характеризует энергичную, решительную, целеустремленную, работоспособную личность. Этот человек всегда смотрит на жизнь с оптимизмом.
Если кроме сильного нажима еще идет и сильный наклон, то можно утверждать о принципиальном человеке, который строго относится к себе и к окружающим.
В том случае, если наблюдается мягкий и довольно слабый нажим, то можно утверждать о слабоволие, об отсутствие собственной позиции, мнения. У таких личностей часто наблюдается зависимость от окружающих. Также к ним относятся такие характеристики, как: легкомыслие, медлительность, ранимость, задумчивость, сложность принятия решений.

3 важных шага, которые должна пройти каждая женщина

Аника Снаговская

Автор и ведущая женских тренингов по гармонизации женской энергии. Мастер по снятию ограничивающих убеждений и мастер расстановок.

Я подготовила для вас три урока, которые помогут вам лучше понять себя, снять ограничения, мешающие почувствовать себя любимой и жить счастливо.

Видео-урок с медитацией: 5 состояний женственности

Вы узнаете про 5 женских состояний, которые есть в каждой женщине, как они проявляются и какие архетипы у вас больше всего проявлены, а какие не развиты.

Видео-урок + медитация: Как отпустить прошлые отношения

Рассказываю, что необходимо сделать, чтобы освободить свое сердце от старых чувств, и разорвать энергетические нити связывающие вас с прошлым партнером.

Аудио запись: Нейро-аффирмация «Любовь к себе»

Благодаря этой нейро-аффирмации вы сможете вернуть любовь к себе и почувствовать искреннюю благодарность и счастье за каждый свой день.

Скачать материалы

Поля

Кроме перечисленных характеристик, черты личности по почерку можно узнать посмотрев на то, какие поля оставляет человек:

Если это узкие поля, то о таких людях можно сказать, что они бережливы. Кроме этого у такого человека часто выявляется мелочность. Чем уже поля, тем больше выражены эти качества, иногда бережливый человек превращается в скупого.
Если это широкие поля, то к личностным характеристикам автора можно приписать щедрость. В конкретных случаях такое качество человека может перейти в отрицательное, а именно – расточительство.
Слишком широкие поля характеризуют человека, как тщеславного, который желает постоянно роскоши и хвастается этим.

Направление строки

«Волнообразные» строки характеризуют людей, которые часто склонны к перепадам настроения и приключениям. В некоторых случаях такие строчки говорят о склонности личности к обману и сообразительность.
Ровные строки, которые написаны как бы по линейке – имеет место утверждать о таких характеристиках личности, как рассудительность и сдержанность. Чаще всего такие люди обладают адекватной самооценкой, очень правильно оценивают свои возможности.
Когда видно, что строка поднимается, можно говорить об оптимистическом отношении к жизни.
Если строка спускается, то человек пессимистично относится к жизни, а также чаще всего у таких личностей заниженная самооценка.

Форма букв

Угловые и острые буквы. Если вы столкнетесь с этим стилем письма при изучении характера человека по почерку, то знайте, что это часто намекает на такой признак, как эгоизм.
Округлые и гладкие – податливость и уступчивость. Такой человек относится ко всем лояльно, обычно с трудом добивается своих целей.

Связанность

Расшифровка подписи

Темперамент по почерку

Почерк расскажет об уровне ответственности личности

Тема серьезная, животрепещущая и анализ почерка человека может оказаться для Вас значительной подсказкой в вопросе того, насколько Вы можете ему доверять важные дела.

Вы знали, что ответственность бывает двух видов? И, конечно, посмотрев на почерк человека, можно понять, какая ответственность именно у него.

Ответственность-перестраховка. Ответственность не зрелая, не по собственной воле. Т.е. человек ее проявляет зная, что на него смотрят. В противном случае — ее как ни бывало.
Взрослая ответственность. Ответственность зрелой личности не зависит от того, смотрят на тебя или нет.

Давайте рассмотрим на примере двух почерков.

Первый почерк — мужской, правша, 40 лет.

Почерк выглядит гораздо младше возраста автора.

Буквы стандартные, как по прописям. Никаких собственных изобретений. Никаких упрощений, все очень стандартно.

Обратите внимание на акцент на средней зоне букв. Меньше внимания уделено верхним и нижним зонам, (Кстати, напомню, что по ним мы ещё смотрим IQ!), все сосредоточено на себе.

Округлые, пухлые, немного неуклюжие, банальные буквы.

Движение медленное.

Есть ли ощущение потока, волны, динамики? Нет! (+наклон прямой, сильный нажим).

Движения нет, все застыло. Много напряжения.

Штрихи жирные, даже немного навязчивые. Напрочь отсутствуют тонкие связочки.

Высокая степень однородности. Нет живости, лёгкости, беглости.

Уже догадываетесь, о каком типе ответственности свидетельствует этот почерк? Да, “ответственность, когда кто-то смотрит. Перестраховка”.

И следом рассмотрим второй образец почерка:

Девушка, 31 год, правша

Напряжение чередуется с расслаблением.

Появляются тонкие штрихи, легкие связи. Текст уже не такой жирный и навязчивый.

Видно поток мысли (наклон уже правый). Несомненное ощущение движения.

Это движение немного сносит читабельность, из-за этого буквы не такие выписанные. Они уже не напоминают нам прописи.

Почерк кажется зрелым, индивидуальным.

Уровень Развития Личности значительно выше, чем в предыдущем варианте.

Безусловно, девушка — по-настоящему ответственный человек.

Желание выделиться: почерк и подпись

Есть три распространенных варианта проявление в почерке желания выделиться:

Когда почерк отражает низкую самооценку, а желание выделиться компенсируется подписью: она становится больше почерка, сложной, длинной, с дополнительными элементами.
Когда усложненным и украшенным становится сам почерк: в него добавляют петли и элементы.
Если он похож на пропись, то тогда человек старается быть эффектным в рамках принятого канона красоты.
Если почерк более небрежен и/или оригинален, с левым наклоном, возможными углами и/или импульсивными движениями, то автор почерка готов на более экстравагантные решения.

Первые два варианта отражают желание человека выглядеть “лучше”, чем он есть, скрыть себя настоящего. Такой человек прикладывает много усилий к своему внешнему виду, манерам, поведению, у него хороший вкус и чувствительная самооценка.

Во втором случае добавляется противопоставление миру: выделиться не столько красотой, сколько непохожестью.

Если изменения касаются только заглавных букв, то автор такого почерка любит себя ярко преподнести при первой встрече, он умеет себя подать так, что такого человека точно не забудешь. У него может быть стабильная самооценка, а могут быть комплексы и сомнения, но настоящая натура все равно быстро проявит себя.

Примеры анализа почерка

Ирина Бухарева – эксперт-графолог. Она сделала анализ почерка известного человека Зигмунда Фрейда.

В почерке слишком много негатива: искажения в формах. Его главной целью было вывести “на чистую воду” другого человека.

Много так же психологических проблем и комплексов почерк выводит на обозрение: нездоровые перепады в нажиме и напряжении штриха, переменчивость средней зоны, “кирпичная кладка” в расположении слов на строках, надломленности в штрихах. Все это показывает сильное эмоциональное напряжение, комплекс неполноценности, неустойчивость, беспокойство, неудовлетворенность, тревожность, озлобленность, депрессивные тенденции.

Много внутри него противоречий. Постоянный страх, потребность защищаться от окружающего мира, т.к. видел в нем угрозу, позиция оппозиции. И именно это желание – «вывести других на чистую воду» и послужило истинным толчком к его теории.

Анализ почерка нарцисса

Все думают, что нарцисс – это нарциссический эгоист, образованный педант, который считает, что весь мир вращается только вокруг его личности. Он человек тщеславный, равнодушный к чужим проблемам. Это слово часто используется с негативным подтекстом. Но так ли это с психологической точки зрения? Какова природа нарциссизма и как это отражается в почерке?

Эксперт: как по почерку определить характер человека?

Светлана Филатова – графолог, физиогномик, медийная личность, эксперт ТВ.

В видео Светлана рассказывает о том, что такое графология и как по почерку определить характер человека.

Заключение

Подведем итоги сказанного: графология – это наука, которая изучает характер человека по почерку. Как по почерку определить характер человека? Очень просто, мы сделали расшифровку всем характеристикам почерка. Вам остается лишь либо пройти тест, либо самим сделать расшифровку, либо обратиться к специалисту.

Почерк — отражение характера человека

ПРО ПОЧЕРК

Почерк является отражением личности человека, его характера. Но и более того, почерк позволяет понять, к чему человек стремится, что хочет скрыть, что является его сутью.

ПРО ЛЬВА ТОЛСТОГО

Это один из самых известных русских писателей — Лев Толстой. Как мы знаем, он был дворянином, графом. И это легко увидеть, потому что и имя, и фамилия прописаны полностью, вплоть до аккуратного штриха над буквой «Й». Здесь, в первую очередь, проявляется самоуважение, внимание к деталям, что мы знаем по его творчеству. Потому что такие глобальные, масштабные произведения невозможно было написать человеку неусидчивому. Важный элемент — подпись очень разборчивая. Прочесть её не составит никакого труда. То есть человек искренен и хочет быть понятен другим. Даже более того, он хочет что-то им объяснять, быть учителем. Не случайно он стал писателем.

ПРО АЛЛУ ПУГАЧЁВУ

Наша известная певица. Что обращает на себя внимание? Во-первых, подпись устремлена наверх, множество штрихов в букве «П». Ничто не налезает друг на друга. И все эти завитушки, петли хорошо дополняют друг друга. Устремление же подписи наверх говорит об уверенности в своих силах, о способности достигать новых высот. У человека, который не уверен в себе, подпись обычно опускается вниз. У человека уверенного в себе, подпись наоборот поднимается вверх.

ПРО ПОЧЕРК ВРАЧЕЙ

Во-первых, это очень большая доля, скажем так, писанины, которой наши врачи обременены в лечебных учреждениях. Ну, а вторая причина — врачи зачастую не хотят полностью озвучивать диагнозы пациентам, считая, что это не в их интересах, не в интересах пациентов. И поэтому пытаются скрыть то, что на самом деле написано. От чего с годами вырабатывается неразборчивый, скрытный почерк.

ПРО ПОЧЕРК И ВРЕДНЫЕ ПРИВЫЧКИ

В частности почерк может использоваться при тестировании водителей. Так как алкоголизм очень хорошо проявляется в почерке. Есть такой типаж — почерк человека, зависимого от алкоголя. То есть если это регулярные возлияния, то это неизбежно отразится в почерке, и такого человека можно определить.

ПРО АЛЕКСАНДРУ ЕМЕЛЬЯНОВУ

Достаточно округлый почерк. Резких штрихов как таковых нет. Можно предположить, что автор женщина. Что сразу видится ещё: многие буквы и даже цифры обведены по несколько раз, кроме того, многие слова подчёркнуты. Это говорит о том, что автор часто возвращается к тому, что он уже сделал. Пытается переосмыслить, обдумывает, не всегда уверен в себе. Так как многократное написание одного и того же, говорит о том, что человек рефлексирует. Плюс мягкость рисунков, как и мягкость почерка выдают чувственную натуру. Буквы все связаны, и можно говорить о том, что скорее человек полагается на логику, чем на интуицию. Но можно в то же время говорить, что он подвержен таким чувственным порывам, эмоциональным порывам. Если мы посмотрим на почерк, то увидим, что строки не параллельны друг другу. То есть чувственное начало человека оно очень хорошо проявляется в том числе и в рисунках. Если мы посмотрим все приведённые здесь рисунки, они достаточно хорошо, эмоционально проработаны.

Почерк, характер и судьба связаны между собой /// Каллиграфъ // Почерк новой жизни / Официальный сайт

	Почерк нашего «Я» Связь характера человека с его почерком была замечена ещё в древности. Особенности письма порой могут рассказать о человеке больше, чем слова. Но между характером и почерком существует и обратная связь, поэтому грамотная коррекция детского почерка положительно влияет на черты личности, развивая в характере ребёнка лучшие качества. Подробнее
	Этот почерк реально исправляет характер Целенаправленно работая над красотой и скоростью письма в «Каллиграфе», дети исправляют почерк и вырабатывают у себя лучшие черты характера: целеустремлённость, организованность, трудолюбие, аккуратность. Подробнее
	Почерк и судьба Красивый и быстрый почерк положительно воздействует на развитие ребёнка. Совершенствуя характер школьника, вырабатывая в нём необходимые для жизни качества, отличный почерк положительно влияет и на его успеваемость в школе, и на всю его дальнейшую судьбу. Подробнее
	Умный почерк умному ребёнку Ребёнок может быть очень умным, но иметь большие проблемы с почерком. Настолько большие, что они могут серьёзно отразиться на успеваемости. «Каллиграфъ» помогает умному ребёнку обрести умный почерк. Новый почерк станет верным другом школьника и выручит его и на контрольных работах, и на письменных экзаменах. Подробнее
	Как почерк закаляет характер Обучение красивому письму на быстрой скорости закаляет характер школьника, учит его побеждать скуку и лень, успешно преодолевать жизненные трудности. Подробнее
	Красивый и быстрый почерк исправляет характер Характер ребёнка вместе с его почерком меняются в лучшую сторону, об этом после занятий в «Каллиграфе» рассказывают сами дети и родители. Нечитаемые буквы и цифры сменяются новыми — ровными и стройными. На смену лени, небрежности и пассивности приходят ответственность, целеустремлённость и старательность. Подробнее

Характер по почерку: как определить

Характер по почерку можно изучить с помощью науки графологии. Профессиональный графолог может многое узнать о личности человека по тому, как он пишет.

Однако и обычные люди, ознакомившись с ключевыми моментами графологии, смогут в общих чертах определить характер по почерку.

Графология — наука определения личностных качеств человека по его почерку.

Определяем характер людей по почерку

Графологи, как правило, для серьёзного анализа изучают несколько листов исписанных человеком.

Считается, что на первом листе человек пишет менее естественно, чем на последующих. Поэтому последние страницы длинных текстов представляют наибольший интерес, для того чтобы изучить характер по почерку.

Как определить характер по почерку? Прежде чем изучать характер по почерку, внимательно посмотрите на сам листок, на котором написан текст.

Листок может много рассказать о его хозяине:

Например, маленький лист бумаги с оборванными краями, следами жира или грязи говорит о том, что его хозяин с большой вероятностью неряха, растяпа и, возможно, жадина.
Большой, аккуратный, чистый лист бумаги часто говорит о щедрости и аккуратности, но также может быть свидетельством расточительности.

Размер

Определяя характер по почерку, учитывайте размер букв. Размер меняется с возрастом, а также в зависимости от текущего физического состояния.

Например, с возрастом и при утомлении написание слов становиться крупнее. Считается, что максимально достоверную информацию даёт почерк в возрасте от двадцати пяти до сорока пяти лет.
Буквы среднего размера встречаются наиболее часто. Если вы наткнулись на такие буквы, изучая характер по почерку, знайте, что никакой специфичной информации о его обладателе они не дают.
Крупно написанные символы говорят о том, что у их обладателя есть лидерские способности. Такие люди эмоциональны и лёгкие в общении. Без проблем знакомятся и устанавливают новые связи.
Маленькие буквы говорят о целеустремлённости и сдержанности человека. Иногда они являются признаком скрытой и замкнутой личности.

Поля

Чтобы узнать характер по почерку, внимательно рассмотрите поля:

Люди, оставляющие узкие поля, часто обладают такими качествами, как бережливость. Иногда узкие поля могут говорить о мелочности автора. Чем уже поля, тем более ярко выражено качество бережливости, порой, оно может доходить до скупости.
Широкие поля, напротив, говорят о щедрости автора. Чем шире поля, тем больше вероятность того, что человек окажется не только щедрым, но и расточительным. Чрезмерно широкие поля также могут говорить о тщеславии, стремлении к роскоши и хвастовству.

Нажим пера

Изучая нажим можно узнать не только характер по почерку, но и эмоциональное состояние человека в момент письма. Чем сильнее были эмоции, тем сильнее нажим.

Сильный нажим характерен для энергичных людей и трудоголиков. Такие люди легко налаживают контакт с окружающими, обладают низкой степенью замкнутости.
Лёгкий нажим, напротив, характерен для людей, предпочитающих одиночество и спокойствие общению. Такие натуры часто бывают романтиками.

Направление строк

Изучая характер по почерку, внимательно рассмотрите как написаны строки:

Люди, склонные к частым переменам настроения и авантюрам, нередко являются обладателями «волнообразных» строк при письме. В некоторых случаях такие строки говорят о склонности автора к обману и изворотливости.
Прямые строки, написанные как по линейке, выдают людей рассудительных и сдержанных. Часто такие люди имеют адекватную самооценку и трезво оценивают свои возможности.
Строка, поднимающаяся вверх, говорит о том, что её автор оптимист.
Строка спускается вниз — автор, вероятно, пессимист или имеет заниженную самооценку.

Связанность элементов письма

Определяя характер по почерку, изучите связанность элементов письма:

Почерк человека, пишущего все символы связанно, говорит о том, что это прямолинейная личность с преобладающим логическим мышлением. Нередко такие люди предприимчивы и склонны к критике.
Люди с хорошо развитым образным мышлением часто пишут все буквы раздельно.
Если на письме обнаруживаются связки из двух или трёх букв, то это говорит об уравновешенности автора.

Форма письма

Определение характера по почерку включает в себя изучение формы букв:

Угловатые и острые символы. Если вы натолкнулись на такой стиль письма, изучая характер по почерку, знайте, что он часто бывает признаком эгоизма.
Округлые и плавные — характерный признак уступчивости и податливости. Такие люди бывают слишком лояльны, обычно им сложно достигать своих целей.

Наклон письма

Чтобы узнать характер по почерку обратите внимание на его наклон:

Слабый наклон влево говорит о том, что автор склонен критиковать других. Такая личность часто ставит свои интересы выше интересов других.
Если буквы сильно наклоняются влево, то это говорит об упрямстве автора и склонности считать свою точку зрения единственно верной.
Определяя характер по почерку, наиболее часто придётся сталкиваться с лёгким наклоном вправо. Такой наклон, как правило, ничего не говорит о пишущем. Так учат писать в школе.
Если буквы наклоняются вправо очень сильно, то автор — сильная личность. Он целеустремлён. Часто такой наклон встречается у ревнивцев и людей способных очень сильно влюбляться.
Символы без наклона говорят об упрямом харкаете. Такие люди обычно хорошо продумывают свои действия, оценивают положение вещей и действуют наверняка.

Подпись

Изучая характер по почерку, особое внимание уделите подписи. Подпись даёт достаточно много сведений о характере её обладателя:

Если при определении характера по письму, вы наткнулись на обычную подпись, то есть у неё нет каких-либо дополнительных элементов, то это говорит о смелости и уверенности её обладателя.
Подпись содержит подчёркивание — автор предприимчивый человек.
Подпись имеет петельки — автор наблюдательный человек.
Подпись перечёркнута — автор импульсивный и активный человек.
Обведённая подпись — автор труслив или интроверт.
Отдельное внимание уделите заглавной букве, изучая характер по почерку:
Чем более замысловато украшена заглавная буква, тем сильнее у автора потребность в признании и внимании окружения.
Если изучая характер по почерку, вы увидите заглавный символ небольшого размера, то, возможно, строки принадлежат зажатому человеку.

Темперамент по почерку

Графологи считают, что можно не только изучить характер по почерку, но и узнать темперамент. Каждый темперамент имеет свои особенности письма:

Холерик. Для этого типа характерен наклон вправо. Знаки завёрнутые и запутанные. Нажим сильный. Расстояние между словами не одинаково.
Флегматик. Межбуквенные расстояния различные. Сами буквы жирные, но толщина их непостоянна.
Сангвиник. Часто сангвиники имеют красивый почерк. Буквы бегущие, размашистые. Строки неровные.
Меланхолик. Характерны неровные поля. Буквы танцующие, имеют длинные штрихи и чёрточки.

Личные качества по почерку

Определяя характер по почерку, можно также выявить некоторые качества человека:

Вспыльчивость. Для вспыльчивых людей характерны символы, поднимающиеся над строкой. Крючки последних букв слова опускаются ниже строк.
Чувствительность. Часто встречаются незаконченные символы, нажим неравномерный, присутствует наклон, буквы бледные.
Ум. Буквы не имеют декоративных элементов, наклон незначительный или отсутствует. Расстояние между словами одинаковое. Буквы среднего размера, округлые.
Глупость. Наличие необычных крючков. Различное расстояние между словами, нажим неравномерный. Заглавные буквы выводятся с большим старанием и оригинальностью. Письмо кажется пафосным.
Воля. Буквы связаны между собой. Нажим равномерный. Количество штрихов небольшое. Буквы отчётливые, письмо содержит очень мало украшений, округлое.
Хладнокровие. При неровных строках, как правило, последнее слово пишется точно на своём месте. Буквы аккуратные, расстояние между словами различное.
Уравновешенность. Вызывает ощущение, что все символы «сплетены». Почерк красивый, но изначально может показаться неразборчивым. Строки ровные.
Жестокость. Иногда буквы имеют подчёркивания. Обычно они старательно прописаны, крючковатые, сплюснутые, но выглядят грубыми и жирными.

Определяя характер по почерку, помните что человеку свойственно иметь сразу несколько качеств.

Внешность по почерку

Можно определить не только характер по почерку, но и внешность:

Низкий рост. Написание слов имеет штрихи, буквы вытянуты. Буквы кажутся размашистыми и стремящимися «вырасти». Буквы, заканчивающие слова, часто бывают прописаны не полностью.
Высокий рост. Буквы, как и в предыдущем случае, имеют штрихи, но не растянуты. Идут ровными рядами, похожи на забор. Не выглядит витиеватым, но при этом нетвёрдый. Нажим может быть неравномерным.
Средний рост. Характерна сжатость букв в начале строки. К концу строки буквы становятся реже. Последние символы могут быть написаны ниже строки.
Стройность. Знаки препинания вырисовываются мелко. Буквы бывают удлинёнными.
Полнота. Нажим на одной и той же букве неравномерен. Чаще более сильный нажим имеет вторая часть буквы. Могут попадаться неоконченные символы.
Блондины. Для светловолосых людей характерен разборчивый стиль письма. К концу строки буквы могут сужаться. Как правило, символы некрупные.
Брюнеты. Буквы приподняты над строкой. Заглавные могут иметь украшения. Все элементы старательно выведены и имеют красивую форму. Строки часто идут вверх.

Род занятий по почерку

Характер по почерку и внешность не единственное, что можно узнать о человеке из того, как он пишет:

Неровный, неаккуратный. Характерен для аптекарей, бизнесменов.
Отрывистый, скачущий. Характерен для людей, изучающих и работающих с языками.
Со множеством штрихов. Часто бывает у людей, занимающийся умственным трудом, профессоров.
Опускающийся. Характерная особенность поэтов, мечтателей, философов.
Вертикальный, простой. Особенность математиков и инженеров.
Волнистый. Свойственен творческим людям, художникам, скульпторам.

Рабочие листы по написанию иероглифов Рукописный ввод — Christianbook.com

{{{previewGroupItemText}}} {{# previewGroupItemTruncatedText}} {{{previewGroupItemTruncatedText}}} {{/ previewGroupItemTruncatedText}} {{#previewGroupItemAuthor}}

{{previewGroupItemAuthor}} {{# previewGroupItemAdditionalAuthors}}, {{previewGroupItemAdditionalAuthors}} {{/ previewGroupItemAdditionalAuthors}}

{{/ previewGroupItemAuthor}} {{#previewGroupItemAuthorLink}} {{previewGroupItemAuthor}} {{# previewGroupItemAdditionalAuthors}}, {{previewGroupItemAdditionalAuthors}} {{/ previewGroupItemAdditionalAuthors}} {{/ previewGroupItemAuthorLink}} {{#previewGroupItemProductDetails}}

{{#previewGroupItemSalePrice}} Наша цена {{previewGroupItemSalePrice}} {{/ previewGroupItemSalePrice}} {{#previewGroupItemRetailPrice}} Розничная цена: ~~Розничная цена {{previewGroupItemRetailPrice}}~~ {{/ previewGroupItemRetailPrice}} {{#previewGroupItemSavings}} {{previewGroupItemSavings}} {{#previewGroupItemSavingsAmount}} ({{previewGroupItemSavingsAmount}}) {{/ previewGroupItemSavingsAmount}} {{/ previewGroupItemSavings}}

{{#previewGroupItemRatingLink}} {{previewGroupItemStars}} {{# previewGroupItemHalfStar}}.5 {{/ previewGroupItemHalfStar}} из 5 звезд для {{previewGroupItemText}} {{# previewGroupItemTruncatedText}} {{previewGroupItemTruncatedText}} {{/ previewGroupItemTruncatedText}}. Посмотреть отзывы об этом продукте. {{# PreviewGroupItemReviews}} {{previewGroupItemReviews}} Reviews {{/ previewGroupItemReviews}} {{/ previewGroupItemRatingLink}} {{#previewGroupItemAvail}}

Доступность: {{{previewGroupItemAvail}}}

Номер акции: {{previewGroupItemCatalogPrefix}} {{previewGroupItemSku}}

{{/ previewGroupItemSku}} {{#video_button}} Видео {{/ video_button}} {{#previewGroupItemBadge}}

{{{previewGroupItemBadge}}}

7 главных секретов людей, которые пишут мелким шрифтом

Те, кто пишет мелким шрифтом, могут хорошо концентрироваться

Что мелкий почерк говорит о вашей личности

Есть много людей с мелким почерком.Может ты один из них. Если вам интересно узнать, что означает мелкое письмо и что оно говорит о вашей личности, читайте дальше.

Но прежде чем мы перейдем к мелкому почерку, давайте сначала разберемся, что означает размер почерка.

Размер письма дает четкое представление о том, насколько большое значение писатель придает себе и своим действиям. Это также показатель того, как писатель производит впечатление на свое окружение.

Например, крупный писатель подходит к жизни с экстраверсией и экстравагантностью, а маленький писатель — с интроверсией и скромностью.Размер буквы показывает, что писатель не осознает, что он относится к другим людям.

Чтобы определить размер образца почерка, проверьте буквы средней зоны, такие как a, o, e, m, n, u и v.

7 вещей, которые маленький почерк раскрывает о личности

# 1. Признак интроверсии

Размер букв средней зоны является ключевым компонентом при анализе образцов почерка. Он показывает, насколько писателю нужны другие люди, и сколько людей он может вместить в свою жизнь.

По словам графологов, люди с мелким почерком — очень целеустремленные личности. Они могут закрывать глаза на мир и очень хорошо концентрироваться. Небольшое письмо часто принадлежит интровертам, которые любят жить в себе и редко хотят выходить за рамки. Почерк меньше среднего также означает интроспективного человека.

(Также читайте: Узнайте, как поставить подпись)

# 2. Способность к концентрации

Люди с мелким почерком, как правило, не слишком ярки и не привлекают внимания

Люди с мелким почерком часто обладают академическим складом ума и могут надолго концентрироваться на учебе и проектах.У ученых, исследователей и великих мыслителей мелкий почерк.

Например, возьмите образцы почерка Альберта Эйнштейна и сэра Иссака Ньютона. Как и у большинства творческих мыслителей, у этих двоих маленький почерк.

Теперь вы можете спросить, почему. Вы когда-нибудь пробовали писать очень мелким шрифтом? Если нет, дайте ему шанс. Попробуйте написать очень и очень мелким шрифтом. Вы поймете, что так писать непросто, если это не ваш обычный стиль. Вам также придется быть предельно сосредоточенным.

Ученым нужно закрыться от мира, чтобы сосредоточиться на своей работе.Они не позволяют своему уму блуждать. Их мелкий почерк свидетельствует о том, что нужно сосредоточиться и оставаться сосредоточенным.

Другими словами, человек с мелким письмом может хорошо сконцентрироваться.

Как правило, мелкий почерк показывает способность ума концентрироваться на деталях, выполнять работу, требующую скрупулезных результатов.

Эти люди не торопятся опробовать все новые идеи или выполнять слишком много работ одновременно; они проявляют осторожность в мыслях и действиях.

Почерк Альберта Эйнштейна

3. Мелкое письмо = интеллектуальное

Аккуратное и мелкое письмо, как правило, указывает на интеллектуальность, хорошие мыслительные способности, культуру и оригинальность идей. Многие литераторы, ученые, государственные деятели, философы и вообще люди с утонченным умом пишут маленькими руками.

Мелкое письмо: почерк сэра Иссака Ньютона

# 4. Сдержанный и сдержанный

Люди, которые пишут мелко, обычно не слишком ярки и не ищут внимания.Они похожи на тихих мышей, грызущих сыр в углу. Они чувствуют дискомфорт, когда вы уделяете им много внимания. Короче говоря, они зарезервированы. Они не ищут внимания и не очень общительны, кроме как с близкими друзьями.

Люди с мелким почерком склонны быть замкнутыми и терпеливыми, с естественной сдержанностью в отношении своих личных дел. Они не склонны демонстрировать свои чувства на публике.

Они могут наслаждаться общением со своими товарищами, но они редко жаждут этого или считают это важным для своего благополучия.Обычно они наиболее счастливы, когда остаются наедине со своими мыслями и работой.

№ 5. Устройство для работы с нажимом

Согласно анализу почерка, люди с мелким шрифтом довольно хорошо переносят давление. Когда дело касается мелких деталей, они работают с удивительной эффективностью.

Такие писатели понимают свои социальные ограничения и обычно воздерживаются от вторжений в личное пространство других. К тому же они довольно осторожны в своих реакциях.

№ 6.Универсальность

Умственные способности людей с мелким почерком выше среднего, а их общие способности и способности ярко выражены.

Люди с мелким письмом обладают индивидуальностью и сильным характером. Их умственные способности выше среднего, а общие способности и способности ярко выражены. Они от природы разносторонние, хорошо осведомленные, познавательные, хорошие мыслители и логики.

№ 7. Самостоятельный

Если письмо, помимо небольшого размера, хорошо сформировано и ровное, это указывает на методичного человека; аккуратный, самостоятельный и тщательный.Писатели такого стиля редко делают что-либо поспешно или опрометчиво, но всегда руководствуются хорошо обученными способностями.

Что значит, когда человек пишет очень мелким шрифтом?

Люди с очень мелким почерком застенчивы и имеют проблемы с самооценкой. Они не дорожат собой высоко. Такие писатели полностью избегают общества других, прежде всего потому, что они опасаются, что люди узнают, что они не верят в себя. Они очень неуверенны, и если их заставляют общаться, они ведут себя совершенно ненормально.

Также прочтите: 5 фактов, которые вы не можете догадаться о людях с крупным почерком

Отказ от ответственности: можно анализировать один элемент почерка за раз, но всегда смотрите на весь образец почерка, прежде чем прийти к какому-либо выводу.

Использование рукописного ввода трекпада для написания китайского или кантонского языка на Mac

После настройки источника ввода рукописного ввода, когда активно окно рукописного ввода трекпада, macOS распознает штрихи, когда вы их рисуете на трекпаде.В окне отображаются совпадающие символы и символы пунктуации в одной строке вверху, а наиболее близкое совпадение — в верхнем левом углу.

На Mac щелкните меню «Ввод» в строке меню, затем выберите добавленный источник ввода для рукописного ввода. При желании нажмите Control-Shift-Пробел.
Если на вашем Mac есть сенсорная панель, и вы настроили полосу управления, добавив кнопку рукописного ввода, нажмите кнопку, чтобы открыть окно рукописного ввода трекпада. Чтобы узнать, как изменить полосу управления, см. Настройка панели Touch Bar.
Примечание: Когда открыто окно рукописного ввода трекпада, вы не можете видеть или перемещать указатель на экране. Чтобы использовать указатель, не закрывая окно, нажмите клавишу Esc (Escape).
В приложении щелкните в том месте документа, где должны отображаться символы (чтобы увидеть точку вставки).
Нарисуйте пальцем символ или знак препинания на трекпаде.
- Можно нарисовать столько символов, сколько поместится в окне рукописного ввода трекпада.Порядок штрихов не имеет значения, также поддерживается рукописное письмо.
- Если вы рисуете символ упрощенного китайского при использовании источника ввода традиционного китайского языка, на панели вариантов отображаются возможные соответствующие символы традиционного китайского языка.
- Чтобы перечислить часто используемые символы пунктуации, быстро коснитесь сенсорной панели, чтобы нарисовать точку.
- Пунктуация половинной ширины отмечена текстом 半.
- Чтобы нарисовать смайлик, нарисуйте выражение в круге.
Чтобы выбрать символ или символ, который соответствует вашим штрихам, коснитесь трекпада в том месте, которое соответствует месту на панели кандидатов (или используйте сенсорную панель).
- Если в списке больше элементов, прокрутите полосу кандидатов, проведя двумя пальцами по сенсорной панели, затем выберите лучшего кандидата.
- Если вы все еще не видите нужный элемент, нажмите кнопку «Удалить» в правом верхнем углу окна рукописного ввода трекпада или нажмите клавишу «Удалить» на клавиатуре.Затем попробуйте написать элемент еще раз. Если вы нарисовали несколько символов, вы можете удалить каждого из них справа налево. Вы также можете нажать и удерживать кнопку «Удалить», чтобы очистить все окно.
Когда вы выбираете кандидата, macOS ожидает, что вы будете рисовать дальше, и представляет варианты на панели кандидатов. Вы можете выполнить любое из следующих действий:
- Выберите параметр на панели кандидатов, при необходимости прокручивая.
- Нарисуйте следующий символ или знак препинания.
- Нажмите клавишу пробела, чтобы добавить пробел.
- Нажмите клавишу возврата, чтобы начать запись на следующей строке.
Чтобы закрыть окно рукописного ввода трекпада, нажмите Control-Shift-Пробел или дважды нажмите Esc.

Если вы используете несколько трекпадов одновременно (например, встроенный трекпад и внешний трекпад), размер окна рукописного ввода трекпада автоматически изменяется в зависимости от активного трекпада.

Решили ли мы проблему распознавания почерка? | Рэйчел Уайлс

Нейронные сети могут изучать особенности на основе анализа набора данных, а затем классифицировать невидимое изображение на основе весов.Здесь можно найти отличное введение в нейронные сети. Элементы извлекаются в сверточных слоях, где ядро передается по изображению для извлечения определенного элемента. В конечном итоге несколько ядер изучают все функции в наборе данных, чтобы делать классификации. Это решает проблему выделения признаков в методах распознавания текста.

Кроме того, использование нейронных сетей в базе данных, а не классических методов, означает, что ручное жесткое кодирование не требуется. Вместо этого параметры изучаются в процессе обучения.Это делает методы глубокого обучения более устойчивыми к изменениям в стилях рукописного ввода и устраняет проблемы, связанные с извлечением признаков в классических методах. Однако точность вывода сильно зависит от качества и полноты набора данных, используемого в процессе обучения.

Создание базы данных MNIST стимулировало исследования в области использования нейронных сетей для распознавания рукописного ввода. База данных содержит 70000 рукописных цифр и используется в глубоком обучении с 1998 года.В новаторской статье ЛеКуна внимание привлекло внедрение нейронных сетей для рукописного ввода. Используя LeNet-5 и искажая цифры MNIST, сразу же был достигнут коэффициент ошибок 0,7% — значительное улучшение по сравнению с классическими методами.

Примеры цифр из базы данных MNIST. Изображение с https://www.oreilly.com

Помимо этого, нейронные сети использовались для классификации даже невидимых алфавитов. Это означает, что модели могут быть обобщены для любого языка и не требуют обучения в конкретной базе данных символов, такой как MNIST.Грейвс показал точность 91,4% на невидимых арабских символах.

Пик использования сверточных нейронных сетей (CNN) пришелся на 2011 год, когда Ciresan проанализировал почерк, достигнув крошечной частоты ошибок 0,27%. Для этого семь глубоких CNN обучили идентичных классификаторов на данных, предварительно обработанных разными способами. Это стало более достижимым благодаря достижениям в области аппаратного обеспечения, где мощные графические процессоры эффективно справляются с задачами глубокого обучения и в настоящее время широко используются в сообществе. Ошибки максимально различались, а результаты усреднялись.Результаты сопоставимы с человеческими характеристиками.

Формирование CNN, использованное Cisresan et al. для достижения коэффициента ошибок 0,27%. Изображение с https://ieeexplore.ieee.org/document/6065487

Возможно, две проблемы, определенные классическими методами, были решены. Нейронные сети могут распознавать любой почерк, любой стиль, любой алфавит. New York Times уже использует эту технологию для восстановления старых отпечатков в своих архивах. Компания Roche ежедневно анализирует петабайты медицинских PDF-файлов, чтобы ускорить администрирование в сфере здравоохранения.Что следующее?

Как легко выполнить распознавание рукописного ввода с помощью глубокого обучения

Хотите распознавать рукописные формы? Этот блог представляет собой исчерпывающий обзор новейших методов распознавания рукописного ввода с использованием глубокого обучения. Мы рассмотрели последние исследования и статьи по состоянию на 2020 год. Мы также создаем устройство для чтения рукописного ввода с нуля.

Nanonets OCR API имеет много интересных вариантов использования. Чтобы узнать больше, поговорите со специалистом по искусственному интеллекту Nanonets.

Запланировать звонок

Введение

Ожидается, что объем рынка оптического распознавания символов (OCR) составит 13 долларов США.38 миллиардов к 2025 году при росте на 13,7% в годовом исчислении. Этот рост обусловлен быстрой оцифровкой бизнес-процессов с использованием OCR для снижения затрат на рабочую силу и экономии драгоценных человеко-часов. Хотя OCR считается решенной проблемой, есть один ключевой компонент — распознавание рукописного ввода или распознавание рукописного текста (HTR), которое по-прежнему считается сложной задачей. Большая разница в стилях рукописного ввода у разных людей и низкое качество рукописного текста по сравнению с печатным текстом создают серьезные препятствия для преобразования его в машиночитаемый текст.Тем не менее, это важная проблема, которую необходимо решить для многих отраслей, таких как здравоохранение, страхование и банковское дело.

Источник: — https://www.semanticscholar.org/paper/Handwriting-recognition-on-form-document-using-and-Darmatasia-Fanany/

Последние достижения в области глубокого обучения, такие как появление архитектур трансформаторов, быстро- отслеживали наш прогресс в распознавании рукописного текста. Распознавание рукописного текста называется интеллектуальным распознаванием символов (ICR) из-за того, что алгоритмы, необходимые для решения ICR, требуют гораздо большего интеллекта, чем решение общего OCR.

В этой статье мы узнаем о задаче распознавания рукописного текста, ее тонкостях и способах ее решения с помощью методов глубокого обучения.

Хотите извлечь данные из рукописных форм? Зайдите в Nanonets и начните создавать модели OCR бесплатно!

Проблемы с распознаванием почерка

Огромное разнообразие и неоднозначность штрихов от человека к человеку
Стиль рукописного ввода отдельного человека также меняется время от времени и непоследователен
Низкое качество исходного документа / изображения из-за деградация с течением времени
Текст в печатных документах располагается по прямой линии, тогда как людям не нужно писать строку текста по прямой линии на белой бумаге
Курсивный почерк затрудняет разделение и распознавание символов
Рукописный текст может иметь переменное вращение справа, что контрастирует с печатным текстом, где весь текст расположен ровно
Сбор хорошего помеченного набора данных для изучения стоит недешево по сравнению с синтетическими данными

Сценарии использования

Здравоохранение и фармацевтика

Оцифровка рецептов пациента — главная проблема в сфере здравоохранения / фармацевтики.Например, компания «Рош» ежедневно обрабатывает миллионы петабайт медицинских PDF-файлов. Еще одна область, в которой обнаружение рукописного текста имеет ключевое значение, — это набор пациентов и оцифровка форм. Добавив распознавание рукописного текста в свой набор услуг, больницы / фармацевтические учреждения могут значительно улучшить взаимодействие с пользователем.

Страхование

Крупная страховая отрасль получает более 20 миллионов документов в день, и задержка в обработке претензии может серьезно повлиять на компанию.Документ о претензиях может содержать различные стили почерка, и чистая ручная автоматизация обработки претензий полностью замедлит конвейер.

Источник: — https://www.researchgate.net/figure/mages-of-handwritten-bank-cheques- from-different-countries-a-Brazilian-1-b-American_fig2_226705617

Банковское дело

Люди выписывают чеки на регулярной основе, и чеки по-прежнему играют важную роль в большинстве безналичных операций. Во многих развивающихся странах нынешняя процедура обработки чеков требует, чтобы служащий банка считывал и вручную вводил информацию, представленную на чеке, а также проверял такие записи, как подпись и дата.Поскольку в банке каждый день приходится обрабатывать большое количество чеков, система распознавания рукописного текста может сэкономить затраты и часы работы человека

Онлайн-библиотеки

Огромные объемы исторических знаний оцифровываются путем загрузки сканированных изображений для доступ ко всему миру. Но это усилие не очень полезно до тех пор, пока текст в изображениях не будет идентифицирован, который можно индексировать, запрашивать и просматривать. Распознавание почерка играет ключевую роль в оживлении документов средневековья и 20 века, открыток, исследований и т. Д.

Методы

Методы распознавания рукописного ввода можно в общих чертах разделить на два следующих типа:

Онлайн-методы : — Онлайн-методы включают цифровое перо / стилус и имеют доступ к информации о штрихах, местонахождении пера во время текста записывается, как показано на правом рисунке выше. Поскольку они, как правило, содержат много информации о потоке написанного текста, их можно классифицировать с довольно высокой точностью, и разграничение между разными символами в тексте становится намного более четким
Автономные методы : — Автономные методы включает распознавание текста после того, как он записан, и, следовательно, не будет иметь информации о штрихах / направлениях, задействованных во время написания, с возможным добавлением некоторого фонового шума из источника i.электронная бумага.

В реальном мире не всегда возможно / масштабируемо носить цифровое перо с датчиками для сбора информации о штрихах, и, следовательно, задача распознавания текста в автономном режиме является гораздо более актуальной проблемой. Итак, теперь мы обсудим различные методы решения проблемы распознавания офлайн-текста.

Методы

Первоначальные подходы к решению проблемы распознавания рукописного ввода включали методы машинного обучения, такие как скрытые марковские модели (HMM), SVM и т. Д.После предварительной обработки исходного текста выполняется извлечение признаков для определения ключевой информации, такой как петли, точки перегиба, соотношение сторон и т. Д. Отдельного символа. Эти сгенерированные функции теперь передаются классификатору, например, HMM, для получения результатов. Производительность моделей машинного обучения довольно ограничена из-за фазы извлечения функций вручную и их ограниченной способности к обучению. Шаг извлечения функций варьируется для каждого отдельного языка и, следовательно, не масштабируется. С появлением глубокого обучения значительно улучшилась точность распознавания почерка.Давайте обсудим несколько известных исследований в области глубокого обучения для распознавания рукописного ввода

Многомерные рекуррентные нейронные сети

RNN / LSTM, как мы знаем, могут работать с последовательными данными для выявления временных закономерностей и получения результатов. Но они ограничены работой с одномерными данными и, следовательно, не будут напрямую применяться к данным изображений. Для решения этой проблемы авторы в этой статье предложили многомерную структуру RNN / LSTM, как показано на рисунке ниже

Ниже приводится разница между обычной RNN и многомерной RNN.В обычной RNN скрытый уровень говорит, что я получает состояние от предыдущего скрытого слоя во время i-1. В многомерной RNN, например, в двумерной RNN, скрытый слой (i, j) получает состояния от нескольких предыдущих скрытых слоев, то есть (i-1, j) и (i, j-1), и, таким образом, захватывает контекст из обоих высота и ширина изображения, которые имеют решающее значение для получения четкого представления сети о локальном регионе. Это дополнительно расширяется для получения информации не только от предыдущих уровней, но и от будущих уровней, подобно тому, как BI-LSTM получает информацию от t-1 и t + 1.Точно так же скрытый слой 2D MDRNN i теперь может получать информацию (i-1, j), (i, j-1), (i + 1, j), (i, j + 1), таким образом захватывая контекст во всех направлениях

Вся структура сети показана выше. Используется MDLSTM, который представляет собой не что иное, как замену блока RNN блоком LSTM из вышеупомянутого обсуждения MDRNN. Входные данные разделены на блоки размером 3×4, которые теперь передаются в слои MDSTM. Сеть имеет иерархическую структуру, состоящую из уровней MDLSTM, за которыми следуют уровни прямой связи (ANN) в тандеме. Затем окончательный результат преобразуется в 1D-вектор и передается в функцию CTC для генерации выходных данных.

Connectionist Temporal Classification (CTC) — это алгоритм, используемый для решения таких задач, как распознавание речи, распознавание почерка и т. Д.где доступны только входные данные и выходная транскрипция, но отсутствуют детали выравнивания, например, как конкретная область в звуке для речи или конкретная область в изображениях для рукописного ввода выравнивается по определенному символу. Простая эвристика, такая как присвоение каждому персонажу одной и той же области, не сработает, поскольку количество места, которое занимает каждый персонаж, зависит от почерка от человека к человеку и время от времени.

Для нашего сценария использования распознавания рукописного ввода рассмотрим области входного изображения для конкретного предложения как входные X = [ x 1, x 2,…, x ** T ], тогда как ожидаемый результат будет Y = [ y 1, y 2,…, y ** U ].Предполагается, что по заданному X мы найдем точный Y. Алгоритм CTC работает, принимая входные данные X и предоставляя распределение по всем возможным Y, используя которое мы можем сделать прогноз для окончательного результата.

CTC использует базовый символ, скажем — для различения повторяющихся символов и повторяющихся символов в области ввода. Например, конкретный символ может охватывать несколько областей ввода, и, таким образом, CTC будет выводить один и тот же символ последовательно. Пример: — Ввод james и вывод CTC — jjaammmees.Окончательный результат получается путем сворачивания повторяющихся выходных данных, и, следовательно, мы получаем james. Но теперь, чтобы представить повторяющиеся символы, скажем «l» в приветственном слове, нам нужно иметь разделение, и, таким образом, все выходные данные разделяются дефисом (-). Теперь вывод для hello может быть h-ee-ll-lll-oo, который, если свернуть, станет hello, а не helo. Более подробную информацию о том, как работает CTC, можно увидеть здесь CTC.

При декодировании вывода CTC на основе простой эвристики наивысшей вероятности для каждой позиции мы можем получить результаты, которые могут не иметь никакого смысла в реальном мире.Чтобы решить эту проблему, мы могли бы использовать другой декодер, чтобы улучшить результаты. Давайте обсудим различные типы декодирования

Декодирование наилучшего пути : — Это общее декодирование, которое мы обсуждали до сих пор. В каждой позиции мы берем результат модели и находим результат с наибольшей вероятностью.
Декодирование поиска луча : — Вместо того, чтобы брать один выходной сигнал из сети каждый раз, когда поиск луча предлагает сохранить несколько выходных трактов с наивысшими вероятностями и расширить цепочку с новыми выходными сигналами и отбрасывать тракты с меньшей вероятностью, чтобы размер луча оставался постоянным. .Результаты, полученные с помощью этого подхода, более точны, чем при использовании жадного подхода.
Поиск по лучу с помощью языковой модели : — Поиск по лучу обеспечивает более точные результаты, чем поиск по сетке, но все же он не решает проблему получения значимых результатов. Чтобы решить эту проблему, мы можем использовать языковую модель вместе с поиском луча с использованием как вероятностей модели, так и языковой модели для получения окончательных результатов.

Более подробную информацию о создании точных результатов декодирования можно найти в этой статье.

Encoder-Decoder и Attention Networks

Модели Seq2Seq, имеющие сети Encoder-decoder, в последнее время стали популярными для решения задач распознавания речи. машинный перевод и т. д. и, таким образом, были расширены для решения варианта использования распознавания рукописного ввода путем развертывания дополнительного механизма внимания.Давайте обсудим некоторые плодотворные исследования в этой области.

Сканировать, посещать и читать

В этой основополагающей работе «Сканировать, посещать и читать» (SAR) авторы предлагают использовать модель, основанную на внимании, для сквозного распознавание почерка. Основным вкладом исследования является автоматическая транскрипция текста без разбиения на строки в качестве этапа предварительной обработки, что позволяет сканировать всю страницу и давать результаты.

SAR использует архитектуру на основе MDLSTM, аналогичную той, которую мы обсуждали выше, с одним небольшим изменением на последнем уровне.После последнего линейного слоя, то есть последнего блока Sum на рисунке выше, карты характеристик сворачиваются в вертикальном измерении, и для получения выходных данных применяется окончательная функция softmax.

Архитектура SAR состоит из архитектуры MDLSTM, которая действует как средство извлечения признаков. Последний модуль сворачивания с выходом softmax и потерей CTC заменяется модулем внимания и декодером LSTM. Используемая модель внимания представляет собой гибридную комбинацию внимания, основанного на содержании, и внимания на основе местоположения, что более подробно объясняется в следующей статье.Модули декодера LSTM берут предыдущее состояние, предыдущую карту внимания и функции кодера для генерации окончательного выходного символа и вектора состояния для следующего предсказания.

Convolve, Attend and Spell

В этой статье предлагается основанная на внимании модель «последовательность-последовательность» для распознавания рукописных слов. Предлагаемая архитектура состоит из трех основных частей: кодировщика, состоящего из CNN и двунаправленного ГРУ, механизма внимания, предназначенного для сосредоточения внимания на соответствующих функциях, и декодера, образованного однонаправленным ГРУ, способного записать соответствующее слово, персонаж за персонажем.

Кодировщик использует CNN для извлечения визуальных характеристик. Предварительно обученная архитектура VGG-19-BN используется в качестве средства извлечения признаков. Входное изображение преобразуется в карту характеристик X, которая затем преобразуется в X ‘путем разделения всех каналов по столбцам и их объединения для получения последовательной информации. X ‘далее преобразуется в H с помощью двунаправленного GRU. GRU — это нейронная сеть, аналогичная LSTM по своей природе, и может захватывать временную информацию.

Кроме того, модель внимания используется при прогнозировании выходных данных декодера.В статье рассматриваются два различных типа исследуемых механизмов внимания.

Content-based Attention : — Идея заключается в том, чтобы найти сходство между текущим скрытым состоянием декодера и картой функций из кодировщика. Мы можем найти наиболее коррелированные векторы признаков в карте признаков кодировщика, которые можно использовать для предсказания текущего символа на текущем временном шаге. Более подробную информацию о том, как работает механизм внимания, можно увидеть здесь. Внимание
На основе местоположения Внимание : — Главный недостаток механизмов определения местоположения на основе содержимого заключается в том, что существует неявное предположение, что информация о местоположении встроена в выходные данные кодировщик.В противном случае невозможно различить выводимые символы, которые повторяются из декодера. Например, рассмотрим слово Charmander, символ a повторяется в нем дважды, и без информации о местоположении декодер не сможет предсказать их как отдельные символы. Чтобы облегчить это, прогнозируется текущий символ и его выравнивание с использованием как выходных данных кодировщика, так и предыдущего выравнивания. Более подробную информацию о том, как работает посещаемость на основе местоположения, можно увидеть здесь.

Декодер однонаправленный многослойный ГРУ.На каждом временном шаге t он получает входные данные из предыдущего временного шага и вектор контекста от модуля внимания. Полиномиальное декодирование и сглаживание меток исследуются при обучении для улучшения возможностей обобщения.

Модели трансформаторов

Хотя сети кодировщика-декодера довольно хорошо справляются с получением результатов распознавания рукописного ввода, они имеют узкое место в обучении из-за задействованных уровней LSTM и, следовательно, не могут быть распараллелены. В последнее время преобразователи стали довольно успешными и заменили LSTM в решении различных задач, связанных с языком.Давайте теперь обсудим, как модели на основе трансформаторов могут быть применены для распознавания рукописного ввода.

Обращайте внимание на то, что вы читаете

В этой работе авторы предложили использовать архитектуру на основе трансформатора с использованием слоев многоголового внимания и самовнимания как на визуальной, так и на текстовой стадиях и, таким образом, могут научиться распознавать символы, а также как языковые зависимости декодируемых последовательностей символов. Поскольку языковые знания встроены в саму модель, нет необходимости в каких-либо дополнительных этапах постобработки с использованием языковой модели и, следовательно, есть возможность предсказывать выходные данные, которые не являются частью словаря.Для этого кодирование текста происходит на уровне символов, а не слов. Поскольку архитектура трансформера позволяет обучать модель параллельно для каждого региона или персонажа, процесс обучения значительно упрощается.

Сетевая архитектура состоит из следующих компонентов

Визуальный кодировщик : — Для извлечения соответствующих функций и применения многоголового визуального самовосприятия к различным местоположениям символов
Text Transcriber : — Он выполняет задачу принятия ввод текста, его кодирование, применение самовнимания многоголового языка и взаимное внимание как к визуальным, так и к текстовым функциям.

Visual Encoder

Магистраль Resnet50 используется для дополнительных функций, как показано на рисунке выше. Выходные данные трехмерной карты признаков от Resnet50 Fc передаются в модуль временного кодирования, который меняет форму на 2d, сохраняя ту же ширину и, следовательно, форму (f x h, w). Он подается в полностью связанный слой для уменьшения формы до (f, w), и в результате получается Fc ‘. Кроме того, к Fc ‘добавляется позиционное кодирование TE, чтобы сохранить информацию о местоположении, как упомянуто в документе Transformer, написанном Vaswani.Более подробную информацию о том, как спроектирована архитектура трансформатора, можно увидеть здесь. Выходные данные проходят через полностью связанный слой, чтобы получить окончательную карту объектов с формой (f, w). Окончательный вывод проходит через многоглавый модуль внимания с 8 головами, чтобы получить визуально богатую карту функций.

Text Transcriber

Входной текст проходит через кодировщик, который генерирует вложения на уровне символов. Эти вложения комбинируются с временным расположением аналогично тому, как это делается в Visual Encoder с использованием модуля Temporal Encoder.Этот результат затем передается в модуль самовосприятия с несколькими головками, который похож на модуль внимания в визуальном кодировщике. Текстовые функции, генерируемые визуальными элементами из визуального кодировщика, передаются в модуль взаимного внимания, задача которого состоит в том, чтобы выровнять и объединить изученные функции как из изображений, так и из входных текстов. Выходные данные передаются через функцию softmax, чтобы получить окончательный результат.

При оценке тестовых данных транскрипции недоступны. Таким образом, в качестве входных данных передается только начальный токен , а первый предсказанный символ возвращается в систему, которая выводит второй предсказанный символ.Этот процесс вывода повторяется в цикле до тех пор, пока не будет создан символ конца последовательности или пока не будет достигнута максимальная выходная длина N.

Генерация рукописного текста
Рукописный текст Генерация — это задача создания реального рукописного текста, который, таким образом, может использоваться для дополнения существующих наборов данных. Как мы знаем, глубокое обучение требует большого количества данных для обучения, в то время как получение огромного корпуса помеченных изображений рукописного ввода для разных языков является сложной задачей.Чтобы решить эту проблему, мы можем использовать Generative Adversarial Networks для генерации обучающих данных. Давайте обсудим здесь одну из таких архитектур.
ScrabbleGAN
ScrabbleGAN следует полу-контролируемому подходу к синтезу рукописных текстовых изображений, которые универсальны как по стилю, так и по лексике. Он может создавать изображения различной длины. Генератор также может управлять результирующим стилем текста, что позволяет нам решить, должен ли текст быть курсивным или указать, насколько толстым / тонким должен быть штрих пера.
Архитектура состоит из полностью сверточного генератора, основанного на BigGAN.Для каждого символа во входных данных выбирается соответствующий фильтр, и все значения объединяются вместе, которые затем умножаются на вектор шума z, который управляет созданным стилем текста. Как видно выше, области, генерируемые для каждого отдельного символа, перекрываются, что помогает в создании связного рекурсивного текста, а также обеспечивает гибкость при использовании символов разного размера. Например, m занимает большую часть места, в то время как e и t занимают ограниченную площадь. Чтобы сохранить один и тот же стиль для всего слова или предложения, вектор стиля z остается постоянным для всех символов.
Сверточный дискриминатор, основанный на архитектуре BigGAN, используется для классификации того, выглядит ли стиль создания изображений поддельным или реальным. Дискриминатор не полагается на аннотации уровня символа и, следовательно, не основан на условном GAN класса. Преимущество этого состоит в том, что нет необходимости в помеченных данных, и, следовательно, данные из невидимого корпуса, которые не являются частью обучающих данных, могут использоваться для обучения дискриминатора. Наряду с дискриминатором распознаватель текста R обучен классифицировать, имеет ли сгенерированный текст реальный смысл или является тарабарщиной.Распознаватель основан на архитектуре CRNN с удаленной повторяющейся головкой, чтобы сделать распознаватель немного слабее и не распознавать текст, даже если он нечеткий. Текст, сгенерированный на выходе R, сравнивается с входным текстом, переданным генератору, и соответствующий штраф добавляется к функции потерь.
Выходы, сгенерированные ScrabbleGAN, показаны ниже.
Наборы данных: —
IAM : — Набор данных IAM содержит около 100 тыс. Изображений слов из английского языка со словами, написанными 657 разными авторами.Наборы для обучения, тестирования и проверки содержат слова, написанные взаимоисключающими авторами Ссылка: — http://www.fki.inf.unibe.ch/databases/iam-handwriting-database
CVL : — Набор данных CVL состоит из семи рукописные документы, написанные примерно 310 участниками, в результате чего было получено около 83 тысяч слов, разделенных на обучающие и тестовые наборы Ссылка: — https://cvl.tuwien.ac.at/research/cvl-databases/an-off-line-database-for -writer-поиск-идентификация-писателя-и-определение слов /
RIMES : — Содержит около 60 тыс. изображений французского языка, написанных 1300 авторами, что соответствует примерно 5 письмам, написанным каждым человеком.Ссылка: — http://www.a2ialab.com/doku.php?id=rimes_database:start
Метрики: —
Частота ошибок символов : — Вычисляется как расстояние Левенштейна, которое сумма замен символов (Sc), вставок (Ic) и удалений (Dc), необходимых для преобразования одной строки в другую, деленная на общее количество символов в наземной истине (Nc)
Word Error Rate : — Он вычисляется как сумма замен слов (Sw), вставок (Iw) и удалений (Dw), которые требуются для преобразования одной строки в другую, деленной на общее количество слов в наземной истине (Nw)
Обучите свою собственную модель распознавания рукописного текста
Теперь давайте посмотрим, как мы можем обучить нашу собственную модель распознавания рукописного текста.Мы будем обучаться на наборе данных IAM, но вы также можете обучить модель на своем собственном наборе данных. Давайте обсудим шаги, необходимые для его настройки.
Data
Чтобы загрузить регистр набора данных IAM отсюда. После регистрации скачайте файл words.tgz отсюда. Он содержит набор данных с изображениями рукописных слов. Также скачайте отсюда файл аннотации words.txt.
Если вы хотите использовать свой собственный набор данных, вам необходимо следовать структуре данных набора данных IAM.
Выше показано, как выглядит структура папок набора данных AIM. Здесь a01, a02 и т. Д. Представляют родительские папки, каждая из которых имеет подпапки данных. В каждой подпапке есть набор изображений, в которых имя папки добавляется в качестве префикса к имени файла.
Кроме того, нам понадобится файл аннотации, в котором будут указаны пути к файлам изображений и соответствующие транскрипции. Рассмотрим, например, изображение выше с обозначением текста, ниже будет представление в словах файла аннотаций.txt
a01-000u-01-00 ok 156 395932 441100 VBG nominating
a01-000u-01-00 -> идентификатор слова для строки в форме a01-000u
ok / err -> индикатор качества вывода сегментации
156 -> уровень серого для бинаризации строки, содержащей это слово
395932 441100 -> ограничивающая рамка вокруг этого слова в формате x, y, w, h
VBG -> грамматический тег для это слово. Здесь глагол Gerund
назначает -> транскрипция для этого слова
Архитектура: —
Мы будем тренировать архитектуру на основе CRNN с потерей CTC.CNN используется для извлечения визуальных характеристик, которые передаются в RNN, а потеря CTC применяется к концу с жадным декодером для получения вывода.
Обучение
Отсюда мы будем использовать код CRNN для обучения нашей модели. Следуйте инструкциям ниже, чтобы подготовить данные
python checkDirs.py
Выполните указанную выше команду, и вы должны увидеть результат, как показано ниже:
[OK] слов /
[OK] слов / a01 / a01-000u /
[OK] слов.txt
[OK] test.png
[OK] words / a01 / a01-000u / a01-000u-00-00.png
Теперь вы готовы начать обучение.
Перейдите в корневой каталог и выполните
python main.py --train
Результаты
После обучения в течение примерно 50 эпох коэффициент ошибок символов (CER) составляет 10,72%, а коэффициент ошибок слов (WER) составляет 26,45%, и, следовательно, точность слов составляет 73,55%. Некоторые прогнозы можно увидеть на рисунке ниже.
Модель способна точно предсказать персонажей в значительной степени, но в некоторых случаях она страдает, например, ужасно предсказывается точно так же, как истории предсказываются как старомодные.Эти проблемы могут быть решены путем использования языковой модели в качестве этапа постобработки вместе с декодером, который может генерировать значимые слова и исправлять простые ошибки.
Резюме
Несмотря на то, что были достигнуты значительные разработки в области технологий, которые помогают лучше распознавать рукописный текст, HTR — далеко не решенная проблема по сравнению с OCR и, следовательно, еще не широко используется в промышленности. Тем не менее, учитывая темпы развития технологий и появление таких моделей, как трансформаторы, мы можем ожидать, что модели HTR вскоре станут обычным явлением.
Чтобы получить больше информации по этой теме, вы можете начать отсюда.
Вам могут быть интересны наши последние сообщения на:
Дополнительная литература
Обновление: ‌
‌ Добавлены дополнительные материалы для чтения о распознавании рукописного ввода с использованием глубокого обучения.
Распознавание символов рукописного ввода с несколькими штрихами на основе sEMG с использованием сверточно-рекуррентных нейронных сетей
[1] Дж.Э. Мальдарелли, Б. А. Карс, С. К. Хант, Дж. Дж. Локман, Развитие раннего почерка: зрительно-моторный контроль при копировании писем, Dev. Psychol. , 51 (2015), 879-888.
[2] J. Calvo-Zaragoza, J. Oncina, Распознавание нотной записи на основе пера с помощью конечных автоматов, Expert Syst. Прил. , 72 (2017), 395-406.
[3] Н. Мендес, М. Симё, П. Нето, Сегментация сигналов электромиографии для распознавания образов , IECON 2019 — 45-я ежегодная конференция Общества промышленной электроники IEEE, 2019, 732-737.
[4] М.Słapek, S. Paszkiel, Обнаружение жестов без маркеров начала и конца путем подгонки к кривым Безье методом наименьших квадратов, Pattern Recognit. Lett. , 100 (2017), 83-88.
[5] К. А. Ламкин-Кеннард, М. Б. Попович, Датчики: природные и синтетические датчики, Biomechatronics , Elsevier, 2019, 81-107.
[6] Дж.Wu, X. Li, W. Liu, Z. Jane Wang, sEMG Signal Processing Methods: A Review, J. Phys. , 1237 (2019), 032008.
[7] Э. Гигон, П. Барадук, М. Десмургет, Вычислительное управление двигателем: избыточность и инвариантность, J. Neurophysiol. , 97 (2007), 331-347.
[8] С.J. De Luca, Физиология и математика миоэлектрических сигналов, IEEE Trans. Биомед. Англ. , БМЕ-26 (1979), 313-325.
[9] М. Симё, Н. Мендес, О. Гибару, П. Нето, Обзор электромиографического декодирования и распознавания образов для взаимодействия человека и машины, IEEE Access , 7 (2019), 39564-39582.
[10] Ю.Глумаков, Дж. Бимбо, А. М. Доллар, Контроль траектории миоэлектрического протеза запястья , Симпозиум по миоэлектрическому контролю, 2020.
[11] А. Лансари, Ф. Буслама, М. Хасауна, А. Аль-Рави, Новый подход к классификации арабского почерка на основе электромиографии (ЭМГ) , Труды Международной объединенной конференции по нейронным сетям, 2003.
[12] Г. Хуанг, Д. Чжан, X. Чжэн, X. Чжу, Распознавание почерка на основе ЭМГ посредством динамического преобразования времени , Ежегодная международная конференция инженеров IEEE в медицине и биологии 2010 г., IEEE, 2010, 4902 -4905.
[13] М.Линдерман, М. А. Лебедев, Дж. С. Эрлихман, Распознавание почерка по электромиографии, PLoS ONE , 4 (2009), e6791.
[14] C. Li, Z. Ma, L. Yao, D. Zhang, Улучшения распознавания почерка на основе ЭМГ с помощью алгоритма DTW , в 2013 году 35-я ежегодная международная конференция Общества инженеров IEEE в медицине и биологии (EMBC), IEEE, 2013.
[15] И. Чихи, А. Афеф, Б. Мохамед, Анализ скорости письма для определения процесса письма по электромиографическим сигналам, Am. J. Appl. Sci. , 9 (2012), 1742-1756.
[16] М.А. Слим, А. Абделькрим, М. Бенреджеб, Эффективное моделирование скорости рукописного ввода для реконструкции электромиографических сигналов с использованием нейронных сетей с радиальной базисной функцией , 2015 7-я Международная конференция по моделированию, идентификации и контролю (ICMIC), IEEE, 2015, 1-6.
[17] Э. Окорокова, М. Лебедев, М. Линдерман, А.Ossadtchi, Динамическая модель улучшает восстановление почерка из многоканальных электромиографических записей, Front. Neurosci. , 9 (2015), 1-15.
[18] W. Wei, Q. Dai, Y. Wong, Y. Hu, M. Kankanhalli, W. Geng, Распознавание жестов на основе поверхностной электромиографии с помощью глубокого обучения с несколькими представлениями, IEEE Trans. Биомед. Англ., 66 (2019), 2964-2973.
[19] А. Даш, А. Саху, Р. Шринги, Дж. Гамбоа, М. З. Афзал, М. И. Малик и др., AirScript-Creating Documents in Air , 2017 14-я Международная конференция IAPR по анализу и распознаванию документов (ICDAR) , IEEE, 2017.
[20] П.Рой, С. Гош, У. Пал, Структура на основе CNN для распознавания чисел Unistroke in Air-Writing , 2018 16-я Международная конференция по границам распознавания рукописного ввода (ICFHR), IEEE, 2018, 404-409.
[21] Н. Раск, Глубокое обучение, Нац. Методы , 13 (2016), 35.
[22] ЧАС.Чен, Ю. Чжан, Г. Ли, Ю. Фанг, Х. Лю, Извлечение признаков поверхностной электромиографии с помощью сверточной нейронной сети, Int. J. Mach. Учиться. Киберн. , 11 (2020), 185-196.
[23] М. Симау, П. Нето, О. Гибару, онлайн-классификация жестов на основе ЭМГ с рекуррентными нейронными сетями, Распознавание образов. Lett. , 128 (2019), 45-51.
[24] Ю. Лекун, Ю. Бенжио, Г. Хинтон, Глубокое обучение, Nature , 521 (2015), 436-444.
[25] Д. Хубел, Т. Н. Визель, Рецептивные поля и функциональная архитектура стриарной коры обезьяны, J.Physiol. , 195 (1968), 215-243.
[26] Д. Марр, Анализ естественных изображений: вычислительная теория видения текстуры. , Симпозиумы Колд-Спринг-Харбор по количественной биологии, Лаборатория Колд-Спринг-Харбор, 1976, 647-662.
[27] К.Фукусима, С. Мияке, Neocognitron: модель самоорганизующейся нейронной сети для механизма распознавания образов , не подверженного сдвигу в позиции , Конкуренция и сотрудничество в нейронных сетях, Springer, Berlin, Heidelberg, 1980, 267-285.
[28] К. Ли, П. В. Галлахер, З. Ту, Обобщающие функции объединения в сверточных нейронных сетях: смешанные, стробированные и древовидные, Искусственный интеллект и статистика, 2016, 464-472.
[29] Дж. Венг, Н. Ахуджа, Т. С. Хуанг, Cresceptron: самоорганизующаяся нейронная сеть, которая адаптивно растет , Международная объединенная конференция по нейронным сетям (IJCNN), 1992, 576-581.
[30] Ю.ЛеКун, Б. Бозер, Дж. С. Денкер, Д. Хендерсон, Р. Э. Ховард, У. Хаббард и др., Обратное распространение, применяемое для распознавания рукописного почтового индекса, Neural Comput. , 1 (1989), 541-551.
[31] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner, Градиентное обучение в применении к распознаванию документов, Proc. IEEE , 86 (1998), 2278-2324.
[32] W. Zhang, K. Itoh, J. Tanida, Y. Ichioka, Модель параллельной распределенной обработки с локальными пространственно-инвариантными межсоединениями и ее оптическая архитектура, Appl. Оптика , 29 (1990), 4790-4797.
[33] Дж.Гу, З. Ван, Дж. Куэн, Л. Ма, А. Шахроуди, Б. Шуай и др., Последние достижения в области сверточных нейронных сетей, Pattern Recognit. , 77 (2018), 354 — 377.
[34] А. Крижевский, И. Суцкевер, Г. Э. Хинтон, Классификация Imagenet с глубокими сверточными нейронными сетями сетей , Достижения в системах обработки нейронной информации 25, 2012.
[35] О. Русаковский, Дж. Денг, Х. Су, Дж. Краузе, С. Сатиш, С. Ма и др., ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, Int. J. Comput. Vis. , 115 (2015), 211-252. DOI: 10.1007 / s11263-015-0816-y
[36] В.Наир, Г. Э. Хинтон, Выпрямленные линейные блоки улучшают ограниченные машины Больцмана , в материалах 27-й Международной конференции по машинному обучению, ICML10, Omnipress, Мэдисон, Висконсин, США, 2010, 807814.
[37] Н. Шривастава, Г. Хинтон, А. Крижевский, И. Суцкевер и Р. Салахутдинов, Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, J.Мах. Учиться. Res. , 15 (2014), 1929–1958.
[38] J. Wang, L. Perez, Эффективность увеличения данных при классификации изображений с использованием глубокого обучения, Convolutional Neural Networks Vis. Признать. , 11 (2017).
[39] К.Хе, Х. Чжан, С. Рен, Дж. Сан, Deep Residual Learning for Image Recognition , 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE, 2016, 770-778.
[40] С. Иоффе, К. Сегеди, Нормализация пакетов: ускорение глубокого обучения сети за счет уменьшения внутреннего ковариантного сдвига , Труды 32-й Международной конференции по машинному обучению, ICML 2015.
[41] М. И. Джордан, Динамика аттракторов и параллелизм в последовательной машине коннекционизма , Искусственные нейронные сети: концептуальное обучение. 1990, 112-127.
[42] Дж.Л. Эльман, Поиск структуры во времени, Cognit. Sci. , 14 (1990), 179-211.
[43] С. Хохрайтер, Untersuchungen zu Dynamischen Neuronalen Netzen, магистерская диссертация, Institut für Informatik, Technische Universität, Мюнхен, 1991.
[44] Ю.Бенжио, П. Симард, П. Фраскони, Изучение долгосрочных зависимостей с помощью градиентного спуска — это сложно, IEEE Trans. Нейронные сети , 5 (1994), 157-166.
[45] С. Хохрайтер, Дж. Шмидхубер, Долгосрочная кратковременная память, Neural Comput. , 9 (1997), 1735-1780.
[46] К.Чо, Б. Ван Мерриенбор, К. Гульчере, Д. Бахданау, Ф. Бугарес, Х. Швенк и др., Изучение представлений фраз с использованием кодировщика-декодера RNN для статистического машинного перевода, arXiv препринт arXiv: 1406.1078 , 1724-1734.
[47] Т. Дозат, Включение импульса нестерова в адам , Международная конференция по обучающим представлениям, ICLR, 2016.
[48] Л. Н. Смит, Скорость циклического обучения для обучения нейронных сетей , 2017 Зимняя конференция IEEE по приложениям компьютерного зрения (WACV), IEEE, 2017, 464-472.
Распознавание рукописного ввода — вычисления для жизни
Пол Гадер начал свою деятельность с распознавания рукописного ввода в 1989 году, впервые посмотрев на рукописный почтовый индекс , распознаваемый в почтовых адресах.После распознавания почтового индекса он расширил свои исследования на анализ распознавания рукописных слов и .
Одна большая проблема, с которой сталкивается распознавание рукописных слов, заключается в следующем парадоксе: мы не можем прочитать слово, не зная символов в слове, но мы также не можем прочитать символ в слове, не зная слова . Для решения этого парадокса словосимвола был использован подход динамического программирования, который сравнивался с нейронными сетями, обученными с четкими и нечеткими желаемыми выходными данными (см. Журнальные статьи 1995 года «Распознавание рукописных слов на наборе данных NIST» и «Сравнение четких и нечетких символов» Нейронные сети в распознавании рукописных слов »).Мы заметили, что нейронные сети часто давали результаты с высокой степенью достоверности для шаблонов, которые не были символами и не выглядели как символы. Эта неправильная идентификация символа может привести к ошибкам распознавания слов.
На этом рисунке показан сопоставитель динамического программирования. Средство сопоставления берет примитивы изображения слова, строки и изображения слова и возвращает значение от нуля до единицы, указывающее степень, в которой изображение слова представляет строку.
Распространенные дилеммы с распознаванием рукописного текста
1.Неоднозначные буквы
Угадайте, что это за буквы:
2. Неоднозначные буквы и числа
Угадайте, что это за символы:
См. Ответы на вышеупомянутые неоднозначные символы.
Статьи по теме
Большая часть исследований в этих публикациях была проведена в сотрудничестве с доктором философии доктора Гадера. студенты.
1995
Распознавание рукописных слов по набору данных NIST
Один из способов анализа рукописных слов — ввести цифровое изображение и словарь (список строк), а затем определить, в какой степени изображение выглядит как строка из словаря.Для выполнения этой задачи мы использовали нейронную сеть для оценки совпадений и динамическое программирование, чтобы найти сегментацию входного изображения, которая дает наилучшее совпадение с заданной строкой.
1995
Сравнение нейронных сетей четких и нечетких символов при распознавании рукописных слов
Целью данной статьи является подробное описание экспериментов, сравнивающих использование нейронных сетей, обученных с четкими и нечеткими желаемыми выходными данными при распознавании рукописных слов.Алгоритм распознавания рукописных слов с использованием нейронных сетей для присвоения уровня достоверности символов был протестирован на изображениях слов, взятых из почтового потока USPS. Нечеткие выходы были определены с использованием алгоритма нечеткого ближайшего соседа k . Четкие сети немного превзошли нечеткие сети на уровне символов, но нечеткие сети превзошли четкие сети на уровне слов. Этот эмпирический результат интерпретируется как пример принципа наименьших обязательств.
1996
Распознавание рукописных слов с использованием скрытого марковского моделирования без сегментации и методов динамического программирования на основе сегментации
В этой статье рассматриваются два подхода к распознаванию рукописных слов: методы без сегментации и методы, основанные на сегментации. Метод без сегментации строит скрытую марковскую модель непрерывной плотности для каждой словарной строки.Метод, основанный на сегментации, использует динамическое программирование для сопоставления словесных изображений и строк. Комбинированный модуль использует различия в возможностях классификатора для достижения значительно лучшей производительности.
1997
Распознавание рукописных слов с помощью символьных и межсимвольных нейронных сетей
На основе изображений адресов из почты USPS мы провели ряд экспериментов: распознавание символов, распознавание совместимости и распознавание слов.В нашем алгоритме распознавания слов использовалось динамическое программирование, распознавание символов на основе нейронных сетей и оценки межсимвольной совместимости на основе нейронных сетей. Новым вкладом в этот алгоритм стало использование межсимвольной информации для значительного повышения производительности.
1997
Нейронные и нечеткие методы распознавания рукописного ввода
В этой статье дается обзор некоторых проблем и применений нейронных и нечетких методов для распознавания рукописных слов, числовых полей и поиска рукописных номеров улиц на изображениях адресов.Системы нечеткой логики полезны в некоторых ситуациях, потому что они могут представлять информацию высокого и низкого уровня. На высоком уровне они могут использоваться для поиска местоположений номеров улиц в адресных изображениях, а на низком уровне они могут кодировать информацию о членстве в классе символов. Использование разных методов объединяет информацию, которая могла быть недоступна при использовании только нейронных или только нечетких методов. Следовательно, комбинируя методы нейронной сети, которые генерируют точные границы решений, и методы нечеткой логики, которые обрабатывают более грубые знания, мы можем достичь отличных результатов.
1997
Гибридные нечеткие нейронные системы в распознавании рукописных слов
Классическая проблема распознавания образов изображений — это неспособность точно сегментировать слово. При сегментации слова вы сталкиваетесь с парадоксом: сложно сегментировать, не узнав, и трудно распознать без сегментации. Исследование, описанное в этой статье, направлено на улучшение классификаторов рукописных символов для использования в автономном распознавании рукописных слов.Мы исследуем две гибридные нечеткие нейронные системы, самоорганизующуюся карту признаков, многослойный перцептрон и интеграл Шоке. Две системы сравниваются по отдельности, но в совокупности они превосходят друг друга.
2002
Нейронные сети с улучшенной возможностью отклонения выбросов для автономного распознавания рукописных слов
Эта статья фокусируется на улучшении способности отклонения выбросов на многослойном персептроне (MLP) и на варианте сети радиальных базисных функций (RBF) с целью использования их в качестве уровня персонажа.Мы группируем данные, а затем создаем RBF для каждого кластера в области анализа основных компонентов этого преобразования. Он также был обучен с использованием и без элемента регуляризации, который был направлен на минимизацию дисперсии узлов в скрытом слое.
Навигация по записям
Пред.
Сайт психологических тестов: Пройти тесты онлайн: психологические, IQ, образовательные
След.
Как сделать парню приятное: Как сделать мужчине приятно
Добавить комментарий Отменить ответ
Comment
Name *
Email *
Website

Search for:
Рубрики
Депресси
Депрессия
Любовь
Отношения
Пикап
Разное
Расставани
Расставание
Рекомендации
Рост
Саморазвитие
Советы
Фоби
Фобия

Главная
Любовь
Отношения
Пикап
Блог
© 2024 ШПИЛЬКИ — Мода проходит, стиль остается

Карта сайта

[1]	Дж.Э. Мальдарелли, Б. А. Карс, С. К. Хант, Дж. Дж. Локман, Развитие раннего почерка: зрительно-моторный контроль при копировании писем, Dev. Psychol. , 51 (2015), 879-888.
[2]	J. Calvo-Zaragoza, J. Oncina, Распознавание нотной записи на основе пера с помощью конечных автоматов, Expert Syst. Прил. , 72 (2017), 395-406.
[3]	Н. Мендес, М. Симё, П. Нето, Сегментация сигналов электромиографии для распознавания образов , IECON 2019 — 45-я ежегодная конференция Общества промышленной электроники IEEE, 2019, 732-737.
[4]	М.Słapek, S. Paszkiel, Обнаружение жестов без маркеров начала и конца путем подгонки к кривым Безье методом наименьших квадратов, Pattern Recognit. Lett. , 100 (2017), 83-88.
[5]	К. А. Ламкин-Кеннард, М. Б. Попович, Датчики: природные и синтетические датчики, Biomechatronics , Elsevier, 2019, 81-107.
[6]	Дж.Wu, X. Li, W. Liu, Z. Jane Wang, sEMG Signal Processing Methods: A Review, J. Phys. , 1237 (2019), 032008.
[7]	Э. Гигон, П. Барадук, М. Десмургет, Вычислительное управление двигателем: избыточность и инвариантность, J. Neurophysiol. , 97 (2007), 331-347.
[8]	С.J. De Luca, Физиология и математика миоэлектрических сигналов, IEEE Trans. Биомед. Англ. , БМЕ-26 (1979), 313-325.
[9]	М. Симё, Н. Мендес, О. Гибару, П. Нето, Обзор электромиографического декодирования и распознавания образов для взаимодействия человека и машины, IEEE Access , 7 (2019), 39564-39582.
[10]	Ю.Глумаков, Дж. Бимбо, А. М. Доллар, Контроль траектории миоэлектрического протеза запястья , Симпозиум по миоэлектрическому контролю, 2020.
[11]	А. Лансари, Ф. Буслама, М. Хасауна, А. Аль-Рави, Новый подход к классификации арабского почерка на основе электромиографии (ЭМГ) , Труды Международной объединенной конференции по нейронным сетям, 2003.
[12]	Г. Хуанг, Д. Чжан, X. Чжэн, X. Чжу, Распознавание почерка на основе ЭМГ посредством динамического преобразования времени , Ежегодная международная конференция инженеров IEEE в медицине и биологии 2010 г., IEEE, 2010, 4902 -4905.
[13]	М.Линдерман, М. А. Лебедев, Дж. С. Эрлихман, Распознавание почерка по электромиографии, PLoS ONE , 4 (2009), e6791.
[14]	C. Li, Z. Ma, L. Yao, D. Zhang, Улучшения распознавания почерка на основе ЭМГ с помощью алгоритма DTW , в 2013 году 35-я ежегодная международная конференция Общества инженеров IEEE в медицине и биологии (EMBC), IEEE, 2013.
[15]	И. Чихи, А. Афеф, Б. Мохамед, Анализ скорости письма для определения процесса письма по электромиографическим сигналам, Am. J. Appl. Sci. , 9 (2012), 1742-1756.
[16]	М.А. Слим, А. Абделькрим, М. Бенреджеб, Эффективное моделирование скорости рукописного ввода для реконструкции электромиографических сигналов с использованием нейронных сетей с радиальной базисной функцией , 2015 7-я Международная конференция по моделированию, идентификации и контролю (ICMIC), IEEE, 2015, 1-6.
[17]	Э. Окорокова, М. Лебедев, М. Линдерман, А.Ossadtchi, Динамическая модель улучшает восстановление почерка из многоканальных электромиографических записей, Front. Neurosci. , 9 (2015), 1-15.
[18]	W. Wei, Q. Dai, Y. Wong, Y. Hu, M. Kankanhalli, W. Geng, Распознавание жестов на основе поверхностной электромиографии с помощью глубокого обучения с несколькими представлениями, IEEE Trans. Биомед. Англ., 66 (2019), 2964-2973.
[19]	А. Даш, А. Саху, Р. Шринги, Дж. Гамбоа, М. З. Афзал, М. И. Малик и др., AirScript-Creating Documents in Air , 2017 14-я Международная конференция IAPR по анализу и распознаванию документов (ICDAR) , IEEE, 2017.
[20]	П.Рой, С. Гош, У. Пал, Структура на основе CNN для распознавания чисел Unistroke in Air-Writing , 2018 16-я Международная конференция по границам распознавания рукописного ввода (ICFHR), IEEE, 2018, 404-409.
[21]	Н. Раск, Глубокое обучение, Нац. Методы , 13 (2016), 35.
[22]	ЧАС.Чен, Ю. Чжан, Г. Ли, Ю. Фанг, Х. Лю, Извлечение признаков поверхностной электромиографии с помощью сверточной нейронной сети, Int. J. Mach. Учиться. Киберн. , 11 (2020), 185-196.
[23]	М. Симау, П. Нето, О. Гибару, онлайн-классификация жестов на основе ЭМГ с рекуррентными нейронными сетями, Распознавание образов. Lett. , 128 (2019), 45-51.
[24]	Ю. Лекун, Ю. Бенжио, Г. Хинтон, Глубокое обучение, Nature , 521 (2015), 436-444.
[25]	Д. Хубел, Т. Н. Визель, Рецептивные поля и функциональная архитектура стриарной коры обезьяны, J.Physiol. , 195 (1968), 215-243.
[26]	Д. Марр, Анализ естественных изображений: вычислительная теория видения текстуры. , Симпозиумы Колд-Спринг-Харбор по количественной биологии, Лаборатория Колд-Спринг-Харбор, 1976, 647-662.
[27]	К.Фукусима, С. Мияке, Neocognitron: модель самоорганизующейся нейронной сети для механизма распознавания образов , не подверженного сдвигу в позиции , Конкуренция и сотрудничество в нейронных сетях, Springer, Berlin, Heidelberg, 1980, 267-285.
[28]	К. Ли, П. В. Галлахер, З. Ту, Обобщающие функции объединения в сверточных нейронных сетях: смешанные, стробированные и древовидные, Искусственный интеллект и статистика, 2016, 464-472.
[29]	Дж. Венг, Н. Ахуджа, Т. С. Хуанг, Cresceptron: самоорганизующаяся нейронная сеть, которая адаптивно растет , Международная объединенная конференция по нейронным сетям (IJCNN), 1992, 576-581.
[30]	Ю.ЛеКун, Б. Бозер, Дж. С. Денкер, Д. Хендерсон, Р. Э. Ховард, У. Хаббард и др., Обратное распространение, применяемое для распознавания рукописного почтового индекса, Neural Comput. , 1 (1989), 541-551.
[31]	Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner, Градиентное обучение в применении к распознаванию документов, Proc. IEEE , 86 (1998), 2278-2324.
[32]	W. Zhang, K. Itoh, J. Tanida, Y. Ichioka, Модель параллельной распределенной обработки с локальными пространственно-инвариантными межсоединениями и ее оптическая архитектура, Appl. Оптика , 29 (1990), 4790-4797.
[33]	Дж.Гу, З. Ван, Дж. Куэн, Л. Ма, А. Шахроуди, Б. Шуай и др., Последние достижения в области сверточных нейронных сетей, Pattern Recognit. , 77 (2018), 354 — 377.
[34]	А. Крижевский, И. Суцкевер, Г. Э. Хинтон, Классификация Imagenet с глубокими сверточными нейронными сетями сетей , Достижения в системах обработки нейронной информации 25, 2012.
[35]	О. Русаковский, Дж. Денг, Х. Су, Дж. Краузе, С. Сатиш, С. Ма и др., ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, Int. J. Comput. Vis. , 115 (2015), 211-252. DOI: 10.1007 / s11263-015-0816-y
[36]	В.Наир, Г. Э. Хинтон, Выпрямленные линейные блоки улучшают ограниченные машины Больцмана , в материалах 27-й Международной конференции по машинному обучению, ICML10, Omnipress, Мэдисон, Висконсин, США, 2010, 807814.
[37]	Н. Шривастава, Г. Хинтон, А. Крижевский, И. Суцкевер и Р. Салахутдинов, Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, J.Мах. Учиться. Res. , 15 (2014), 1929–1958.
[38]	J. Wang, L. Perez, Эффективность увеличения данных при классификации изображений с использованием глубокого обучения, Convolutional Neural Networks Vis. Признать. , 11 (2017).
[39]	К.Хе, Х. Чжан, С. Рен, Дж. Сан, Deep Residual Learning for Image Recognition , 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE, 2016, 770-778.
[40]	С. Иоффе, К. Сегеди, Нормализация пакетов: ускорение глубокого обучения сети за счет уменьшения внутреннего ковариантного сдвига , Труды 32-й Международной конференции по машинному обучению, ICML 2015.
[41]	М. И. Джордан, Динамика аттракторов и параллелизм в последовательной машине коннекционизма , Искусственные нейронные сети: концептуальное обучение. 1990, 112-127.
[42]	Дж.Л. Эльман, Поиск структуры во времени, Cognit. Sci. , 14 (1990), 179-211.
[43]	С. Хохрайтер, Untersuchungen zu Dynamischen Neuronalen Netzen, магистерская диссертация, Institut für Informatik, Technische Universität, Мюнхен, 1991.
[44]	Ю.Бенжио, П. Симард, П. Фраскони, Изучение долгосрочных зависимостей с помощью градиентного спуска — это сложно, IEEE Trans. Нейронные сети , 5 (1994), 157-166.
[45]	С. Хохрайтер, Дж. Шмидхубер, Долгосрочная кратковременная память, Neural Comput. , 9 (1997), 1735-1780.
[46]	К.Чо, Б. Ван Мерриенбор, К. Гульчере, Д. Бахданау, Ф. Бугарес, Х. Швенк и др., Изучение представлений фраз с использованием кодировщика-декодера RNN для статистического машинного перевода, arXiv препринт arXiv: 1406.1078 , 1724-1734.
[47]	Т. Дозат, Включение импульса нестерова в адам , Международная конференция по обучающим представлениям, ICLR, 2016.
[48]	Л. Н. Смит, Скорость циклического обучения для обучения нейронных сетей , 2017 Зимняя конференция IEEE по приложениям компьютерного зрения (WACV), IEEE, 2017, 464-472.

Что скрывает почерк. Графолог с первых строк разгадает интеллект и характер | ОБЩЕСТВО: События | ОБЩЕСТВО

Протестные настроения отражает почерк

Какой почерк – такой и характер

23 января — День почерка (день ручного письма)

Как по почерку определить характер человека просто и с примерами

Что такое графология

Виды почерка и их расшифровка

Как определить характер человека по почерку?

Размер букв

Нажим пера

Поля

Направление строки

Форма букв

Связанность

Расшифровка подписи

Темперамент по почерку

Почерк расскажет об уровне ответственности личности

Желание выделиться: почерк и подпись

Примеры анализа почерка

Анализ почерка нарцисса

Эксперт: как по почерку определить характер человека?

Заключение

Почерк — отражение характера человека

Почерк, характер и судьба связаны между собой /// Каллиграфъ // Почерк новой жизни / Официальный сайт

Почерк нашего «Я»

Этот почерк реально исправляет характер

Почерк и судьба

Умный почерк умному ребёнку

Как почерк закаляет характер

Красивый и быстрый почерк исправляет характер

Характер по почерку: как определить

Определяем характер людей по почерку

Темперамент по почерку

Личные качества по почерку

Внешность по почерку

Род занятий по почерку

Рабочие листы по написанию иероглифов Рукописный ввод — Christianbook.com

7 главных секретов людей, которые пишут мелким шрифтом

Что мелкий почерк говорит о вашей личности

7 вещей, которые маленький почерк раскрывает о личности

# 1. Признак интроверсии

# 2. Способность к концентрации

3. Мелкое письмо = интеллектуальное

# 4. Сдержанный и сдержанный

№ 5. Устройство для работы с нажимом

№ 6.Универсальность

№ 7. Самостоятельный

Что значит, когда человек пишет очень мелким шрифтом?

Использование рукописного ввода трекпада для написания китайского или кантонского языка на Mac

Решили ли мы проблему распознавания почерка? | Рэйчел Уайлс

Как легко выполнить распознавание рукописного ввода с помощью глубокого обучения

Вам могут быть интересны наши последние сообщения на:

Дополнительная литература

Распознавание символов рукописного ввода с несколькими штрихами на основе sEMG с использованием сверточно-рекуррентных нейронных сетей

Распознавание рукописного ввода — вычисления для жизни

Распространенные дилеммы с распознаванием рукописного текста

1.Неоднозначные буквы

2. Неоднозначные буквы и числа

Статьи по теме

1995

Распознавание рукописных слов по набору данных NIST

1995

Сравнение нейронных сетей четких и нечетких символов при распознавании рукописных слов

1996

1997

Распознавание рукописных слов с помощью символьных и межсимвольных нейронных сетей

1997

Нейронные и нечеткие методы распознавания рукописного ввода

1997

Гибридные нечеткие нейронные системы в распознавании рукописных слов

2002

Нейронные сети с улучшенной возможностью отклонения выбросов для автономного распознавания рукописных слов

Добавить комментарий Отменить ответ