Почерк и характер человека реферат: Почерк и характер человека / Реферат / ID: 859866

Почерк и характер человека реферат: Почерк и характер человека / Реферат / ID: 859866

Содержание

Психология почерка

Как определить характер человека по его почерку? Связь почерка с  характером изучает наука графология. Она позволяет определить по почерку  человека его ум, силу воли, самооценку, эмоциональность и многое другое. Здесь мы рассмотрим основные признаки, которые позволяют сделать выводы о личных качествах человека. Размер почерка говорит об общительности  человека. Так, обладатель крупного почерка  легко находит общий язык с  разными людьми и имеет много  друзей. Мелкий же почерк указывает  на замкнутость и скрытность. Угловатые  буквы характерны для эгоистичных  людей, а закругленные – для людей  добрых и отзывчивых. Сильный нажим  – признак силы воли и усидчивости. Бледные буквы свойственны слабовольному  человеку. Каллиграфический почерк характеризует  человека как обязательного, аккуратного, но несамостоятельного. Правильный почерк указывает на спокойствие и уравновешенность. Размашистый почерк бывает у людей  активных, любознательных, с веселым  нравом. Неразборчивый почерк говорит  об энергичности, беззаботности, а также  о нервозности. Слитный почерк, когда  все буквы в слове связаны  между собой, является признаком  хорошего логического мышления. Если же буквы не связаны друг с другом, то это указывает на развитую интуицию. Поля, оставляемые слева при письме, указывают на отношение человека к материальным ценностям. Узкие  поля говорят о бережливости, а  широкие – о щедрости. Если левый  край книзу расширяется, то это подчеркивает расточительность. А сужающийся левый  край выдает человека скупого и жадного. У оптимиста строки поднимаются  от начала к концу, а у пессимиста – опускаются. Прямые строки характерны для людей спокойных, рассудительных, реалистично оценивающих свои возможности. Неровные, волнообразные строки –  признак хитрости и, возможно, отсутствия совести. О многом может рассказать подпись человека. По ней можно  узнать даже о тех чертах характера, которые человек скрывает от окружающих и самого себя. Стандартная, незамысловатая подпись указывает на уверенность  в себе и смелость. Подпись, состоящая  из петель, встречается у хитрых и наблюдательных людей. Зачеркнутая  подпись говорит об импульсивности и энергичности, а подчеркнутая –  о предприимчивости. Робкий и замкнутый  человек обводит подпись или  несколько ее букв в кружок. Зигзагообразный росчерк говорит о неуравновешенности. Росчерк в виде черты – признак эмоциональности. А если росчерк отсутствует, то это характеризует человека как умного и расчетливого. Почерк человека может меняться в зависимости от ситуации, настроения и других факторов. Например, 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.

 

Источник: http://shkolazhizni.ru/archive/0/n-744/


«Почерк – зеркало души»


Почерк – зеркало души
PPTX / 2.52 Мб

РАЙОННАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ЮНЫХ ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ
«МОЙ ПЕРВЫЙ ДОКЛАД»

                                                  Почерк – зеркало души

Содержание

1. Введение__________________________________________________3

2. Основная часть

2.1. История графологии ___________________________________4 – 5

2.2. Характеристика почерка___________________________________6

2.3. Анализ общего вида письма____________________________ 6 – 12

2.4. Возможности анализа почерка_________________________12 – 13

2.5 Интересные факты о почерке_______________________________ 13

3. Практическая часть

3.1. Описание исследования ___________________________________14

3.2. Характеристика почерка учащихся 3 б класса_____________ 15 – 17

4. Заключение____________________________________________17 – 18

5. Используемая литература ____________________________________19

6. Приложение _______________________________________________20

Введение

«Зачем мне фотография человека,

для меня гораздо важнее клочок исписанной бумаги,

так как в нем изображается преступность,

радость, печаль, озлобленность,

настроение духа и тому подобное»

Французский ученый антрополог Д.Тарт

Ещё в глубокой древности люди начали обращать внимание на связь между почерком и характером. Почерк – это основа нашей жизни. Мы пишем дома, на работе, в школе, и по качеству почерка судят о нас самих. От почерка зависит многое: и восприятие самого себя, и как нас видят окружающие, и оценки в школе, и самооценка, и характер. А ведь почерк каждого человека абсолютно индивидуален. И хотя на протяжении жизни манера письма меняется, так как изменяются обстоятельства жизни и физическое развитие человека, в почерке, как и в поведении, и в речи раскрывается внутренний мир человека, особенности воспитания, обучения, умственные способности.

Оказывается, существует даже целая наука – графология, которая изучает законы зависимости между почерком и личностью, характером человека.

Почерк — это интересный и ценный способ, который позволяет понять себя и познать природу окружающих нас людей. Интерес вызывало то, что почерк присущ каждому индивидуально, и поэтому можно заочно познать человека, не зная его. Изучение почерка может выявить и наличие скрытых черт характера людей, которые могут быть использованы ими в дальнейшей жизни. И, разумеется, заинтересовало то, что исследовать почерк могут не только специалисты графологи, но и простые обыватели.

Актуальность

Тема исследования интересная и актуальная, так как в школе всех учеников обучают правописанию и красивому почерку одинаково, при этом у учащихся, надо заметить, он разный.

Почерк каждого человека абсолютно индивидуален, как отпечатки пальцев, голос, это позволяет отличить всех людей друг от друга.

Анализ почерка даст возможность раскрыть личностные особенности ученика, которые нашли своё отражение в определённом написании букв и строк.

Гипотеза: Действительно ли почерк может рассказать о характере своего хозяина?

Цель работы:
Наша цель установить зависимость между особенностями почерка и характером человека.

Задачи:
Для достижения этой цели мы ставим перед собой следующие задачи:
 Познакомиться с наукой графологией;

 Выяснить значение термина: графология;

 Изучить основные закономерности графологического анализа;

 Проанализировать почерк учащихся 3Б класса;

 Сделать выводы на основе наблюдений и анкетирования установить процент достоверности полученных результатов.

Объект исследования: 3б класс

Предмет исследования: анкеты, тетради учащихся 3б класса

Практическая значимость: результаты исследования помогут понять, как почерк может влиять на характер ученика.

2. Основная часть

2.1 История графологии

Связь почерка с характером изучает наука графология. Она позволяет определить по почерку человека его ум, силу воли, самооценку, эмоциональность и многое другое.
Значение слова Графология по Ефремовой:
Графология — Исследование почерка с точки зрения отражения в нем свойств характера, способностей и психических состояний пишущего. 
Значение слова Графология по Ожегову:
Графология — Учение о почерке как отражении свойств характера и психических состояний человека.
Графология в Энциклопедическом словаре:
Графология — (от графо… и …логия) — учение о почерке, исследование его сточки зрения отражающихся в нем свойств и психических состояний пишущего.

Значение слова Графология по словарю Ушакова:
Графология — (от греч. grapho — пишу и logos — учение) (спец.). Способ определять характер человека по его почерку. 

Графология — это древнейшее искусство. Несколько тысяч лет назад китайцы определяли по почерку характер человека, специалисты в древнем Риме, а позднее, монахи средневековья также владели этим искусством.

Графология как наука существует давно. Первая книга, посвящённая графологии, вышла в свет в 1630 году и была написана итальянским профессором Камилло Бальдо. Примерно 200 лет спустя к этой теме вернулись во Франции. Понятия об этом предмете возникли в 17 веке, принято считать французского аббата Мишона (1806-1881) основным инициатором образования графологического общества, он сам написал несколько сочинений на эту тему, выпускались первые специальные журналы по графологии. В 1872 году написал книгу «Система графологии» впервые употребив термин «графо» — писать, «логос» — наука. С помощью почерка можно сделать психологический портрет человека.

Примерно через двести лет к теме почерка вернулись во Франции. Ученый церковник Аббат Фландрэн заинтересовался книгой Бальдо. Он создал группу, участники которой занялись вопросом и подвергли классификации почерки людей, отличающихся друг от друга по интересам и по роду занятий. Участники исследования выработали правила, которые легли в основу современного анализа почерков. Для того, чтобы окрестить новую науку Аббат использовал два греческих слова — «графо» (писать) и «ологи» (наука). Так и родилось имя новой науки — графология.

Ученик Фландрэна Аббат Мишон более интенсивно развил графологические исследования и превзошел своего учителя. В 1872 году он написал книгу «Система графологии». Так впервые было употреблено слово « графология». Около 1880 года работа Мишона получила дальнейшее развитие в исследованиях Крепье — Жамэна, в которых были применены более четкие методы классификации различных черт характера, которые выявил анализ почерка.

Графологией заинтересовались в Германии, затем в Англии, где многие интеллектуалы посвятили немало времени совершенствованию анализа почерка.

С XIX века в различных странах возникли графологические общества. В Европе графология рассматривается с должным вниманием и занимает достойное место в работе психолога и психиатра. Она включена в учебные программы по психологии в университетах многих европейских стран.

2.2. Характеристика почерка

Никто не рождается с умением писать. Этот навык приобретается позднее. Со временем этот процесс становится чисто автоматическим. В процессе письма люди не задумываются о том, как пишут. При письме мысли направлены на то, что нужно написать. Так что, процессом письма управляет подсознание. Каждый штрих в буквах неизбежно несет в себе отпечаток личности автора. Многое зависит от того, где и когда обучался человек, в каком окружении он жил, и от физического состояния его рук. Но наиболее сильные эмоциональные переживания, душевные болезни и мощные влияния окружающей среды оседают в подсознании и влекут за собой характерные изменения в движениях рук. Сознание «выражает себя» через устную речь, подсознание может «выражать себя» и через почерк.

О том, что почерк человека отражает его темперамент, заметил еще Аристотель. В более позднее время этим вопросом занимались Лафатер, Лейбниц, Гете и др. В наши дни графология – учение о связи почерка с характером – является развитой наукой с твердой теоретической основой и рядом различных направлений. Распознавание личностного типа человека по почерку сегодня широко используется в психологической диагностике, в космической медицине, в криминалистике. Известны случаи, когда по одному почерку специалистам удавалось раскрывать преступления. В ряде стран западной Европы анализ личности человека по его почерку применяется при приеме на работу.

При характеристике почерка внимание обращают на такие параметры, как размер букв, их форма, наклон, нажим, манера располагать текст на листе и т.д. По размеру почерка определяют степень коммуникабельности человека. Чем крупнее почерк, тем легче человеку строить отношения с окружающими людьми. Мелкий почерк, напротив, говорит о скрытности, необщительности, возможно, застенчивости.

Про тех людей, которые придают буквам округлые формы, говорят, что они открыты для других, отзывчивы, добродушны. Те же, чей почерк угловат, считаются людьми самолюбивыми и эгоистичными. Если человек сильно нажимает на ручку или карандаш в процессе написания текста, то это выдает в нем большую силу воли, выдержку и терпеливость. Слабый нажим говорит о слабоволии человека. Если человек при написании слова оставляет между буквами пробелы, то это указывает на хорошо развитую интуицию, если же буквы пишутся слитно, то человек обладает отличным логическим мышлением. Аккуратный почерк, правильно выведенные буквы свидетельствуют об уравновешенной сдержанной личности. Размашистый почерк указывает на оптимистов, людей творческих, активных, любопытных. Сложный неразборчивый почерк встречается у людей предприимчивых, активных, но склонных к неврозам.

Большое значение имеет и расположение текста на листе бумаги. Прямые строки говорят о спокойном нраве пишущего, его реалистичности и здравомыслии. Если строка на конце поднимается, то человек является жизнелюбцем. Опускающаяся к концу строка говорит о пессимистической настроенности индивида. Волнообразные строки выдают в человеке хитрость, лукавство, склонность идти на уловки и плести интриги. Оформление левого поля свидетельствует о приверженности человека к ценностям материального характера. Если поле узкое, то это указывает на бережливость человека, широкое поле говорит о его щедрости. Если внизу листа левое поле сужается, то человек склонен к расчетливости и даже скупости. Если поле книзу становится шире, то человеку свойственна расточительность.

завышенной самооценке, желании быть в центре внимании. Строго вертикальный почерк характерен для лидеров, обладающих сильной волей; такие люди всегда знают, чего хотят.

2.3. Анализ общего вида письма.

Признак

Качество личности

Анализ полей

Маленькие поля слева

Бережливость, склонность к семейной жизни, педантизм

Широкие поля слева

Потребность в деятельности, отсутствие мелочности

Очень широкие поля слева

Щедрость, хвастливость, расточительность, желание и стремление быть оригинальным, стремление к роскоши, блеску; фамильная гордость, простые привычки и манеры

Левый край постепенно расширяется

Щедрость, расточительность, стремление к бережливости, накопительству

Левый край сужается

Эгоизм, бережливость, доходящая до скупости, самообладание

Отсутствие полей

Большое желание проявить себя, максимализм; неприятие зла, стремление к моральной чистоте; желание развернуться в своей деятельности, использовать все для достижения своей цели, все обернуть в свою пользу

Анализ строк

Прямые строчки

Спокойствие, уверенность, сила воли, умеренность, рассудительность, доверчивость, сильно развитое чувство долга; планомерное продвижение; заблаговременная подготовка, систематическая работа, не откладывает все на последнюю минуту, доводит начатое до конца, решительность, устойчивость мнений, ответственность за поступки, эмоции и решения

Строки, восходящие кверху

Честолюбие, тщеславность, храбрость, решительность, сознание собственной силы, стремление к деятельности, доверчивость, искренность, самоуверенность, оптимизм, высокие запросы, завышенная самооценка; подвижный тип; быстрота установления контактов; инициативность в налаживании отношений в сфере своих интересов, широта данного круга; личность творческая, самовлюбленность, гордость, упрямство, склонность к рефлексии, инициативность, требовательность к другим

Строки, идущие книзу

Отсутствие честолюбия, решительности, храбрости, инициативы; апатия, пессимизм, недоверие к себе, сентиментальность, чуткость, конформность, обидчивость

Волнообразные строки

Хитрость, ловкость, лживость, изворотливость, тактичность, коммерческие наклонности, отсутствие совести, непрямолинейность

Строки вначале восходят, а потом опускаются

Отсутствие настойчивости, непостоянство, нетерпеливость, человек, который сразу берется за несколько дел, не всегда их оканчивает, во многих делах испытывает разочарование и не добивается успеха; весь мир — в будущем; азартность, увлеченность новыми начинаниями

Сначала строки опускаются, а потом поднимаются

Самоуверенность; неохотно берется за дело, но, начав, доводит до конца, несмотря на первоначальные сомнения, а потому достигает успеха; конкретность, практичность, наличие полезных дел, стремление добиться своего

Начало каждого слова стоит выше окончания предыдущего

Потребность в деятельности, неуверенность, сильно развитое чувство долга, комплексы; правильность действий, логичность поступков

Начало каждого слова стоит ниже окончания предыдущего

Осторожность, честолюбие, стойкость, выдержанность, уверенность, рассудительность; холодный рассудок; анализ дел, логичность, объективность, непредвзятость, сдержанность

Слова, связанные по слогам

Торопливость, но отсутствие опрометчивости; воля, умение преодолевать трудности; сила и красота; если хочет, то добивается; логично ведет борьбу; решительность

Заполнение строки до конца со сжиманием и суживанием букв

Потребность высказываться, делиться чувствами; бессознательный страх быть непонятым и не получить сочувствия

Анализ наклона букв

Почти лежащий

Невоздержанность, вспыльчивость, сентиментальность, увлекающаяся натура

Косой

Сердечность, участливость, логичность мышления, добросовестность в работе, стремление к порядку, качеству, равенству, справедливости; есть система знаний, логика знаний, волевое внедрение разумного

Крутой отвесный

Сила воли и характера, самообладание, нравственность, сдержанность, холодность, уравновешенность, внимание к внешнему блеску

Наклон влево

Неестественность, чопорность, хитрость, деспотизм, скрытность, недоверие, боязнь собственного чувства

Наклон в разные стороны

Капризность, неуравновешенность, нерешительность, внутренний разлад, борьба чувств и разума, противоречивость, самовлюбленность

Отвесный на конце слова

Осторожность, сдержанность, любовь к правде, настойчивость, умеренность в выражении чувств, критическое отношение к своим поступкам, волевое внедрение разумного

К концу слова более короткий

Сила воли, самообладание, развитое чувство долга, чувство справедливости, ответственность и исполнительность

Почерк беспокойный, постоянно изменяющийся в величине букв, направленности и наклоне

Инициативность, нервозность, внутреннее беспокойство

Наклоны вправо

Чувствительность, творческая натура, хорошая работоспособность, сопереживание людям, наличие симпатий и антипатий, любовь и ненависть, неравнодушие, сердечность в отношениях с близкими, эмоциональное богатство, открытость, склонность к порывам в любви, гневе, молчаливость переживаний, добро и зло, скрытый мир чувств, наличие веры, надежды, любви, привязанности к близким, неприятие зла, стремление к моральной чистоте

Анализ величины и ширины почерка

Мелкий почерк

Наблюдательность, хладнокровие, спокойствие, скрытность, остроумие, заботливость, устойчивость мнений, принципиальность, исполнительность

Круглый почерк

Гордость, самолюбие, предприимчивость, потребность в деятельности, решительность, стремление к господству

Буквы выходят за верхний предел строки

Идеализм, нежность

Буквы расположены ниже строки

Коммерческие наклонности, материализм, практический ум, тщеславность, суетность

Буквы выходят за нижний предел строки

Тщеславность, склонность к фантазированию, предусмотрительность, предприимчивость, организаторские способности, распорядительность

Узкий почерк

Сдержанность, скрытность, мелочность, скупость, исполнительность, жестокость, стремление к точности, боязнь потери состояния и денег

Буквы последнего слова сжаты на конце, чтобы избежать переноса

Расточительность

Широкий почерк

Ум, энергия, потребность в деятельности, беззаботность, беспечность, общительность, непринужденность, легкая привязчивость, щедрость, расточительность

Анализ нажима и беглости почерка

Очень толстый, с сильным нажимом

Усидчивость, строгие взгляды на жизнь, прилежание, неповоротливость

Расплывающийся пятнами

Прагматизм, бесхарактерность, чувствительность, обжорство, склонность к излишествам, уступчивость

Без нажима

Бесхарактерность, нерешительность, бессилие, уступчивость и желание быть непонятым

Соединительные черты одинаковой толщины с основными

Стойкость, развитое чувство долга, правильный, трезвый взгляд на жизнь; стремление доискаться до причин и оснований

Беглый и размашистый

Предприимчивость, потребность в деятельности, любознательность, ловкость, веселый характер, некоторая склонность к фантазированию

Каллиграфически правильный

Невозмутимое спокойствие, решительность, честность и светская ловкость, верный расчет в делах, действенность

Дрожащий, угловатый

Нервность, трусливость, неуверенность, нерешительность, обидчивость, беспричинная печаль

Круглый на окончаниях коротких, низких, сокращенных и маленьких букв

Бесхарактерность, уступчивость, желание добра, отзывчивость, вкус, склонность к фантазированию

Сильный угловатый

Эгоизм, стойкость, упрямство, резкость, потребность в деятельности

Беглый и сухой

Сдержанность, ум, отчасти склонность к фантазированию

Очень витиеватый

Тщеславность, Любовь к внешнему блеску, неудовлетворенность

Разборчивый, воспринимается без затруднений

Предусмотрительность, ум, благоразумие, самостоятельность, спокойствие, решительность и уверенность в делах, успех

Неразборчивый и неправильный

Нервность, беззаботность, потребность в деятельности, сумасбродство

Меняющийся

Ум, склонность к сравнениям и уподоблениям

Наклонный с правильным нажимом

Бесхарактерность, чувствительность, увлекающаяся натура

Причудливый, нестандартизированный

Оригинальность, юмор, капризность, прихотливый вкус, склонность к сумасбродным поступкам и безумию

Косой с толстым нажимом, неровный и угловатый

Изобретательность, стойкость, решительность, потребность в деятельности, успех

Большой, тонкий, беглый и неровный

Человек минуты

Очень наклонный и возвышающийся

Сильная увлеченность предприятиями

Наклонный, почти лежащий

Обидчивость

Мелкий и узкий

Сдержанность, заботливость, бережливость, обходительность

Очень угловатый

Стойкость, упрямство, эгоизм, себялюбие, своенравие, черствость, холодность

Очень неразборчивый

Непроницаемость, загадочность, невозмутимый характер, редко выходит из себя

Красивый, каллиграфический

Бесхарактерность, мало развита самостоятельность; человек, всегда находящийся под чужим влиянием

Некрасивый и неразборчивый

Самостоятельность

Неровный, растрепанный

Безмятежная свобода от обстоятельств; руководствуется реальной жизнью, а не догмой; случайная удача, работа по вдохновению, приспособление к меняющемуся миру, скептическое предвидение, эмоциональное предчувствие

Широкий, размашистый, с правой стороны свешивающийся

Отсутствие логики, руководствуется чувствами

«Неуверенные» строчки

Нервность, беспокойство, недоверие к себе, раздражительность, обидчивость

Сильный нажим букв

Строгие взгляды на жизнь; энергичность, подчиняется власти чувства, влияние на людей, консерватизм, нетворческая натура

2.4. Возможности анализа почерка

Анализ почерка раскрывает внутренние черты характера человека, которые выражены в написании букв. Почерки людей столь же различны, как и их индивидуальные качества, как их отпечатки пальцев. У анализа почерка существуют определенные пределы возможностей.
Во–первых, невозможно сказать, принадлежит ли почерк мужчине или женщине, если текст не подписан..
Во – вторых, почерк не показывает и возраст автора письма. Может показаться, что почерк подростка принадлежит лицу более старших лет, потому, что ум подростка зрел не по возрасту, а письмо старого человека может выглядеть ребяческим, потому, что у него сохранился юношеский задор. Поэтому письмо раскрывает умственный, а не хронологический возраст.
Нельзя по почерку узнать род работы, характер занятия или увлечения того или иного лица, так как многие люди занимаются делами, для которых они изначально не подходят, но успешно справляются с ними благодаря своему уму или способности приспосабливаться к различным обстоятельствам или по необходимости.
В то же время почерк может открыть способность ясно мыслить, четко действовать, проявлять упорство в достижении цели, присутствие финансовой расчетливости, а также других качеств, которые помогают человеку преуспеть.

По почерку невозможно догадаться, принадлежат ли люди к одной и той же семье, потому, что почерки не обладают семейным сходством. Даже в том случае, если люди похожи до такой степени, что их собственные родители с трудом могут отличать их друг от друга, их почерки могут показать наличие совершенно разных черт.
Итак, как уже было сказан, чрезвычайно важно иметь в виду, что анализ почерка не позволяет отгадывать или предсказывать судьбу человека. Графолог может рассказать человеку о его характере, его склонностях и темпераменте, что позволит ему направлять свои действия. Каким образом он использует знание о чертах своей личности для того, чтобы определить свою жизнь в будущем, не входит в компетенцию графолога. Все, что может сделать графолог – это указать на наличие сильных и слабых сторон испытуемого, а последний может воспользоваться информацией для того, недостатки.

2.5 Интересные факты о почерке.

    Левосторонний, зеркальный почерк в психологии получил название «почерка Леонардо». Леонардо да Винчи писал свои записки именно таким почерком, что делает очень трудной их расшифровку.

    Наполеон менял почерк на протяжении жизни (их у него насчитывают около семи). С годами почерк Наполеона становился все запутаннее и неразборчивее.

    Почерк Пушкина принято называть «скорописью». Им совершенно не восхищались ни учителя чистописания в лицее, ни современники Пушкина: иметь такой почерк считалось просто неприличным.

    Мелкий и крайне неразборчивый почерк был у Николая Гумилева.

    Лермонтов часто менял почерк, но даже когда он старался писать ровно и красиво, строчки всегда загибались вверх, а буквы «выскакивали» то вниз, то вверх. В одной из книг по графологии почерк Лермонтова рассматривается как типичный образец почерка невротической личности.

    Рукопись Девятой симфонии Бетховена была напечатана только через два года после ее написания. Дело в том, что любимый переписчик Бетховена умер, а его два преемника с большим трудом разбирали ужасный почерк гения. В одном месте, исправляя ошибку переписчика, Бетховен в порыве чувств написал «du verfluchter Kerl!» («Ты проклятый дурак!»).

    Эпистолярные документы Черчилля почти нечитабельны для тех, кто не имеет привычки к его почерку – слишком мелкому и неразборчивому. Когда однажды Черчиллю сказали, что его почерк напоминает почерк Клеопатры, он пришел в неописуемый восторг.

    Читать некоторые документы Карла Маркса очень трудно, потому что он имел обыкновение писать многие слова слитно.

    Эйнштейн писал не только неразборчиво, но и крайне неряшливо. На многих его рукописях имеются кляксы, разного рода пятна и даже отпечатки пальцев Эйнштейна, испачканных чернилами.

    Почерк Льва Толстого был малопонятным с путаницей условных знаков и добавлений. Разобрать его могла только его жена, которой и приходилось бессчетное количество раз переписывать «Войну и мир». Психиатр Чезаре Ломброзо, посмотрев на почерк Льва Толстого, пришел к выводу, что он принадлежит женщине легкого поведения с психопатическими наклонностями.

3. Практическая част

3.1. Описание исследования

Для того чтобы выяснить причину плохого почерка, мы решили провести опрос среди учащихся нашего класса. Опрос проводился посредством анкетирования. В опросе приняли участие 20 человек.
Респондентам был задан следующий вопрос: От чего зависит почерк человека?

 

Проведенное исследование позволило нам сделать следующие выводы: большая часть, ребят класса, считает, что почерк человека зависит от соблюдения основных правила письма. И лишь 5 человек связывают свой почерк с настроением и самочувствием.

Анализ почерка одноклассников с помощью тестирования их работ

При проведении анализа почерка учащихся 3б класса мне потребовались их тетради, образцы почерка на чисто белых листах. Анализируя работы, мы получили необходимый результат, который помог нам понять, о чём говорит почерк ученика.

Первое, на что мы обратили внимание, связанное с наукой графологии, ясно выражена ширина интервала между словами — один из показателей отношения ученика к своим одноклассникам и окружающим. Из своих наблюдений мы заметили, что почерк ученика может меняться в зависимости от ситуации, настроения и других обстоятельств. Например, когда ученик испытывает определённое настроение, волнение или другие эмоции, то он пишет с более сильным нажимом. Если же человек пишет в большей степени разными почерками или меняет его в процессе письма, то это говорит о том, что человек чувствителен и творчески развит. Размер почерка говорит об общительности человека. Обладатель крупного почерка легко находит общий язык с разными людьми, имеет много друзей и знакомых, а обладатель мелкого почерка — человек скорее замкнутый и скрытный. На протяжении всей жизни человека манера письма меняется, так как меняются обстоятельства жизни и физическое развитие человека, в почерке, как и в поведении и в речи можно раскрыть его внутренний мир.

3.2. Характеристика почерка учеников 3б класса

    Размер букв: очень маленький (не более 2-3мм) -3балла, маленькие — 7, средние — 17, крупные (свыше7мм) -20.

    Наклон букв: влево-2балла, лёгкий наклон влево — 5, прямое написание — 10, лёгкий наклон вправо — 6, вправо — 14

    Форма букв: округлая — 9 баллов, бесформенная — 10, угловатая — 19.

    Направление строк: ползут вверх -16 баллов, прямые -12, ползут вниз -1.

    Сила нажима: лёгкая-8 баллов, средняя-15,сильная-21.

    Характер соединения букв: склонность к слитному написанию-11 баллов, к раздельному-18.

    Общая оценка: почерк старательный-13 баллов, неровный, одни слова читаются легко, другие-с трудом-9, неразборчивый, буквы узнаются с трудом-4.

Сложим полученные баллы:

35-51: такой почерк отличает людей со слабым здоровьем и расшатанными нервами.

52-63: в большинстве жизненных ситуаций этот человек не смел и пассивен. По складу ума романтик и философ.

64-75: обладатель этого почерка решителен, хоть и часто рискует. Несмотря на лёгкий характер, не лишён чувства собственного достоинства.

76-78: почерк свидетельствует о добродушии и откровенности, излишней впечатлительности. Такой человек, как правило, хороший собеседник, может отстоять свою точку зрения. Бойцовский характер порой толкает его на самопожертвование ради высоких идеалов.

88-98: самая распространённая группа. Характерные признаки — честность и добропорядочность, устойчивая психика, ответственность и инициатива, обилие новых идей (которые нередко так и остаются неосуществлёнными), смекалка, ярко выраженное чувство юмора.

99-109: индивидуалист с острым умом. С ним нелегко, потому что он вспыльчив, обидчив и несколько сварлив. Независим в суждениях и поступках. Среди таких людей часто встречаются одарённые личности, склонные к творчеству, изобретательству.

110-121: скорее всего это личность грубая и заносчивая. Чувство ответственности отсутствует практически полностью.

Из 20 учащихся нашего класса от 64-75 баллов набрали 5 учеников. Обладатели такого почерка решительны, хоть и часто пасуют перед опасностью. Несмотря на лёгкий характер, не лишены чувства собственного достоинства.

10 учащихся класса набрали от 76-87 . Их почерк свидетельствует о добродушии и откровенности, излишней впечатлительности. Такой человек, как правило, хороший собеседник, может отстоять свою точку зрения. Бойцовский характер порой толкает его на самопожертвование ради высоких идеалов.

5 учеников набрали от 88-98 баллов. Это самая распространённая группа. Характерные признаки — честность и инициатива, обилие новых идей (которые нередко так и остаются неосуществлёнными). Смекалка, ярко выраженное чувство юмора.

Пользуясь информацией, мы проанализировали почерк учащихся нашего класса и получили следующие результаты:

Черты характера

Кол-во

учащихся

    Коммуникабельный, энергичный

    8

      Сдержанный, осмотрительный

      6

        Легко ориентируется в незнакомой обстановке

        3

          Спокойный, уравновешенный, ровный в отношениях

          11

            Слабая воля

            4

              Хорошая стрессоустойчивость

              7

                Критичный, склонный к проявлению силы

                3

                  Слабая субординация

                  5

                    Осторожный

                    7

                      Бодрый, энергичный(оптимист)

                      6

                        Постоянно в угнетённом состоянии (пессимист)

                        1

                          Целеустремлённый и настойчивый, стремится быть первым

                          5

                            Упрямый, часто анализирует ситуацию и только после принимает решение

                            6

                              Добрый и отзывчивый

                              15

                                Эгоист, стремится к независимости ,не любит, когда ему указывают

                                5

                                  Открытый в общении

                                  12

                                  Соединив сходные черты характера, мы составили характеристику класса. Получилось, что в нашем классе: коммуникабельных, энергичных, уверенных в себе – 40 %, осмотрительных, уравновешенных в отношениях – 55 %, стрессовоустойчивых – 35 %, упрямых – 30%, отзывчивых – 75 %.

                                  При проведении анализа почерка по рабочим тетрадям моих одноклассников мы пришли к выводу, что не все пишут аккуратно. Глядя на диаграмму, можно заметить, что в классе большинство учеников пишут аккуратно, средний процент менее аккуратный, всего трое учеников пишут неаккуратно.

                                   

                                  Представим анализ почерка некоторых ребят класса .

                                  Этот почерк принадлежит моей однокласснице Марии. Маша пишет левой рукой. На первый взгляд видно, что почерк у Маши ровный, красивый. Нажим сильный, значит Мария – девочка сильная, усидчивая. Небольшой наклон вправо, говорит о том, что Маша – спокойная и уравновешенная. Почерк мелкий, значит Маша — замкнута и скрыта.

                                  Буквы закругленные, это говорит о том, что Маша – добрая и отзывчивая. У неё ярко выражены: предприимчивость, потребность в деятельности, любознательность, ловкость, веселый характер, некоторая склонность к фантазированию. Почерк слитный — у Марии хорошее логическое мышление. Поля. На исследуемом образце видно, что поля узкие. Значит Маша – бережливая девочка.

                                  Мы пришли к выводу: у Маши хороший самоконтроль и полное владение своими эмоциями.

                                  Этот почерк принадлежит моему однокласснику Рамазану. Рамазан тоже пишет левой рукой.

                                  Сила нажима. Нажим слабый. Рамазан – мальчик не всегда усидчивый, часто торопливый. Наклон вправо. Рамазан – эмоциональный и энергичный. Размер букв средний. Рамазан – общительный мальчик. Связанность букв. Почерк слитный. У Рамазана — хорошо развито логическое мышление. Поля. На исследуемом образце видно, что поля оставлены слева. Рамазан мальчик щедрый. Этот почерк раскрывает теплую, дружескую натуру. Свои чувства выражает открыто, часто импульсивно. Этот ученик хорошо ладит с другими людьми, потому что в его характере существует искренняя тяга к общению, и он не будет счастлив, если будет долго находиться в одиночестве.

                                  А э тот почерк принадлежит мне. Почерк у меня ровный, круглый и крупный. Это говорит о гордости, самолюбии, предприимчивости, потребности в деятельности, решительности. Нажим сильный. Это значит, что я — сильная, усидчивая.

                                  Небольшой наклон вправо. Говорит о том, что я спокойная и уравновешенная. Размер букв. У меня широкий почерк. Человеку с широким почерком присущи: ум, энергия,

                                  потребность в деятельности, беззаботность, беспечность, общительность, непринужденность, легкая привязчивость, щедрость. Буквы закругленные. Это говорит о доброте и отзывчивости. Связанность букв. Почерк слитный. Хорошее логическое мышление. Поля. На исследуемом образце видно, что поля узкие. Значит я бережливая.

                                  Исследовав почерк учеников 3б класса, мы получили разные характеристики на ребят. Эти характеристики мы прочли в классе, и ребята сразу узнали своих одноклассников.

                                  Вывод:

                                  Таким образом, протестировав учеников 3б класса, мы получили разные характеристики почерка ребят. Вследствие чего пришли к выводу, что изучая особенности почерка, можно понять черты характера человека, дать характеристику любому человеку. Значит, можно определить и понять личность любого человека.

                                  4. Заключение

                                  Целью нашего исследования было определение зависимости между характером и почерком человека. Проведя необходимую работу, мы установили, что существует прямая зависимость между особенностями почерка и характером. В ходе нашего исследования мы убедились, что почерк – отражение нашего внутреннего мира, сущности, особенностей характера, темперамента, отношения к миру и, конечно же, отношения к самому себе. Стоит помнить об этом даже тогда, когда пишите простую записку. Видимо, и впрямь почерк – это своеобразный «слепок» личности. Человеческий почерк является одним из наиболее полных источников информации о свойствах той или иной личности. Разумеется, только для тех, кто владеет этим знанием и умеет им пользоваться. Однако даже несведущий в графологии человек, внимательно изучив образцы текстов, в состоянии определить основные черты характеров людей, их написавших.

                                  Перспективы дальнейшего исследования

                                  В ходе выполнения исследования произошло более близкое знакомство с наукой графологией. Мы считаем, что есть необходимость дальнейшего и более глубокого изучения графологии, которая дает возможность получить общее представление о человеке, которая остается до сих пор не достаточно изученной и актуальной.
                                  На наш взгляд было бы интересно исследовать, меняется ли почерка в течение жизни, как мы с вами или « Почему у врачей такой плохой почерк?»

                                  Назначение работы

                                  Исследование может быть полезно и интересно для тех, кто верит в связь почерка и характера , а также всем, кто интересуется графологией.
                                  Своей работой я хотела привлечь внимание одноклассников к проблеме «Ты и твой почерк».

                                  Что дала работа самому исследователю

                                  В процессе написания работы я узнала о том, что характер может влиять на почерк человека. Работа помогла мне осознать важность почерка в жизни человека.

                                  Думаю, что полученные мной знания позволят мне избежать каких-либо ошибок в общении и поведении, а может быть и в определении будущей профессии. Исследование в корне изменило мое представление о моём почерке.

                                  Список используемой литературы

                                  Зуев-Инсаров Д.М. «Почерк и личность», 1992

                                  Инесса Гольдберг «Психология почерка», 2008

                                  Исаева Е.Л. «Практическая графология. Как узнать характер человека по почерку» ,2010

                                  Сара Д. «Тайны почерка», 1996

                                  Соломевич В. И. «Почерк и характер», Харвест, 2009

                                  Инесса Гольдберг «Почерк – зеркало души», 2008

                                  Исаева Е.Л. Практическая графология. Как узнать характер человека по почерку , 2010

                                  Щеголев И. В. 16 типов личности. Почерк и характер человека: учебное пособие , 2007.

                                   Приложение

                                  Рис. 1. Ясность в мыслях

                                   

                                  Рис. 2. Сдержанный характер

                                  Рис. 3. Эта личность хорошо организована

                                  Рис. 4. Самодисциплина достаточно высока

                                  Автор материала: И. Сабитова (3 класс)

                                  учебный доклад о чём говорит почерк

                                  Почерк. Или еще один способ определить характер
                                  Хочешь узнать характер интересующего тебя человека – присмотрись к его почерку… Существует такая занимательная наука, как графология.

                                  Как гласит словарь иностранных слов — это учение о почерке, исследование его с точки зрения отражения в нем свойств и психических состояний пишущего.

                                  Конечно, специалисты графологи, изучая почерк определенного человека, исследуют и его психическое состояние.
                                  Но перед нами стоит совсем другая задача, а именно, узнав азы этой науки, расширить, прежде всего, свои познания в этой области. А также порой удивлять своих знакомых, коллег, и близких умением определять их свойства характера по почерку.

                                  pocherk-slovar

                                  Итак, мелкий, бисерный почерк говорит о рационализме, расчетливости его обладателя, а также о его самообладании и наблюдательности.
                                  Крупный, похожий на детский, почерк, свидетельствует о доверчивости человека, его мягкости, непрактичности, чувственности, а также о желании быть в центре внимания.

                                  Убористый и сжатый почерк– интересующий вас человек чересчур расчетлив и консервативен.pocherk-szhatiy
                                  А вот размашистый почерк принадлежит людям, наделенным способностью стратега, склонностью к глобальному, системному мышлению и предприимчивости.
                                  Если человек при письме очень сильно наклоняет буквы вправо, то специалисты утверждают, что это человек, неумеющий контролировать свои чувства, ему присущи вспыльчивость и обидчивость, его часто охватывают порывы гнева.

                                  Буквы располагаются вертикально – перед вами представитель с сильной волей и цельностью характера, сдержанный человек.
                                  Наклон влево — это упрямство, своенравие, вынужденное существование в чуждой среде (детдом, интернет и др.). Такой наклон может возникнуть и при желании изменить обычный почерк, либо измениться самому.
                                  Буквы расположены хаотично, наклонены то вправо, то влево, разной величины – это признаки неуравновешенного, капризного человека, но с хорошо развитым чувством юмора.

                                  Неразборчивый почерк – обладатель такого почерка стремится скрыть истинное положение дел, ввести в заблуждение, опасается быть понятым.pocherk-nerazborchiv Узкие буквы и большое расстояние между словами – у человека, скорей всего эмоциональный кризис.
                                  Буквы причудливой формы со всякими беспорядочными штрихами, точками, черточками – перед вами человек довольно недоверчивый и озабоченный навязчивыми идеями.

                                  Обратите также внимание и на заглавные буквы.
                                  Если они намного больше прописных, то человек, наверняка, очень требователен к окружающим.
                                  Если заглавные буквы почти не отличаются от прописных – перед вами скромный человек, без особых претензий к жизни.

                                  Заглавные буквы выписаны каллиграфически – этот человек подвержен чужому мнению и не имеет своей точки зрения в суждениях.
                                  Заглавные буквы украшены различными изысками такими, как завитушки, ленточки – эти люди очень артистичны, имеют пристрастие к красивым вещам и повышенное внимание к внешней стороне жизни.

                                  pocherk-xarakterЧтобы составить точное представление о человеке, необходимо обратить внимание и на поля в письме.
                                  Наличие широких полей и слева и справа – щедрость, хвастливость.
                                  Широкие поля только справа – человеку присуща деликатность, но он нерешителен.
                                  Поля разной ширины – признак беспечности.
                                  А вот отсутствие полей вообще, т.е., когда строчки заполняют все пространство листа – перед вами человек, целиком поглощенный собой, в его жизни нет места для кого-то еще.

                                  Ровные строки, равные расстояния между словами, равномерный нажим (каллиграфический почерк) – характеризуют волю и pocherk-gramografiaуравновешенность.
                                  Большие промежутки между словами – трудности в общении, эгоцентризм.
                                  Строки поднимаются вверх – обладатель такого почерка человек — оптимист, романтик, немного наивен.
                                  Строки опускаются вниз – человек по характеру меланхолик, очень сентиментальный и склонный к депрессии.
                                  Попробуйте применить полученные сведения к изучению почерка конкретного человека и сделать выводы.

                                  Наклон в почерке – вправо, влево, или отсутствие какого – либо наклона, — все это важно для графолога. Опытному графологу, натренировавшему свой глаз, изучая почерки, не надо производить измерений и он сразу же может определить величину наклона. По наклону графолог может определить не только характер человека в целом, но и как он будет себя вести, когда влюбится.

                                  А. Это самый обычный наклон в почерке. Он раскрывает теплую, дружелюбную натуру. Так пишет человек, который открыто выражает свои чувства. Однако это – не очень импульсивная натура, и такой человек может держать свои эмоции под контролем. Человек, который пишет с таким наклоном, может ладить с другими людьми, потому, что в его характере существует искренняя тяга к общению, и он не будет счастлив, если будет долго находиться в одиночестве.

                                  Характер человека – что же это?

                                  «Сколько людей – столько и характеров», – часто повторяем мы. И это действительно так, двух одинаковых людей нет и даже близнецы, столь неотличимые на первый взгляд, на второй оказываются совершенно разными людьми. Люди имеют различные системы ценностей, увлечения, принципы и мировоззрения, по-разному реагируют на внешние раздражители. Характер человека обуславливает его поступки, из которых и складывается жизнь. МирСоветов предлагает вам вместе проследить, из чего складывается характер и можно ли изменить его.

                                  Ученые психологи называют характером индивидуальное сочетание тех свойств личности, которые проявляются в поступках человека и определяют его отношение к окружающей среде.

                                  В переводе с греческого слово «характер» – Charakter – означает «отпечаток», «чеканка». Уже из самого названия видно, что во все века характер рассматривался как устойчивая система особенностей личности человека, такой своеобразный внутренний стержень, на который как кольца нанизываются остальные свойства.

                                  Характер тесно связан с темпераментом человека и его способностями. В какой-то мере он является одной из составляющих частей характера, т.к. обуславливает форму проявления реакций человека, динамику его психических процессов. Тип темперамента изменить нельзя, но человек с сильной волей может контролировать и корректировать его отрицательные черты. Понятие способностей тоже входит в определение характера. Например, развивая способность к труду, мы одновременно развиваем трудолюбие, как черту характера.  Типы темперамента, как правило, наследуются ребенком от одного из родителей. Но темперамент это только база для воспитания различных черт характера. Например, можно воспитать настойчивость и у холерика, и у флегматика, но проявляться он будет в кипучей активности у одного и методичной работе у другого. Характер не является врожденным и неизменяемым свойством, он формируется под влиянием жизненного опыта, воспитания, окружающей среды.

                                  Есть отрасль психологии, посвященная изучению характера человека. Она называется характерология. В отдельную дисциплину характерология выделилась не так давно, но уже в давние времена предпринимались попытки изучения и прогнозирования характера человека. Так, например, изучение влияния имени человека на его характер, подбор благоприятных сочетаний имени и отчества. Физиогномика – учение о связи внешности человека и его характера. Даже графологию, науку, которая устанавливает связь почерка человека и его характера, тоже можно отнести к одной из предтеч характерологии.

                                  Черты характера

                                  В характере каждого человека можно выделить общие группы черт. Разные ученые предлагают разное деление черт характера на группы. Классификаций множество, от узкоспециальных до научно-популярных. Одним из самых наглядных способов деления на группы является система Б.М. Теплова.  В первую группу этот ученый выделил общие черты характера, те, которые являются психической основой личности. Это такие качества как принципиальность, честность, мужество и, естественно, их антиподы: малодушие, неискренность. Во вторую группу входят те черты характера, в которых проявляется отношение человека к другим людям. Т.е. общительность и замкнутость, доброта и недоброжелательность, внимательность и равнодушие. Третью группу черт характера составляют те черты, выражающие отношение человека к самому себе. Именно к этой группе относятся гордость и самомнение, тщеславие, заносчивость и чувство собственного достоинства, адекватная гордость.  Четвертая большая группа черт отражает отношение человека к труду. Трудолюбие и лень, боязнь трудностей и настойчивость в их преодолении, активность и безынициативность входят в эту группу.  В типологиях черт характера других ученых стоит выделить две очень важные группы черт характера, нормальные и аномальные. К нормальным относятся те черты, которые присущи психически здоровым людям, а к аномальным – черты людей с заболеваниями психики.

                                  Интересно то, что одинаковые черты характера могут относиться и к нормальным, и к аномальным. Все дело в том, каком объеме она выражена в характере того или иного человека. Например, подозрительность может быть абсолютно здоровой, но при ее доминировании можно говорить о паранойе.

                                  Исаева Е.Л. Практическая графология. Как узнать характер человека по почерку

                                  приобрести
                                  Исаева Е.Л. Практическая графология. Как узнать характер человека по почерку
                                  скачать (5551.3 kb.)
                                  Доступные файлы (3):

                                  n1.doc

                                    1   2   3   4   5   6

                                  Елена Исаева

                                  Практическая графология: как узнать характер по почерку


                                  ВВЕДЕНИЕ
                                      Вы от­к­ры­ли пер­вую стра­ни­цу это­го из­да­ния. Это оз­на­ча­ет, что вы на­хо­ди­тесь в са­мом на­ча­ле пу­ти в мир ана­ли­за по­чер­ков. Воз­мож­но, про­чи­тав на­шу кни­гу, вы по-ино­му бу­де­те смот­реть не толь­ко на се­бя, но и на ва­ших дру­зей и чле­нов семьи. Это бу­дет но­вый взгляд, взгляд из­нут­ри, ведь ос­нов­ной целью дан­ной кни­ги яв­ля­ет­ся оз­на­ком­ле­ние вас с ба­зо­вы­ми по­ло­же­ни­ями на­уки гра­фо­ло­гии. А ин­фор­ма­ция, ко­то­рой мы об­ла­да­ем и ко­то­рая из­ло­же­на на стра­ни­цах из­да­ния, со­би­ра­лась мно­гие го­ды, по­это­му яв­ля­ет­ся дос­то­вер­ной.

                                      Однако, чи­тая на­шу кни­гу, вы не раз пой­ма­ете се­бя на мыс­ли, что вам не тер­пит­ся про­ве­рить на де­ле, как ра­бо­та­ют прин­ци­пы гра­фо­ло­гии. Поп­ро­буй­те на­чать ана­лиз с соб­с­т­вен­но­го по­чер­ка, так как се­бя са­мо­го вы зна­ете луч­ше, чем ко­го-ли­бо дру­го­го. Воз­мож­но, что пос­ле проч­те­ния кни­ги у вас воз­ник­нет не­до­воль­с­т­во сво­им по­чер­ком. По­это­му еще пе­ред тем, как вы оку­не­тесь в та­ин­с­т­вен­ный мир гра­фо­ло­гии, на­пи­ши­те ка­кой-ни­будь текст при­выч­ным по­чер­ком: толь­ко имея неп­ри­нуж­ден­но на­пи­сан­ный об­ра­зец, вы смо­же­те объ­ек­тив­но оце­нить соб­с­т­вен­ный по­черк. За­тем, по ме­ре проч­те­ния от­дель­ных глав, про­буй­те оп­ре­де­лить чер­ты сво­его ха­рак­те­ра.

                                      Кроме то­го, вы на­вер­ня­ка по­же­ла­ете про­ана­ли­зи­ро­вать по­чер­ки род­ных и дру­зей. Но пред­ва­ри­тель­но нач­ни­те со­би­рать об­раз­цы всех дос­туп­ных по­чер­ков. Ведь, при­ме­няя гра­фо­ло­гию в от­но­ше­нии близ­ких, вы мо­же­те об­на­ру­жить у них та­кие чер­ты ха­рак­те­ра, ко­то­рые не со­от­вет­с­т­ву­ют ва­шим пред­с­тав­ле­ни­ям об их лич­нос­ти. Ес­ли по­доб­ное про­изой­дет, не спе­ши­те с вы­во­да­ми, а луч­ше до­чи­тай­те кни­гу до пос­лед­ней стра­ни­цы и толь­ко пос­ле это­го де­лай­те вы­во­ды об эф­фек­тив­нос­ти гра­фо­ло­гии. Не сто­ит так­же за­бы­вать о том, что мно­гие лю­ди име­ют при­выч­ку скры­вать от пос­то­рон­них не­ко­то­рые чер­ты сво­его ха­рак­те­ра или мас­ки­ро­вать их под иные. Воз­мож­но и то, что че­ло­ве­ка, чей по­черк вы ре­ши­ли под­вер­г­нуть гра­фо­ло­ги­чес­ко­му ана­ли­зу, вы зна­ете еще не­дос­та­точ­но хо­ро­шо.

                                      Запомните: по­черк ни­ког­да вам не сол­жет. Прос­то иног­да его не­вер­но рас­шиф­ро­вы­ва­ют. По­это­му пов­то­рим­ся: же­ла­тель­но про­честь кни­гу от на­ча­ла до кон­ца и толь­ко пос­ле это­го вер­нуть­ся к гла­вам, опи­сы­ва­ющим те чер­ты ха­рак­те­ра, в пра­виль­нос­ти тол­ко­ва­ний ко­то­рых на ос­но­ве по­чер­ка вы не сов­сем уве­ре­ны. Кро­ме то­го, мы при­во­дим опи­са­ние де­та­лей на­чер­та­ния букв, ко­то­рые по­мо­гут вам ра­зоб­рать­ся в ши­ро­ко рас­п­рос­т­ра­нен­ных и по­то­му обоб­щен­ных по­ня­ти­ях, и раз­го­вор о них так­же идет в на­шей кни­ге.

                                      Те же, кто о гра­фо­ло­гии име­ет лишь смут­ное пред­с­тав­ле­ние, не всег­да осоз­на­ют цен­ность и точ­ность дан­ной на­уки. По­это­му, стол­к­нув­шись на прак­ти­ке с гра­фо­ло­ги­чес­ким ана­ли­зом, та­кие лю­ди ждут ли­бо пред­с­ка­за­ния судь­бы, ли­бо об­щей ха­рак­те­рис­ти­ки черт ин­те­ре­су­ющей их лич­нос­ти. Од­на­ко гра­фо­ло­ги не га­дал­ки, и их опи­са­ние лич­нос­ти, «про­чи­тан­ное» по по­чер­ку мо­жет ка­сать­ся столь ин­тим­ных под­роб­нос­тей, что че­ло­век, да­ле­кий от гра­фо­ло­гии, по мень­шей ме­ре бы­ва­ет силь­но удив­лен. В ре­зуль­та­те он на­чи­на­ет осоз­на­вать, ка­кие воз­мож­нос­ти та­ит в се­бе дан­ная на­ука, и впер­вые за­ду­мы­ва­ет­ся о том, как же она ра­бо­та­ет.

                                      Чтобы от­ве­тить на воп­рос, как по­черк че­ло­ве­ка мо­жет от­ра­жать чер­ты его лич­нос­ти, нуж­но преж­де все­го по­нять, что гра­фо­ло­гия не име­ет ни­че­го об­ще­го с ма­ги­ей и по­доб­ны­ми яв­ле­ни­ями. Прак­ти­чес­кая гра­фо­ло­гия ло­гич­на и сис­те­ма­ти­зи­ро­ва­на и счи­та­ет, что лю­бые дей­с­т­вия че­ло­ве­ка, а имен­но пись­мо, бе­рут свое на­ча­ло в его моз­ге. Нап­ри­мер, че­ло­век взял ка­ран­даш или руч­ку, что­бы что-ли­бо на­пи­сать. В это вре­мя мозг уже по­сы­ла­ет сиг­на­лы в мыш­цы паль­цев, нап­рав­ляя ли­нии пись­ма на бу­ма­ге. В ре­зуль­та­те бук­вы, пет­ли, из­ги­бы и точ­ки слу­жат отоб­ра­же­ни­ем ва­ше­го внут­рен­не­го «я». Ко­неч­но, ин­с­т­ру­мент пись­ма дер­жит ва­ша ру­ка, но пи­сать вас по­буж­да­ет имен­но мозг. По­это­му в по­чер­ке, так же как в жес­тах или ми­ми­ке ли­ца, от­ра­жа­ют­ся ха­рак­те­рис­ти­ки ва­шей лич­нос­ти. Пос­лед­ние лег­ко рас­поз­нать, наб­лю­дая за те­лод­ви­же­ни­ями учас­т­ни­ков раз­го­во­ра, да­же не слы­ша слов. Точ­но так же по осо­бен­нос­тям по­чер­ка мож­но су­дить о ха­рак­тер­ных ка­чес­т­вах оп­ре­де­лен­ной лич­нос­ти.

                                      В на­ши дни гра­фо­ло­ги­чес­кий ана­лиз пе­рес­тал быть чем-то сек­рет­ным или та­ин­с­т­вен­ным. Преж­де все­го это один из ло­ги­чес­ких ме­то­дов изу­че­ния лич­нос­ти, опи­ра­ющий­ся на эм­пи­ри­чес­кие и ста­тис­ти­чес­кие дан­ные. В про­цес­се гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за уче­ные ищут спе­ци­фи­чес­кие осо­бен­нос­ти по­чер­ка, ука­зы­ва­ющие на ин­ди­ви­ду­аль­ные чер­ты ха­рак­те­ра, де­таль­но срав­ни­ва­ют по­чер­ки, пос­ле че­го уже де­ла­ют окон­ча­тель­ные вы­во­ды. Со­от­вет­с­т­вен­но, гра­фо­ло­ги­чес­кий ана­лиз не мо­жет ос­но­вы­вать­ся на од­ном-един­с­т­вен­ном приз­на­ке, точ­но так же как од­на чер­та ха­рак­те­ра не рас­смат­ри­ва­ет­ся ни в ка­чес­т­ве по­ло­жи­тель­ной, ни в ка­чес­т­ве от­ри­ца­тель­ной. Ведь на каж­дую об­на­ру­жен­ную осо­бен­ность пись­ма вли­я­ет со­во­куп­ность лич­нос­т­ных черт.

                                      Импульсы моз­га нас­толь­ко тес­но свя­за­ны с по­чер­ком, что пос­лед­ний яв­ля­ет­ся сво­е­об­раз­ным по­ка­за­те­лем нас­т­ро­ения че­ло­ве­ка, а так­же сви­де­те­лем эмо­ци­ональ­но-пси­хи­чес­ко­го и да­же фи­зи­чес­ко­го здо­ровья. По­черк фор­ми­ру­ет­ся мно­гие го­ды, раз­ви­ва­ясь в про­цес­се рос­та че­ло­ве­ка и «взрос­лея» вмес­те с ним. С го­да­ми по­черк пре­тер­пе­ва­ет из­ме­не­ния, при­чем не толь­ко в ре­зуль­та­те ста­ре­ния ор­га­низ­ма, но и вслед­с­т­вие бо­лез­ней, осо­бен­но тех, ко­то­рые свя­за­ны с на­ру­ше­ни­ями эмо­ци­ональ­ной и ум­с­т­вен­ной сфе­ры. И хо­тя наш по­черк в раз­ные дни мо­жет быть не­оди­на­ко­вым в за­ви­си­мос­ти от об­с­та­нов­ки, са­мо­чув­с­т­вия и нас­т­ро­ения, ос­нов­ные чер­ты лич­нос­ти он от­ра­жа­ет пос­то­ян­но, да­вая гра­фо­ло­гам пи­щу для ис­сле­до­ва­ний.

                                      Кроме пе­ре­чис­лен­ных вы­ше осо­бен­нос­тей, по­черк да­ет воз­мож­ность су­дить о чув­с­т­вах, лич­ных прис­т­рас­ти­ях, эмо­ци­ональ­ном и фи­зи­чес­ком здо­ровье, об­щес­т­вен­ном по­ве­де­нии, об­ра­зе мыс­лей, спо­соб­нос­тях и та­лан­тах, сте­пе­ни це­ле­ус­т­рем­лен­нос­ти, чес­т­нос­ти, сек­су­аль­ных пред­поч­те­ни­ях, не­дос­тат­ках ха­рак­те­ра и на­вы­ках об­ще­ния. Имен­но по­это­му гра­фо­ло­ги­чес­кий ана­лиз яв­ля­ет­ся очень точ­ным ин­с­т­ру­мен­том и мо­жет при­ме­нять­ся в раз­лич­ных сфе­рах че­ло­ве­чес­кой де­ятель­нос­ти. Вот нес­коль­ко при­ме­ров его ис­поль­зо­ва­ния для оп­ре­де­ле­ния пси­хо­ло­ги­чес­ких ха­рак­те­рис­тик лич­нос­ти.

                                      1. По­ни­ма­ние соб­с­т­вен­но­го «я». Гра­фо­ло­гия да­ет дос­та­точ­но точ­ный и объ­ек­тив­ный от­вет на воп­рос, кем вы яв­ля­етесь. Кро­ме то­го, она мо­жет ука­зать на силь­ные и сла­бые сто­ро­ны ва­шей лич­нос­ти, а так­же на осо­бые уме­ния.

                                      2. Че­ло­ве­ческие вза­имо­от­но­ше­ния. С по­мощью гра­фо­ло­гии воз­мож­но вы­вес­ти се­мей­ные, лю­бов­ные, де­ло­вые или об­щес­т­вен­ные от­но­ше­ния на бо­лее вы­со­кий уро­вень. Это про­ис­хо­дит бла­го­да­ря глу­бо­ко­му по­ни­ма­нию нужд вов­ле­чен­ных в них лю­дей. Ведь уп­ро­чить от­но­ше­ния по­мо­га­ют толь­ко ис­чер­пы­ва­ющие зна­ния о сла­бых сто­ро­нах, а так­же мыс­лях и чув­с­т­вах кон­так­ти­ру­юще­го с ва­ми че­ло­ве­ка. К при­ме­ру, по­ни­ма­ние проб­лем, воз­ник­ших у чле­на ва­шей семьи, дру­га, де­ло­во­го пар­т­не­ра или сос­лу­жив­ца, поз­во­лит вам от­нес­тись к ним бо­лее объ­ек­тив­но и чес­т­но.

                                      3. Пси­хо­ло­ги­ческое кон­суль­ти­ро­ва­ние. В ка­чес­т­ве внеш­не­го сви­де­тель­с­т­ва мыс­ли­тель­ных про­цес­сов, эмо­ци­ональ­но­го сос­то­яния и раз­ви­тия лич­нос­ти гра­фо­ло­ги­чес­кий ана­лиз при­ем­ле­мо ис­поль­зо­вать для уточ­не­ния ре­зуль­та­тов пси­хо­ло­ги­чес­ко­го тес­та. По по­чер­ку мож­но вы­явить не толь­ко пси­хо­ло­ги­чес­кую проб­ле­му, нап­ри­мер та­кую, как страх или за­дер­ж­ка эмо­ци­ональ­но-пси­хи­чес­ко­го раз­ви­тия, но и со­ци­аль­ные чер­ты лич­нос­ти. При­чем в этом слу­чае гра­фо­ло­ги­чес­кий ана­лиз мо­жет быть бо­лее эф­фек­тив­ным ме­то­дом, чем ме­тод пси­хо­ло­ги­чес­ко­го тес­ти­ро­ва­ния.

                                      4. Об­ра­зо­ва­ние. Ре­зуль­таты гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за, ко­то­ро­му под­вер­га­ют­ся учи­те­ля и ин­с­т­рук­то­ры, нам­но­го цен­нее ито­гов лю­бых дру­гих тес­тов. Кро­ме то­го, ана­лиз по­чер­ка всег­да дос­ту­пен, так что про­во­дить его мож­но ре­гу­ляр­но. Этой воз­мож­нос­тью не сле­ду­ет пре­неб­ре­гать, ведь, нап­ри­мер, по­черк сту­ден­тов спо­со­бен рас­ска­зать об их об­ра­зе мыс­лей, эмо­ци­ональ­ных и ин­тел­лек­ту­аль­ных проб­ле­мах, что чрез­вы­чай­но проб­ле­ма­тич­но вы­явить ка­ким-ли­бо дру­гим пу­тем. Рас­к­ры­тие по­доб­ных дан­ных по­мо­га­ет так­же выб­рать пра­виль­ную ме­то­ди­ку обу­че­ния.

                                      5. Биз­нес. Кон­суль­та­ции и прод­ви­же­ние ра­бот­ни­ков, а так­же вы­бор пер­со­на­ла для про­из­вод­с­т­ва, по­вы­ше­ние ква­ли­фи­ка­ции и т. п. мо­гут быть усо­вер­шен­с­т­во­ва­ны толь­ко бла­го­да­ря гра­фо­ло­ги­чес­ко­му ана­ли­зу. Ру­ко­во­ди­те­ли мно­жес­т­ва ус­пеш­ных ком­па­ний сог­лас­ны с тем, что ана­лиз по­чер­ка ра­бот­ни­ков — впол­не за­кон­ный и пер­с­пек­тив­ный ме­тод изу­че­ния пер­со­на­ла. К при­ме­ру, при под­бо­ре на оп­ре­де­лен­ную дол­ж­ность слу­жа­ще­го с не­об­хо­ди­мы­ми лич­ны­ми ка­чес­т­ва­ми и про­фес­си­ональ­ны­ми на­вы­ка­ми дан­ный ме­тод поз­во­ля­ет эко­но­мить не толь­ко сред­с­т­ва, но и вре­мя.

                                      6. Юрис­п­ру­ден­ция. По­тен­ци­альных при­сяж­ных удоб­но от­би­рать пос­ле гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за. В раз­ви­тых стра­нах За­па­да юрис­ты ре­гу­ляр­но со­ве­ту­ют­ся на этот счет с гра­фо­ло­га­ми. Ведь ана­лиз по­мо­га­ет быс­т­рее и луч­ше по­нять кли­ен­та, пред­с­та­ви­те­лей об­ви­не­ния и за­щи­ты, глав­ных сви­де­те­лей, а так­же су­дей.

                                      7. Кри­ми­но­ло­гия. Гра­фо­ло­ги­ческий ана­лиз — это сво­е­об­раз­ный де­тек­тор лжи. Кро­ме то­го, он мо­жет пре­дуп­ре­дить и о по­тен­ци­аль­ной опас­нос­ти. Ис­сле­дуя ма­те­ри­алы де­ла, его при­ме­ня­ют для оцен­ки ис­тин­нос­ти под­пи­сей в до­ку­мен­тах и кон­т­рак­тах, вы­яв­ле­ния ви­нов­но­го пу­тем срав­не­ния по­чер­ков.

                                      Все пе­ре­чис­лен­ное вы­ше дей­с­т­ви­тель­но воз­мож­но, так как при пись­ме че­ло­век ис­поль­зу­ет уни­вер­саль­ные дви­же­ния и сим­во­лы, ко­то­рые лег­ко под­вер­г­нуть меж­куль­тур­но­му ана­ли­зу. К при­ме­ру, нап­рав­ле­ние букв вверх го­во­рит об оп­ти­миз­ме пи­шу­ще­го. И нап­ро­тив, нап­рав­ле­ние букв вниз — сви­де­тель­с­т­во о не­га­тив­ном ми­ро­воз­зре­нии и пес­си­миз­ме. Дан­ные ха­рак­те­рис­ти­ки при­ем­ле­мы для че­ло­ве­ка лю­бой куль­ту­ры, при­чем не толь­ко в ре­аль­нос­ти, но и об­раз­но. Эти два про­ти­во­по­лож­ных друг дру­гу сос­то­яния ду­ха яс­но обоз­на­ча­ют­ся при пись­ме: в пер­вом слу­чае ли­ния букв под вли­яни­ем эмо­ци­ональ­но­го подъ­ема слов­но ус­т­рем­ля­ет­ся вверх; во вто­ром слу­чае она опус­ка­ет­ся как бы под дав­ле­ни­ем гру­за деп­рес­сии. Кро­ме то­го, на­ши дей­с­т­вия мож­но оха­рак­те­ри­зо­вать как дви­же­ния впе­ред или от­с­туп­ле­ния на­зад. Эта осо­бен­ность при пись­ме вы­ра­жа­ет­ся в раз­но­го ро­да рос­чер­ках: ес­ли рос­черк нап­рав­лен впра­во, зна­чит, че­ло­век ду­ма­ет о бу­ду­щем, ес­ли вле­во — о прош­лом. В об­щем, проч­тя дан­ную кни­гу, вы смо­же­те на­учить­ся рас­поз­на­вать не толь­ко опи­сан­ные ха­рак­те­рис­ти­ки, но и мно­гое дру­гое, свой­с­т­вен­ное ин­те­ре­су­ющим вас лю­дям.

                                      И хо­тя дан­ное из­да­ние не пред­наз­на­че­но для под­го­тов­ки про­фес­си­она­лов-гра­фо­ло­гов, оно поз­во­лит вам глуб­же по­нять лю­дей из сво­его ок­ру­же­ния и даст са­мое ши­ро­кое пред­с­тав­ле­ние о не­объ­ят­ном ми­ре че­ло­ве­чес­ких по­чер­ков. Преж­де все­го кни­га на­учит вас ос­но­вам гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за и рас­ска­жет о том, с по­мощью ка­ко­го ме­то­да мож­но вы­явить оп­ре­де­лен­ные, важ­ные для вас пси­хо­ло­ги­чес­кие осо­бен­нос­ти лич­нос­ти. В пер­вую оче­редь это ка­са­ет­ся нас­т­ро­ения, об­щей ор­га­ни­за­ции лич­нос­ти, от­но­ше­ния к жиз­ни, сти­ля мыш­ле­ния, эмо­ци­ональ­но­го сос­то­яния, а так­же пре­об­ла­да­ния фи­зи­чес­кой ли­бо ду­хов­ной сто­ро­ны жиз­ни.

                                      Кроме то­го, вы уз­на­ете, как гра­фо­ло­ги со­би­ра­ют ма­те­ри­ал для изу­че­ния и сос­тав­ля­ют пред­ва­ри­тель­ный пси­хо­ло­ги­чес­кий пор­т­рет сог­лас­но ин­фор­ма­ции, по­лу­чен­ной на дан­ном эта­пе ис­сле­до­ва­ния. В кни­ге так­же де­таль­но рас­к­ры­ты осо­бен­нос­ти лич­нос­ти, ко­то­рые мож­но оп­ре­де­лить, изу­чая ин­ди­ви­ду­аль­ные рос­чер­ки. Нап­ри­мер, сла­бые сто­ро­ны ха­рак­те­ра, скры­тые та­лан­ты и нак­лон­нос­ти, сек­су­аль­ные пред­поч­те­ния, а так­же сте­пень склон­нос­ти ко лжи.

                                      Эта кни­га — на­чаль­ный этап пу­ти к по­ни­ма­нию внут­рен­не­го «я» че­ло­ве­ка на ос­но­ве его по­чер­ка: вы сде­ла­ли пер­вый шаг по слож­ной до­ро­ге, име­ющей мно­жес­т­во по­во­ро­тов и от­вет­в­ле­ний. Воз­мож­но, пос­ле проч­те­ния на­шей кни­ги вам за­хо­чет­ся оз­на­ко­мить­ся с дру­ги­ми ис­точ­ни­ка­ми. Уда­чи вам на дан­ном поп­ри­ще!

                                  ЧТО ЗА НАУКА ГРАФОЛОГИЯ
                                      Графология оце­ни­ва­ет по­черк с целью оп­ре­де­ле­ния черт ха­рак­те­ра, а так­же склон­нос­тей и пред­рас­по­ло­жен­нос­тей че­ло­ве­ка к тем или иным пос­туп­кам. По­черк, точ­но так же как жес­ты и ми­ми­ка, от­ра­жа­ет осо­бен­нос­ти лич­нос­ти. Бу­ду­чи ре­зуль­та­том пос­ле­до­ва­тель­нос­ти ин­ди­ви­ду­аль­ных дви­же­ний, он мо­жет рас­ска­зать о при­выч­ках, чув­с­т­вах и мыс­лях че­ло­ве­ка в тот мо­мент, ког­да он взял руч­ку и что-ли­бо на­пи­сал.

                                      Как и сам че­ло­век, по­черк уни­ка­лен, по­это­му его ха­рак­тер­ные де­та­ли го­во­рят об оп­ре­де­лен­ных ка­чес­т­вах лич­нос­ти. Раз­мер букв, нак­лон, си­ла на­жи­ма, осо­бен­нос­ти пун­к­ту­ации и раз­лич­ные пет­ли по­мо­га­ют вы­явить в каж­дом че­ло­ве­ке ин­ди­ви­ду­аль­ность с осо­бы­ми, толь­ко ему при­су­щи­ми ка­чес­т­ва­ми. Нес­мот­ря на то что прак­ти­чес­ки все лю­ди учат­ся пи­сать по про­пи­сям и сле­ду­ют ре­ко­мен­да­ци­ям учи­те­ля, не из­вес­т­но ни од­но­го слу­чая точ­но­го ко­пи­ро­ва­ния дан­но­го учеб­но­го по­со­бия. И, да­же пол­нос­тью изу­чив ме­ха­низ­мы пись­ма, лю­ди про­дол­жа­ют ис­поль­зо­вать на­вы­ки, по­лу­чен­ные в дет­с­т­ве, в со­от­вет­с­т­вии с лич­ны­ми осо­бен­нос­тя­ми и пред­рас­по­ло­жен­нос­тя­ми. Кро­ме то­го, в каж­дом по­чер­ке есть сво­е­об­раз­ные «до­бав­ки», ко­то­рые ил­люс­т­ри­ру­ют пер­со­наль­ные дви­же­ния ру­ки, а так­же каж­дый че­ло­век при пись­ме ис­к­лю­ча­ет те дви­же­ния, ко­то­рые не сов­сем ему удоб­ны.

                                      Поэтому так важ­но, нас­коль­ко по­черк от­ли­ча­ет­ся от на­пи­са­ния букв в про­пи­си. В том слу­чае, ес­ли он силь­но его на­по­ми­на­ет, че­ло­век стре­мит­ся дей­с­т­во­вать со­от­вет­с­т­вен­но об­щеп­ри­ня­тым нор­мам и ста­ра­ет­ся мыс­лить «как все». И на­обо­рот, лю­ди, да­ле­ко от­с­ту­пив­шие от «пра­виль­но­го» сти­ля пись­ма, обыч­но дей­с­т­ву­ют сог­лас­но соб­с­т­вен­ным нор­мам и от­ли­ча­ют­ся не­за­ви­си­мым об­ра­зом мыс­лей. Что ка­са­ет­ся гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за, в нем важ­ны от­к­ло­не­ния от нор­мы, так как имен­но они мо­гут со­об­щить о лич­нос­ти боль­ше все­го ин­те­рес­ных све­де­ний.

                                      Зигмунд Фрейд пи­сал: «Без сом­не­ния, пос­ред­с­т­вом по­чер­ка че­ло­век вы­ра­жа­ет свою ин­ди­ви­ду­аль­ность». При­мер­но так же от­зы­вал­ся о по­чер­ке и Бен­д­жа­мин Диз­ра­эли, премь­ер-ми­нистр Ан­г­лии, жив­ший в XIX ве­ке: «По­черк ав­то­ра, как и все про­из­воль­ные дей­с­т­вия че­ло­ве­ка, име­ет сход­с­т­во с его ха­рак­те­ром». Мно­гие из­вес­т­ные лю­ди то­же при­дер­жи­ва­лись дан­но­го мне­ния: это Аль­берт Эй­н­ш­тейн, Эд­гар Ал­лан По, Жорж Санд и др. Нап­ри­мер, из­вес­т­ный ху­дож­ник То­мас Гей­н­с­бо­ро всег­да дер­жал ря­дом с моль­бер­том ру­ко­пись че­ло­ве­ка, над пор­т­ре­том ко­то­ро­го он ра­бо­тал. Этот ме­тод поз­во­лял ему пол­нее отоб­ра­зить на хол­с­те внут­рен­ний мир че­ло­ве­ка. Идеи То­ма­са Гей­н­с­бо­ро наш­ли от­ра­же­ние в из­ре­че­нии Уиль­яма Пре­ера, не­мец­ко­го ис­сле­до­ва­те­ля, жив­ше­го в са­мом на­ча­ле XX сто­ле­тия: «По­черк че­ло­ве­ка есть по­черк его ин­ди­ви­ду­аль­нос­ти».

                                  Немного истории
                                      Современная ев­ро­пей­с­кая гра­фо­ло­гия ухо­дит кор­ня­ми в ан­тич­ные вре­ме­на. Еще в Древ­нем Ри­ме по­черк счи­та­ли од­ной из ос­нов­ных ха­рак­те­рис­тик че­ло­ве­чес­кой лич­нос­ти. Под­т­вер­ж­де­ние ин­ди­ви­ду­аль­нос­ти по­чер­ка мы встре­ча­ем уже у Арис­то­те­ля (384-322 до н. э.): «Сло­ва, ко­то­рые мы про­из­но­сим, — от­ра­же­ние спо­соб­нос­тей на­ше­го ума, на­пи­сан­ные же на­ми сло­ва — от­ра­же­ние слов в ус­т­ной фор­ме. Так же как раз­ли­ча­ет­ся зву­ча­ние че­ло­ве­чес­кой ре­чи, раз­ли­ча­ет­ся и вид за­пи­си каж­до­го че­ло­ве­ка».

                                      А им­пе­ра­то­ру Не­ро­ну (37-68 н. э.) не­ред­ко пред­с­тав­ля­ли тек­с­ты, на­пи­сан­ные по­доз­ре­ва­емы­ми в из­ме­не в ка­чес­т­ве до­ка­за­тель­с­т­ва их ви­ны. При этом го­во­ри­ли сле­ду­ющее: «По его по­чер­ку яс­но, что он из­мен­ник». Нем­но­го поз­д­нее, при­мер­но во II сто­ле­тии н. э., Све­то­ний, пи­сав­ший ис­то­рию Ри­ма, под­ме­чал связь ха­рак­те­ра им­пе­ра­то­ра Ав­гус­та с его по­чер­ком. По­ми­мо Све­то­ния, мно­гие вы­да­ющи­еся лич­нос­ти то­го вре­ме­ни так­же ут­вер­ж­да­ли, что по по­чер­ку че­ло­ве­ка мож­но су­дить о его ха­рак­те­ре.

                                      И на Вос­то­ке, в Древ­нем Ки­тае, уде­ля­ли вни­ма­ние че­ло­ве­чес­ко­му по­чер­ку. Так, ки­тай­с­кий ху­дож­ник и фи­ло­соф Йо Хао, жив­ший на ру­бе­же XI-XII сто­ле­тий, го­во­рил сле­ду­ющее: «По по­чер­ку со­вер­шен­но точ­но мож­но оп­ре­де­лить, при­над­ле­жит он бла­го­род­но­му или гру­бо­му и вуль­гар­но­му че­ло­ве­ку». В то же вре­мя, в 1270 го­ду, ан­г­лий­с­кий уче­ный Род­жер Бэ­кон на­пи­сал трак­тат «Крат­кое ру­ко­вод­с­т­во по изу­че­нию фи­ло­со­фии», в ко­то­ром не­од­нок­рат­но упо­ми­нал о по­чер­ке как об од­ном из фак­то­ров, ха­рак­те­ри­зу­ющих лич­ность.

                                      Интерес к пси­хо­ло­гии лич­нос­ти, в час­т­нос­ти к по­чер­ку, идет глу­бо­кой древ­нос­ти, од­на­ко строй­ной сис­те­мы гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за не бы­ло вплоть до XVII сто­ле­тия. Лишь в 1622 го­ду италь­ян­с­кий уче­ный Ка­мил­лио Баль­ди, фи­зик уни­вер­си­те­та го­ро­да Бо­лоньи, опуб­ли­ко­вал труд под наз­ва­ни­ем «Трак­тат о ме­то­де поз­на­ния на­ту­ры и лич­нос­т­ных ка­честв ав­то­ра по его пись­му». Кни­га эта хо­тя и выз­ва­ла жи­вой от­к­лик сре­ди лю­дей об­ра­зо­ван­ных, но не по­лу­чи­ла ши­ро­ко­го рас­п­рос­т­ра­не­ния из-за нег­ра­мот­нос­ти боль­шей час­ти на­се­ле­ния.

                                      Постепенно чис­ло лю­дей, за­ин­те­ре­со­ван­ных гра­фо­ло­ги­чес­ким ана­ли­зом, ста­ло воз­рас­тать. Сле­ду­ющая ра­бо­та на эту те­му бы­ла опуб­ли­ко­ва­на в 1778 го­ду. Ее ав­то­ром стал уче­ный из Цю­рих­с­ко­го уни­вер­си­те­та, те­олог и по­эт Иоганн Кас­пер Ла­ва­тер, счи­тав­ший, что «каж­дый че­ло­век об­ла­да­ет ин­ди­ви­ду­аль­ным не­под­ра­жа­емым по­чер­ком». Кро­ме то­го, он вы­вел за­ко­но­мер­ность меж­ду по­чер­ком и фи­зи­чес­ким и эмо­ци­ональ­ным сос­то­яни­ем че­ло­ве­ка в мо­мент пись­ма, а так­же вза­имос­вязь меж­ду по­чер­ком, по­ход­кой и зву­ка­ми го­ло­са.

                                      После то­го как опи­сан­ная ра­бо­та Ла­ва­те­ра выш­ла в свет, гра­фо­ло­ги­чес­кий ана­лиз стал весь­ма по­пу­ля­рен в сре­де пи­са­те­лей, го­су­дар­с­т­вен­ных де­яте­лей, ху­дож­ни­ков и про­чих прос­ве­щен­ных лю­дей то­го вре­ме­ни. Впос­лед­с­т­вии гра­фо­ло­ги­чес­кий ана­лиз ста­ли прак­ти­ко­вать не как на­уч­ное дос­ти­же­ние, а как ис­кус­ство, ко­то­рое ба­зи­ро­ва­лось в ос­нов­ном на ин­ту­иции. Пос­ле­до­ва­те­ля­ми это­го нап­рав­ле­ния бы­ли То­мас Манн, Жорж Санд, Аль­фонс До­де, Эмиль Зо­ля, Алек­сандр Дю­ма-отец, Ни­ко­лай Го­голь, Эд­гар По, Ан­тон Че­хов, Аль­берт Эй­н­ш­тейн и др.

                                      Вплоть до на­ча­ла XIX сто­ле­тия гра­фо­ло­ги­чес­кий ана­лиз счи­та­ли прос­то ув­ле­ка­тель­ной иг­рой. Од­на­ко во Фран­ции аб­бат Луи Ж. Г. Флан­д­рен, за­ни­мав­ший епис­коп­с­кую ка­фед­ру Амь­ена, а за­тем став­ший ар­хи­епис­ко­пом Кам­б­ре, за­ин­те­ре­со­вал­ся гра­фо­ло­ги­ей всерь­ез. Он внес не­оце­ни­мый вклад в на­уку тем, что под­го­то­вил и вос­пи­тал та­лан­т­ли­вей­ше­го гра­фо­ло­га сво­его вре­ме­ни аб­ба­та Жа­на-Ип­по­ли­та Ми­шо­на, быв­ше­го ас­сис­тен­том Флан­д­ре­на. В 1875 го­ду Ми­шон на­пи­сал и опуб­ли­ко­вал на­уч­ный труд под наз­ва­ни­ем «Прак­ти­чес­кая сис­те­ма гра­фо­ло­гии», зна­чи­тель­но рас­ши­рив­ший че­ло­ве­чес­кие поз­на­ния в об­лас­ти гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за.

                                      В ре­зуль­та­те на­ука об ин­ди­ви­ду­аль­нос­ти че­ло­ве­чес­ко­го пись­ма по­лу­чи­ла сов­ре­мен­ное наз­ва­ние «гра­фо­ло­гия», а сам Ми­шон про­вел ана­лиз со­тен об­раз­цов по­чер­ков и сос­та­вил спи­сок ты­сяч гра­фи­чес­ких зна­ков, ха­рак­те­ри­зу­ющих ин­ди­ви­ду­аль­ные чер­ты лич­нос­ти. Этот ме­тод ис­сле­до­ва­ния стал из­вес­тен как шко­ла фик­си­ро­ван­ных зна­ков и был раз­вит Жа­ном Крепье-Жа­ме­ном. Пос­лед­ний пов­то­рил опы­ты Ми­шо­на, рас­ши­рив их и пе­ре­рас­п­ре­де­лив ма­те­ри­ал. Кро­ме то­го, он вы­вел но­вые за­ко­ны, по ко­то­рым сле­до­ва­ло про­во­дить гра­фо­ло­ги­чес­кий ана­лиз. К 1888 го­ду наб­ра­лось дос­та­точ­но ма­те­ри­ала для пуб­ли­ка­ции зна­ме­ни­той ра­бо­ты «По­черк и ха­рак­тер». Эта кни­га за пос­ле­ду­ющие 87 лет мно­го раз пе­ре­из­да­ва­лась. В об­щей слож­нос­ти она вы­дер­жа­ла 17 из­да­ний.

                                      В на­ча­ле XX сто­ле­тия гра­фо­ло­ги­ей как од­ним из ме­то­дов изу­че­ния лич­нос­ти за­ин­те­ре­со­вал­ся из­вес­т­ный в то вре­мя пси­хо­лог Аль­ф­ред Би­не. Уче­ный дол­го эк­с­пе­ри­мен­ти­ро­вал, ана­ли­зи­руя по­чер­ки, пос­ле че­го в 1905 го­ду опуб­ли­ко­вал свой пер­вый тест, целью ко­то­ро­го бы­ло оп­ре­де­ле­ние ин­тел­лек­ту­аль­ных спо­соб­нос­тей че­ло­ве­ка. В этом эк­с­пе­ри­мен­та, кро­ме са­мо­го Би­не, при­ни­ма­ли учас­тие семь спе­ци­алис­тов-пси­хо­ана­ли­ти­ков, каж­дый из ко­то­рых по­лу­чил от Би­не по трид­цать семь об­раз­цов по­чер­ка лю­дей, при­над­ле­жа­щих к выс­ше­му сос­ло­вию об­щес­т­ва, но не су­мев­ших ре­али­зо­вать свои воз­мож­нос­ти, и по столь­ко же об­раз­цов по­чер­ка лю­дей пре­ус­пе­ва­ющих. Уче­ным бы­ло пред­ло­же­но оп­ре­де­лить, к ка­кой груп­пе от­но­сит­ся че­ло­век с тем или иным по­чер­ком, и во всех слу­ча­ях спе­ци­алис­ты да­ли вер­ные от­ве­ты.

                                      В то же вре­мя в Гер­ма­нии, на ба­зе од­но­го из уни­вер­си­те­тов бы­ли про­ве­де­ны по­доб­ные на­уч­ные эк­с­пе­ри­мен­ты. Уиль­ям Пре­ер, про­фес­сор уни­вер­си­те­та в Бер­ли­не, изу­чал сход­с­т­во об­раз­цов тек­с­та, на­пи­сан­но­го од­ним че­ло­ве­ком, но по-раз­но­му: ру­ка­ми, ртом, но­гой, лок­те­вым сги­бом и в об­рат­ном нап­рав­ле­нии. В хо­де эк­с­пе­ри­мен­та вы­яс­ни­лось, что во всех упо­мя­ну­тых слу­ча­ях при­сут­с­т­во­ва­ли ос­нов­ные ха­рак­те­рис­ти­ки лич­нос­ти не­за­ви­си­мо от то­го, ка­ким спо­со­бом был на­пи­сан тек­с­то­вый фраг­мент.

                                      Много лет в Гер­ма­нии са­мым вы­да­ющим­ся прак­ти­чес­ким гра­фо­ло­гом счи­тал­ся Люд­виг Кля­гес — ав­тор тер­ми­на «вы­ра­зи­тель­ное дви­же­ние», ко­то­рое уче­ный от­но­сил к лю­бо­му ви­ду че­ло­ве­чес­кой де­ятель­нос­ти. Та­кие дви­же­ния, ха­рак­тер­ные для лю­бо­го че­ло­ве­ка, яв­ля­ют­ся прак­ти­чес­ки бес­соз­на­тель­ны­ми. Это ходь­ба, бег, ми­ми­ка, спо­соб­ность го­во­рить, жес­ти­ку­ля­ция и, ра­зу­ме­ет­ся, уме­ние пи­сать, то есть по­черк. Ана­ли­зи­руя фор­му и уро­вень по­чер­ка, Кля­гес от­но­сил каж­дый об­ра­зец к «по­ло­жи­тель­но­му» или «отри­ца­тель­но­му» в пла­не ха­рак­те­рис­ти­ки лич­нос­ти. Он оп­ре­де­лял, нас­коль­ко че­ло­век ор­га­ни­зо­ван, спо­со­бен ли к ори­ги­наль­ным иде­ям или спон­тан­ным ре­ше­ни­ям, а так­же оце­ни­вал ди­на­мизм, ритм и гар­мо­нич­ность на­пи­са­ния тек­с­та. Та­ким об­ра­зом, хо­ро­шо сфор­ми­ро­вав­ший­ся по­черк го­во­рил о пре­об­ла­да­нии в ха­рак­те­ре по­ло­жи­тель­ных черт, низ­кий же «фор­мен­ный уро­вень» — о пре­об­ла­да­нии от­ри­ца­тель­ных.

                                      Профессор из Швей­ца­рии Макс Пуль­вер, так­же за­ни­мав­ший­ся гра­фо­ло­ги­чес­ким ана­ли­зом, прив­нес в на­уку эле­мен­ты пси­хо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за Кар­ла Юн­га. В сво­их ра­бо­тах Пуль­вер уде­лил осо­бое вни­ма­ние сим­во­лиз­му прос­т­ран­с­т­вен­но­го под­хо­да, раз­де­лив по­черк на три боль­шие зо­ны: вер­х­нюю зо­ну пе­тель, отоб­ра­жа­ющую ду­хов­ную и ум­с­т­вен­ную ори­ен­та­цию; бук­вы, на­пи­сан­ные на ос­нов­ной ли­нии (сред­нюю) зо­ну, ха­рак­те­ри­зу­ющие эмо­ци­ональ­ную сос­тав­ля­ющую, и ниж­нюю зо­ну пе­тель, оли­цет­во­ря­ющую би­оло­ги­чес­кое по­ве­де­ние и ма­те­ри­аль­ные ин­те­ре­сы.

                                      В это вре­мя Ро­берт Са­удек в Ан­г­лии изу­чал по­чер­ки с по­мощью тран­с­пор­ти­ра, ли­ней­ки и крон­цир­ку­ля, из­ме­рял дав­ле­ние руч­ки на по­вер­х­ность бу­ма­ги и ис­поль­зо­вал да­же за­мед­лен­ную съем­ку. Поз­д­нее, в 1939 го­ду, Ганс Яко­би рас­ши­рил об­щие по­ло­же­ния гра­фо­ло­гии, на­пи­сав поз­на­ва­тель­ную и до­воль­но по­пу­ляр­ную кни­гу «Ана­лиз по­чер­ка».

                                      В США гра­фо­ло­ги­ей дол­гое вре­мя ник­то не за­ни­мал­ся, по­ка в 1919 го­ду про­фес­сор пси­хо­ло­гии уни­вер­си­те­та в Ва­йо­мин­ге Джун До­уни не за­ин­те­ре­со­ва­лась се­мей­ным сход­с­т­вом по­чер­ков. До­уни на­пи­са­ла не­боль­шую кни­гу о пси­хо­ло­гии по­чер­ка.

                                      Наибольший вклад в по­пу­ля­ри­за­цию и раз­ви­тие гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за прив­нес Мил­тон Бан­кер. По про­фес­сии он был пре­по­да­ва­те­лем сте­ног­ра­фии, по­это­му ин­те­ре­со­вал­ся гра­фо­ло­ги­ей в рам­ках сво­ей де­ятель­нос­ти. Во вре­мя за­ня­тий Бан­кер стал за­ме­чать, что его сту­ден­ты за­пи­сы­ва­ют сте­ног­рам­мы не­оди­на­ко­во. И все это воп­ре­ки стро­гим ука­за­ни­ям, дан­ным пре­по­да­ва­те­лем. За­ин­т­ри­го­ван­ный дан­ным фак­том, Бан­кер ре­шил рас­к­рыть при­чи­ны по­доб­но­го яв­ле­ния. В ре­зуль­та­те про­ве­ден­ных им ис­сле­до­ва­ний он по­нял од­ну прос­тую ис­ти­ну: не­важ­но, как имен­но че­ло­век пи­шет сло­ва, не­важ­но да­же то, пи­шет ли он во­об­ще — важ­но толь­ко то, что руч­ка при этом вос­соз­да­ет на бу­ма­ге раз­лич­ные фор­мы, то есть бук­вы и штри­хи. В даль­ней­шем Бан­кер изу­чил все де­та­ли по­чер­ка как струк­ту­ры, про­ти­во­по­лож­ной струк­ту­ре шриф­тов. Он наз­вал свой ме­тод гра­фо­ло­ги­чес­ким ана­ли­зом, что­бы мож­но бы­ло от­ли­чить его от дру­гих по­доб­ных под­хо­дов. В 1920 го­ду Бан­кер ос­но­вал в США пер­вую шко­лу, в ко­то­рой обу­ча­ли ос­но­вам гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за. В на­ши дни она яв­ля­ет­ся круп­ней­шей в ми­ре, на­хо­дит­ся в Чи­ка­го и на­зы­ва­ет­ся Меж­ду­на­род­ным об­щес­т­вом гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за. В этой шко­ле при­дер­жи­ва­ют­ся жес­т­ких кон­сер­ва­тив­ных ме­то­дов, а ее от­дел ис­сле­до­ва­ний в об­лас­ти гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за ра­бо­та­ет, ос­но­вы­ва­ясь толь­ко на су­хих ста­тис­ти­чес­ких дан­ных.

                                      В 1930 го­ду вы­пус­к­ник Гар­вар­да и в бу­ду­щем вы­да­ющий­ся пси­хо­лог по име­ни Гор­дон Ал­лпорт вмес­те со сво­им кол­ле­гой Фи­лип­пом Вер­но­ном прис­ту­пил к изу­че­нию гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за. В сов­мес­т­ной ра­бо­те, по­лу­чив­шей наз­ва­ние «Изу­че­ние вы­ра­зи­тель­ных дви­же­ний», уче­ные пи­са­ли сле­ду­ющее: «По­черк есть крис­тал­ли­зо­ван­ная фор­ма жес­тов, че­рез приз­му ко­то­рой не без тру­да мож­но рас­смот­реть ес­ли не все, то мно­гие врож­ден­ные чер­ты лич­нос­ти… Изу­че­ние лич­нос­ти с по­мощью по­чер­ка яв­ля­ет­ся бо­лее ес­тес­т­вен­ным и удоб­ным, чем тес­ти­ро­ва­ние. Вви­ду то­го что по­черк яв­ля­ет­ся ста­тич­ным пред­ме­том ана­ли­за, этот ма­те­ри­ал для ис­сле­до­ва­ния пре­вос­хо­дит столь не­уло­ви­мые и труд­ные для фик­си­ро­ва­ния ми­ми­ку, жес­ты и по­ход­ку».

                                      В 1948 го­ду Вер­нер Вульф, пси­хо­лог и пре­по­да­ва­тель из кол­лед­жа Барт, за­нял­ся изу­че­ни­ем под­пи­сей, в ре­зуль­та­те че­го вы­яс­нил, что по­доб­ные рос­чер­ки отоб­ра­жа­ют осо­бый внут­рен­ний ритм, свой­с­т­вен­ный лю­бо­му че­ло­ве­ку и ле­жа­щий в пре­де­лах бес­соз­на­тель­но­го. В том же го­ду Вульф опуб­ли­ко­вал ре­зуль­та­ты сво­их ис­сле­до­ва­ний в кни­ге, наз­ван­ной им «Ди­аг­рам­мы бес­соз­на­тель­но­го».

                                      Выдающимся аме­ри­кан­с­ким гра­фо­ло­гом бы­ла Кла­ра Ро­ман. Она пре­по­да­ва­ла эту на­уку в Но­вой шко­ле со­ци­оло­ги­чес­ких ис­сле­до­ва­ний в го­ро­де Нью-Йор­ке. Кла­ра Ро­ман изоб­ре­ла ин­с­т­ру­мент, поз­во­ляв­ший из­ме­рять дав­ле­ние руч­ки на по­вер­х­ность бу­ма­ги, а так­же мно­го ра­бо­та­ла с по­чер­ка­ми боль­ных, стра­да­ющих раз­лич­ны­ми ре­че­вы­ми рас­строй­с­т­ва­ми. В 1952 го­ду выш­ла ее кни­га «По­черк: ключ к поз­на­нию лич­нос­ти», ко­то­рая по сей день счи­та­ет­ся клас­си­чес­кой ра­бо­той в об­лас­ти гра­фо­ло­ги­чес­ко­го ана­ли­за.

                                      Что ка­са­ет­ся рос­сий­с­ких уче­ных, пер­вым серь­ез­ным ис­сле­до­ва­ни­ем в дан­ном нап­рав­ле­нии стал труд Ильи Фе­до­ро­ви­ча Мор­ген­ш­тер­на, опуб­ли­ко­ван­ный им в кни­ге «Пси­хог­ра­фо­ло­гия». Кни­га бы­ла из­да­на в са­мом кон­це XIX сто­ле­тия. Вто­рое из­да­ние уви­де­ло свет 1994 го­ду. Но са­мым вы­да­ющим­ся ис­сле­до­ва­те­лем-гра­фо­ло­гом в на­шей стра­не в прош­лом сто­ле­тии был Д. М. Зу­ев-Ин­са­ров, опуб­ли­ко­вав­ший нес­коль­ко ра­бот. Это «Стро­ение по­чер­ка и ха­рак­тер», «По­черк и лич­ность» и мно­гие дру­гие.

                                      В XX ве­ке ин­те­рес к гра­фо­ло­гии воз­рос, и мно­гие уче­ные вы­пус­ка­ли на эту те­му ин­те­рес­ные ра­бо­ты. Сре­ди них та­кие из­вес­т­ные лич­нос­ти, как Да­ни­ель Эн­то­ни, Уль­рих Сон­не­манн, На­дя Оля­но­ва, Фе­ликс Клейн, Аль­ф­ред О. Мен­дель, Тэя Стейн Ле­вин­сон и Ирен Мар­кус.

                                  Графология и практика
                                      Человеческий по­черк яв­ля­ет­ся од­ним из на­ибо­лее пол­ных ис­точ­ни­ков ин­фор­ма­ции о свой­с­т­вах той или иной лич­нос­ти. Ра­зу­ме­ет­ся, толь­ко для тех, кто вла­де­ет этим зна­ни­ем и уме­ет им поль­зо­вать­ся. Од­на­ко да­же нес­ве­ду­щий в гра­фо­ло­гии че­ло­век, вни­ма­тель­но изу­чив об­раз­цы тек­с­тов, в сос­то­янии оп­ре­де­лить ос­нов­ные чер­ты ха­рак­те­ров лю­дей, их на­пи­сав­ших.

                                      К при­ме­ру, без осо­бо­го тру­да мож­но по­нять, что по­черк, изоб­ра­жен­ный на рис. 1, при­над­ле­жит уве­рен­но­му в се­бе, силь­но­му и энер­гич­но­му че­ло­ве­ку. Об этом сви­де­тель­с­т­ву­ет твер­дая ма­не­ра пись­ма, боль­шой раз­мер букв и штри­хов, а так­же нап­рав­лен­ность ли­ний, ко­то­рую мож­но оха­рак­те­ри­зо­вать как об­щую пос­ту­па­тель­ную.

                                  Рис. 1. Почерк личности, уверенной в своих силах

                                      Напротив, об­ра­зец по­чер­ка с рис. 2 го­во­рит о лич­нос­ти, сла­бо уве­рен­ной в сво­их си­лах и не име­ющей оп­ре­де­лен­ных взгля­дов на жизнь. Об этом свой­с­т­ве ха­рак­те­ра сви­де­тель­с­т­ву­ет не­дос­та­ток ста­биль­нос­ти штри­хов, не­ров­ность тек­с­та, раз­ные раз­ме­ры про­бе­лов и букв, а так­же не­од­ноз­нач­ное нап­рав­ле­ние ли­ний.

                                  Рис. 2. Почерк человека, имеющего неопределенные взгляды на жизнь

                                      На рис. 3 изоб­ра­жен по­черк эк­с­т­ра­ва­ган­т­но­го че­ло­ве­ка: дви­же­ния его ру­ки при пись­ме ши­ро­ки и раз­ма­шис­ты. Рис. 4. ил­люс­т­ри­ру­ет край­нюю прак­тич­ность, так как да­же текст на лис­т­ке бу­ма­ги этот че­ло­век рас­по­ла­га­ет, учи­ты­вая объ­ем прос­т­ран­с­т­ва.

                                  Рис. 3. В характере доминирует экстравагантность

                                  Рис. 4. В характере доминирует практичность

                                      Образцы на рис. 5 и рис 6. по­ка­зы­ва­ет ор­га­ни­зо­ван­ность и не­ор­га­ни­зо­ван­ность их ав­то­ров. В пер­вом слу­чае ли­ней­ный ин­тер­вал чет­кий, во вто­ром — не­чет­кий.

                                    1   2   3   4   5   6

                                  Прирожденный преступник: теория Ломброзо — новости Право.ру

                                  Итальянского врача-психиатра, профессора судебной медицины XIX века Чезаре Ломброзо часто называют основоположником криминальной антропологии. Эта наука старается объяснить связь между анатомическими и физиологическими особенностями человека и его склонностью к совершению преступлений. Ломброзо пришел к выводу, что такая связь есть, и она прямая: преступления совершают люди с определенной внешностью и характером*.

                                  Как правило, преступники имеют врожденные физические и психические дефекты, считал Ломброзо. Речь идет об аномалиях внутреннего и внешнего анатомического строения, характерных для первобытных людей и человекообразных обезьян. Таким образом, преступниками не становятся, а рождаются. Будет человек преступником или нет – зависит только от врождённой предрасположенности, причём для каждого типа преступлений характерны свои аномалии.

                                  Разработке этой теории Ломброзо посвятил всю свою жизнь. Он исследовал 383 черепов умерших и 3839 черепов живых преступников. Кроме того, ученый изучил особенности организма (пульс, температуру, телесную чувствительность, интеллект, привычки, болезни, почерк) 26 886 преступников и 25 447 добропорядочных граждан.

                                  Внешность преступников

                                  Ломброзо выделил ряд физических признаков («стигматов»), которые, по его мнению, характеризуют личность, с рождения наделенную преступными наклонностями. Это неправильная форма черепа, узкий и скошенный лоб (или раздвоенная лобная кость), асимметрия лица и глазных впадин, чрезмерно развитые челюсти. Рыжие преступники встречаются крайне редко. Чаще всего преступления совершают брюнеты и шатены. Брюнеты предпочитают воровать или заниматься поджогами, а шатены склонны к убийствам. Блондины иногда встречаются среди насильников и мошенников.

                                  Внешность типичного насильника

                                  Большие навыкате глаза, пухлые губы, длинные ресницы, приплюснутый и кривой нос. Чаще всего сухопарые и рахитичные блондины, иногда горбатые.

                                  Внешность типичного вора

                                  Неправильный маленький череп, удлинненная голова, прямой нос (часто вздернутый у основания), бегающий или, наоборот, цепкий взгляд, черные волосы и редкая борода.

                                  Внешность типичного убийцы

                                  Большой череп, короткая голова (ширина больше высоты), резкая лобная пазуха, объемные скулы, длинный нос (иногда загнутый вниз), квадратные челюсти, громадные глазные орбиты, выдающийся вперед четырехугольный подбородок, неподвижный стеклянный взгляд, тонкие губы, хорошо развитые клыки.

                                  Наиболее опасные убийцы чаще всего имеют черные, курчавые волосы, редкую бороду, короткие кисти рук, чрезмерно большие или, напротив, слишком маленькие мочки ушей.

                                  Внешность типичного мошенника

                                  Лицо бледное, глаза маленькие, суровые, нос кривой, голова лысая. В целом внешность мошенников достаточно добродушная.

                                  Особенности преступников

                                  «Я сам наблюдал, что во время грозы, когда у эпилептиков учащаются приступы, заключенные в тюрьме тоже становятся более опасными: разрывают на себе одежду, ломают мебель, бьют служителей», – писал Ломброзо. У преступников, по его мнению, снижена чувствительность органов чувств и болевая чувствительность. Они не способны осознавать безнравственность своих поступков, поэтому для них неведомо раскаяние.

                                  Ломброзо удалось выявить и особенности почерка различных типов преступников. Почерк убийц, разбойников и грабителей отличается удлиненными буквами, криволинейностью и определенностью черт в окончаниях букв. Для почерка воров характерны буквы расширенные, без острых очертаний и криволинейных окончаний.

                                  Характер и образ жизни преступников

                                  По теории Ломброзо, преступникам свойственны стремление к бродяжничеству, бесстыдство, леность. Многие из них имеют татуировки. Для лиц, склонных к преступлениям, характерно хвастовство, притворство, слабохарактерность, раздражительность, сильно развитое тщеславие, граничащее с манией величия, быстрая смена настроения, трусость и болезненная раздражительность. Эти люди агрессивны, мстительны, они не способны на раскаяние и не мучаются угрызениями совести. Графомания тоже может свидетельствовать о преступных наклонностях.

                                  Ломброзо считал, что люди из низшего класса становятся убийцами, грабителями и насильниками. Представители среднего и высшего класса чаще бывают профессиональными мошенниками.

                                  Критика теории Ломброзо

                                  Еще при жизне Ломброзо его теория подвергалась критике. Не удивительно – немало высших государственных чиновников имели внешность, которая полностью совпадала с описанием прирожденных преступников. Многие уверены, что ученый преувеличивал биологическую и совершенно не учитывал социальную составляющую в причине возникновения преступности. Возможно, именно это заставило Ломброзо к концу жизни пересмотреть некоторые свои взгляды. В частности, он начал утверждать, что наличие преступной внешности не обязательно означает, что человек совершил преступление – она говорит скорее о его склонности к противоправным поступкам. Если человек преступной внешности благополучен, он попадает в разряд скрытых преступников, у которых нет внешнего повода нарушать закон.

                                  Репутация Ломброзо сильно пострадала, когда его идеи начали использовать нацисты – они проводили замеры черепов узников концлагерей перед их отправкой в печи. В советский период учение о прирожденном преступнике также подверглось критике за его противоречие принципу законности, антинародность и реакционность. 

                                  Насколько нам удалось выяснить, в судебных процессах теория Ломброзо никогда не применялась – даже сам ученый не видел в ней практической ценности, так как заявил на одном научном диспуте: «Я тружусь не ради того, чтобы дать своим исследованиям прикладное применение в области юриспруденции; в качестве ученого я служу науке только ради науки». Тем не менее предложенное им понятие преступного человека вошло в обиход, а его разработки до сих пор используются в физиогномике, криминальной антропологии, социологии и психологии.

                                  * Информация взята в том числе из следующих книг: Чезаре Ломброзо. «Преступный человек». Милгард. 2005; Михаил Штереншис. «Чезаре Ломброзо». ИсраДон. 2010

                                  Характер человека (Реферат) — TopRef.ru

                                  Характер человека

                                  СОДЕРЖАНИЕ

                                  ПОНЯТИЕ ХАРАКТЕРА

                                  ФИЗИОЛОГИЧЕСКАЯ ОСНОВА ХАРАКТЕРА

                                  НАПРАВЛЕННОСТЬ И ВОЛЯ КАК КОМПОНЕНТЫ ХАРАКТЕРА

                                  ЧЕРТЫ ХАРАКТЕРА

                                  СТРОЕНИЕ ХАРАКТЕРА КАК ЦЕЛОГО

                                  ФОРМИРОВАНИЕ И РАЗВИТИЕ ХАРАКТЕРА

                                  ПРОЯВЛЕНИЕ ХАРАКТЕРА

                                  МЕТОДЫ И ИСТОЧНИКИ ПОЗНАНИЯ ХАРАТЕРА

                                  ЕДИНСТВО ИНДИВИДУАЛЬНЫХ И ТИПИЧНЫХ ЧЕРТ В ХАРАКТЕРЕ ЧЕЛОВЕКА

                                  КЛАССИФИКАЦИЯ И ТИПОЛОГИЯ ХАРАКТЕРОВ

                                  ЛИТЕРАТУРА

                                  ПОНЯТИЕ ХАРАКТЕРА

                                  Характер — это сложившийся и укрепившийся под влиянием жизненных воздействий и воспитания определенный стиль отношений и поведения человека. Характер того или иного человека выражает определенный склад его потребностей и интересов, стремлений и целей, чувств и воли, проявляющихся в избирательности его действительности и поведения, в отношениях и манерах поведения. В характере различают следующие основные качества: моральную воспитанность, полноту, цельность, определенность, силу, уравновешенность. Моральная воспитанность характеризует человека, как со стороны его отношений, так и формы поведения, и является ведущим и наиболее социально ценным качеством характера. Полнота характеризует разносторонность потребностей и интересов, стремлений и увлечений, разнообразие деятельности человека. Одни люди отличаются многосторонностью, другие узостью, однобокостью и ограниченностью развития. Цельность характеризует внутреннее единство психического склада человека, согласованность его отношений с различными сторонами действительности, отсутствие противоречий в стремлениях и интересах, единство слова и дела. Определенность характеризует твердость и непреклонность поведения, которое постоянно соответствует сложившимся убеждениям, моральнополитическим представлениям и понятиям, выработавшейся основной направленности, составляющей смысл жизни и деятельности человека. Сила характеризует энергию, с какой человек преследует поставленные перед собой цели, способность страстно увлекаться и развивать большое напряжение сил при встрече с трудностями и препятствиями и преодолевать их. Уравновешенность характеризует наиболее оптимальное или благоприятное для деятельности и общения с людьми соотношение сдержанности и активности. Эти основные свойства находятся в сложной, иногда противоречивой связи. Полнота, цельность, определенность и сила характера определяются в результате жизненных влияний и воспитания. Характер образуется в процессе непрерывного взаимодействия индивида с окружающими людьми, в процессе отражения складывающихся обстоятельств жизни и воспитания. От круга впечатлений и разнообразия деятельности людей зависят полнота и сила их характера.

                                  ФИЗИОЛОГИЧЕСКАЯ ОСНОВА ХАРАКТЕРА

                                  Для понимания физиологической основы характера необходимо обратиться к работам И.П. Павлова о высшей нервной деятельности, а особенно к его учению о свойствах и типах нервной системы. В своих работах он сближал понятие нервной системы с понятием темперамента. В основу классификации типов нервной системы Павлов положил:

                                  1) силу основных нервных процессов — раздражительного и тормозного;

                                  2) уравновешенность возбуждения и торможения;

                                  3) подвижность этих процессов.

                                  Сила нервной системы определяется как к раздражительному, так и к тормозному процессу. Она прежде всего выражается в способности «выносить» сильные раздражители. Сильный тип — с большим запасом такого вещества, слабый — с малым. Слабая нервная система, когда на нее действуют очень сильные раздражители, истощается и дает неврозы. Работоспособность сильной нервной системы выражается в легкости установления условных связей при сверхсильных раздражителях. Согласно принципу силы нервной системы, Павлов противопоставляет меланхоликов, как представителей слабого типа сангвиникам и холерикам как типам сильным. Следующим принципом различения типов является принцип уравновешенности процессов возбуждения и торможения или способности уравновешивать процесс возбуждения процессом торможения. Надо отметить, что этот принцип первоначально был положен Павловым в основу его классификации типов. Он различал два крайних типа: возбудимый и тормозной и два центральных, уравновешенных. По принципу уравновешенности, возбуждение и торможение среди сильных типов выделятся в качестве неуравновешенного холерик. Хотя слабый тип нервной системы отличается слабостью обоих процессов — как возбуждения, так и торможения, однако и на этом уровне встречаются типы уравновешенные и неуравновешенные. Третий принцип типологии нервной системы — ее лабильность, подвижность, то есть легкость смены возбуждения торможением или, обратно, торможения возбуждением на одном участке коры. Этому принципу особенно в последних своих высказываниях, Павлов предавал весьма большое значение. Сангвиник, как обладатель сильной уравновешенной и подвижной нервной системы нередко признавался Павловым наиболее совершенным типом, но одновременно с этим он часто подчеркивал весьма положительные черты флегматического, а иногда и безудержного типа. В свете последних исследований многих психологов надо отказаться от каких-либо попыток сравнивать темперамент как психическое свойство личности с типом нервной деятельности или нервной системы. То, что тип нервной системы — физиологическая основа темперамента, и при том однозначная, то есть, что темперамент физиологически зависит от типа нервной системы, не означает приравнивания темперамента к свойствам этого типа — темперамент характеризуется своими психологическими чертами. Помимо того, тип нервной системы лежит в основе не только темперамента, но и других психических свойств личности, а также психических процессов и состояний. Таким образом, говоря о физиологической основе характера, следует говорить не о темпераменте, который не является физиологической категорией, а о типе нервной системы. Павлов признает, что многое в его учении о типах нервной системы требует дополнительных исследований. Признавая все значение учения Павлова о свойствах и типах нервной системы, не следует слепо следовать этому учению — надо творчески развивать его, внося существенные карективы, а иногда и пересматривая проблематику этого учения. Тип, по Павлову, «основная характеристика» нервной системы, кладущая отпечаток на всю деятельность человека, конечно, тем самым является одной из основ характера. Но Павлов вместе с тем твердо и определенно разграничивал тип (нередко называвшийся им темпераментом) и характер. Под типом нервной системы следует понимать ее врожденные качества, а под характером — прежде всего то, что приобретено нервной системой под влиянием жизненного опыта и в первую очередь воспитания. Таким образом, тип нервной системы, является только одной из основ характера, но не является характером человека и не предопределяет его. Однако все те черты, которые приобретаются в течении жизненного опыта и которые, по взглядам И.П. Павлова, составляют главным образом характер, формируются не на пустом месте, а связаны с определенным прирожденным типом, с некоторыми «данными» силы, уравновешенности и подвижности нервной системы. Наибольшее же значение для характера имеет воспитание и отсюда не унаследованный тип, а пластичность нервной организации. Именно на пластичности нервной системы основан характер как по преимуществу та организация нервных процессов, которая связана с влиянием среды.

                                  Предсказание «Большой пятерки» личностных качеств по почерку | Журнал EURASIP по обработке изображений и видео

                                  Теоретическая модель

                                  Как упоминалось в предыдущем разделе, наше исследование предлагает новую неинвазивную архитектуру на основе нейронных сетей для прогнозирования личностных черт Большой пятерки человека исключительно на основе почерка. Таким образом, наше исследование основано на двух психологических инструментах: «Большая пятерка» (пятифакторная модель — FMM) [17] и графологический анализ. Мы подробно рассмотрим оба этих инструмента в следующих подразделах.

                                  Большая пятерка (пятифакторная модель)

                                  Большая пятерка (пятифакторная модель) [25] — хорошо известная модель для описания личности человека. Он основан на пяти основных чертах личности, которые сгруппированы по суб-факторам следующим образом:

                                  • Открытость к опыту : относится к людям, которые могут легко выражать свои эмоции и имеют желание приключений, ценить искусство и нестандартные идеи. Обычно по этой шкале людей оценивают на основе дихотомии: соответствует vs. любопытный ;

                                  • Добросовестность : относится к надежным людям, склонным к тщательно спланированному поведению и ориентированным на результаты и достижения. По этой шкале люди оцениваются на основе дихотомии: организованных против беспечных ;

                                  • Экстраверсия : относится к людям, которые легко выражают положительные эмоции, как и другие люди в компании, напористые и разговорчивые.По этой шкале люди оцениваются по дихотомии: исходящих против одиночных ;

                                  • Доброжелательность : относится к людям, склонным к состраданию, а не к подозрительности, а также к услужливым и сдержанным. По этой шкале люди оцениваются на основе дихотомии: сострадательных против отстраненных ;

                                  • Невротизм: относится к людям, которым не хватает эмоциональной стабильности и контроля и которые склонны легко испытывать негативные эмоции, такие как гнев и беспокойство, а также уязвимость к депрессии.По этой шкале люди оцениваются на основе дихотомии: нервных, против уверенных.

                                  FMM успешно применяется для решения самых разных задач. Исследование, проведенное в [26], показывает, что по сравнению с другими методами оценки личности человека FMM предлагает большую стабильность во времени, причем типы личности Большой Пятерки достигают пика стабильности через 4 года после начала работы. FMM также оказался полезным для определения расстройств личности, таких как депрессия или тревога, и даже употребления психоактивных веществ, и оказался индикатором различных физических заболеваний, таких как проблемы с сердцем, рак, диабет или респираторные проблемы [27].Он также успешно используется в области развития карьеры и консультирования, а также для работы в команде, а также для улучшения стилей обучения и академической успеваемости студентов [28]. В связи с его широким использованием и широким кругозором приложений мы используем его в нашем текущем исследовании.

                                  Графологический анализ

                                  Обычно, анализируя почерк человека, графологи ищут определенный набор функций, каждая из которых передает определенное сообщение [29].Основные используемые функции рукописного ввода и те, которые мы исследуем в данной статье, следующие: базовая линия, наклон слова, давление при письме, соединительные штрихи, расстояние между строками, строчная буква «t» и строчная буква «f». Примеры каждой из этих функций и их типов, как описано в [30], можно увидеть в Таблице 1.

                                  Таблица 1 Особенности рукописного ввода и их соответствующие типы [30]

                                  Базовая линия почерка относится к линии, на которой письменные слова текут.Далее он разделен на восходящий базовый уровень (связанный с оптимистичными людьми), нисходящий базовый уровень (связанный с пессимистичными людьми и чрезмерно мыслящими людьми) и с уровнем (связанный с людьми с высоким уровнем самоконтроля и рассуждений).

                                  Наклон слова относится к тому, как слова записываются с точки зрения наклона / наклона. Возможные типы наклона следующие: вертикальный наклон (ассоциируется с людьми, которые могут легко контролировать свои эмоции), умеренный левый наклон (ассоциируется с людьми, которым трудно выражать эмоции), крайний левый наклон (ассоциируется с людьми). которые хотят постоянно контролировать себя и страдают от самоотречения), с умеренным уклоном вправо (ассоциируется с людьми, которые могут легко экстериоризировать свои эмоции и мнения) и с крайним правым уклоном -контроль).

                                  Давление при письме относится к величине давления, которое прикладывается к ручке на бумаге: световой писатель (относится к людям, которые практически не страдают от травм), средний писатель (относится к людям, которые обычно пострадавшие от боли или травм), и heavy writer (относится к людям, глубоко затронутым травмами и эмоциями).

                                  Соединительные штрихи относятся к тому, как буквы, составляющие слова, соединяются друг с другом.Они делятся на неподключенных (относится к людям, которые с трудом могут адаптироваться к изменениям), средней связи (относится к людям, которые могут адаптироваться к изменениям, а также к изменяющейся среде) и связанных букв (относится к людям который может быстро адаптироваться к изменениям).

                                  Строчная буква «t» обычно указывает на то, как пишется т-образная полоса на букве «t». Если написано очень низкая , это показатель низкой самооценки, если написано очень высокая это показатель высокой самооценки.

                                  Строчная буква «f» обозначает, как пишется буква «f». Если он имеет угловую точку , человека можно легко оттолкнуть, если он имеет угловую петлю , человек имеет сильную реакцию на препятствия, если у него есть узкая верхняя петля , это обычно связано с узкой петлей мыслящих людей, если это крестообразно, ассоциируется с повышенным уровнем концентрации, а если сбалансировано, это показатель лидерских способностей.

                                  Промежутки между строками относятся к пространству, оставленному писателем между двумя последовательными строками. У нас может быть строк, разделенных равномерно, (связанных с людьми, которые могут организовывать работу и имеют ясные мысли) или строк, переполненных перекрывающимися циклами (связанных с людьми со спутанным мышлением и плохими организаторскими способностями).

                                  Предлагаемая архитектура

                                  Мы проектируем архитектуру на трех уровнях следующим образом: базовый уровень, на котором образец рукописного ввода нормализуется и приобретаются черты рукописного ввода, промежуточный уровень, на котором карта рукописного ввода строится на основе функций рукописного ввода, предоставляемых базой. слой и верхний уровень, где нейронная сеть используется для определения типа личности писателя из Большой пятерки.В следующих подразделах мы подробно представляем каждый из этих слоев.

                                  Базовый уровень

                                  Основная цель базового уровня — преобразование отсканированного почерка в набор функций рукописного ввода, упомянутых в предыдущих разделах. Блок-схема блоков центральной обработки этого слоя представлена ​​на рис. 1.

                                  Рис. 1

                                  Блок-схема базового слоя и извлечения признаков рукописного ввода

                                  Основные этапы подробно описаны ниже:

                                  • Нормализация:

                                    • Подавление шума : чтобы удалить шум, добавляемый сканирующим устройством или пишущим инструментом, который обычно вызывает искажения, несогласованные штрихи или нежелательные линии или точки, мы используем три фильтра.Булевы фильтры используются для удаления текстурированного фона, поскольку было показано, что они превосходят другие морфологические методы в случаях, когда текст написан на сильно текстурированном фоне как с точки зрения точности, так и времени обработки [18]. Для повышения резкости мы используем фильтр уменьшения ширины рампы, так как он известен как наиболее эффективный алгоритм повышения резкости краев рампы [19]. Адаптивное нерезкое маскирование используется для регулировки контраста [20], что широко используется как эффективный метод увеличения контраста.

                                    • Сглаживание контуров : чтобы уменьшить возможные ошибки, возникающие из-за нежелательного движения руки писателя во время письма, мы используем метод оптимального локального взвешенного усреднения [21], гарантирующий, что эти глюки отфильтрованы и только штрихи, относящиеся к нашему анализ сохранены. Мы выбрали этот алгоритм в отличие от других менее сложных методов локального взвешенного усреднения, потому что этот метод, как известно, обеспечивает более точные оценки положения точек контура, касательных наклонов или углов отклонения, которые необходимы для нашей задачи анализа почерка.

                                    • Сжатие : мы использовали глобальную пороговую обработку для преобразования цветных изображений в двоичные. Мы использовали гистограмму, модифицированную интегральным отношением [22], чтобы определить глобальное пороговое значение, поскольку было показано, что она обеспечивает лучшую производительность по сравнению с другими методами сжатия.

                                    • Изоляция рукописного ввода на странице : чтобы сохранить рукописный текст только для следующих шагов нашей задачи анализа почерка, мы используем метод прореживания белого пространства [23], поскольку это простой и быстрый метод для этой задачи. ; следовательно, мы рекурсивно разрезаем страницу по двум измерениям до тех пор, пока не будет разделен только рукописный текст.

                                  • Сегментация строк : Для сегментации строк мы используем метод профиля вертикальной проекции (VPP) [24], поскольку он показал лучшую точность классификации по сравнению с другими методами сегментации строк и слов. Поэтому мы анализируем сумму пикселей для каждой строки в изображении и определяем в качестве границ строк те, сумма которых меньше 8% от максимальной суммы пикселей в текстовом образце.Пороговое значение в 8% было выбрано методом проб и ошибок после проведения тестов на 100 образцах почерка с использованием метода исключения по одному, а средняя точность для правильной сегментации строк составила 98,5%. После этого шага каждая строка рукописного текста имеет соответствующий ограничивающий прямоугольник.

                                    • Интервал между строками Характеристика : на основе ограничивающих прямоугольников, отделяющих каждую строку от рукописного ввода, мы определяем степень перекрытия между двумя последовательными строками.Если перекрытие превышает 15% от суммы поверхностей прямоугольников, ограничивающих обе строки, мы считаем, что строки скучены вместе , в противном случае они считаются равномерно расположенными . Пороговое значение в 15% было определено как оптимальное для обеспечения точности классификации этого почерка более 98%.

                                    • Базовая характеристика : чтобы определить базовые характеристики для каждой строки, мы используем метод, описанный в [31], где мы изучаем плотность пикселей каждого прямоугольника сегментированной строки и вращаем прямоугольник в пределах от -30 ° и + Пороговые значения угла 30 ° до тех пор, пока максимальная плотность пикселей не будет центрирована по горизонтали.Этот метод широко используется для извлечения базовых признаков, предлагая более высокую точность классификации и более быструю сходимость по сравнению с другими современными методами. Если поворот, необходимый для выравнивания максимальной плотности пикселей по горизонтали, находится в пределах [- 5 °; + 5 °], мы считаем, что имеем выровненную базовую линию , если она находится в пределах [- 30 °; — 5 °], восходящая базовая линия , и в пределах [+ 5 °; + 30 °] нисходящей базовой линии .

                                    • Запись по давлению : мы используем стандартный метод определения пороговых значений на уровне серого, который широко используется для задачи записи классификации по давлению [32] с высокой точностью и быстрой сходимостью.Мы анализируем значения оттенков серого для сегментированного прямоугольника, содержащего строку, и вычисляем среднее значение для сегментированной строки. Результат классифицируется как Light Writer для значения в пределах от 25 до 50%, средний писатель для значения в пределах 10 и 25% и Heavy Writer для значения в пределах 0% (абсолютный черный) и 10%.

                                  • Сегментация слов : Для дальнейшего сегментирования слов в строке мы используем тот же метод VPP [24], который мы использовали для сегментации строк, поскольку было показано, что он обеспечивает лучшие результаты классификации, чем другие современные методы. методы.Сначала мы вычисляем высоту строки и используем ее для сравнения, чтобы определить, действительно ли пробел между двумя штрихами является межсловным пространством или нет. Мы генерируем профиль вертикальной проекции, в котором мы определяем плотность пикселей для каждого вертикального столбца и определяем столбцы с низкой плотностью, которые считаются кандидатами на пробелы между словами. Поскольку бывают случаи, когда такие пробелы могут не соответствовать фактическим пробелам для разделения слов, мы считаем их пробелами только в том случае, если количество следующих друг за другом столбцов с низкой плотностью не менее 10% от высоты строки.10% -ный порог был определен методом проб и ошибок после тестирования алгоритма на 100 рукописных выборках и получения максимальной точности сегментации слов 98,2%. Сегментированные слова ограничиваются прямоугольниками так же, как и в случае сегментации строк.

                                    • Наклонный признак слова : для определения наклонного признака слова мы используем ту же технику, описанную в [33]. Мы вычисляем гистограмму плотности пикселей по вертикали для каждого угла в пределах [- 20 °; + 20 °] и для каждого столбца гистограммы мы определяем количество пикселей и делим его на самый высокий и самый низкий пиксель в анализируемом сегменте слова.Затем значения из всех столбцов суммируются, и угол, при котором вычисленная сумма является наибольшей, считается наклоном записи. Затем мы классифицируем слово «наклон» следующим образом: если угол находится в пределах [- 2,5 °; + 2,5 °], это вертикальный наклон ; если он находится в пределах [- 7,5 °; — 2,5 °], это умеренный левый наклон ; если он ниже — 7,5 °, это крайний левый уклон ; если он находится в пределах [+ 2,5 °; + 7,5 °], это умеренный правый уклон ; а если больше + 7.5 °, крайний правый наклон .

                                  • Сегментация букв : для сегментирования букв из каждого сегмента слова с разделителями мы используем метод преобразования ширины штриха (SWT) [34] для определения средней ширины штриха слова. Мы используем этот оператор, потому что он локален и зависит от данных, что делает его более быстрым и надежным, чем другие методы, требующие многомасштабных вычислений.Затем мы создаем прогнозируемый профиль для сегмента слова и определяем столбцы, в которых значение прогноза ниже на 8%, чем максимальное прогнозируемое значение в слове. Для выделенных штрихов мы определяем их ширину и сравниваем со средней шириной штриха в слове. Если оно меньше 50%, мы создаем ограничивающую рамку вокруг символа и вырезаем ограничивающую рамку из сегмента слова. Порог 50% был определен как оптимальный после тестирования метода на 100 рукописных образцах и получения 98.2% точность сегментации букв. С оставшейся частью сегмента слова процесс повторяется до тех пор, пока не будут идентифицированы все буквы.

                                    • Элемент соединительных штрихов : для вычисления функции соединительных штрихов мы используем алгоритм сегментации букв, описанный ранее, и сравниваем ширину каждого штриха, соединяющего два последовательных ограничивающих прямоугольника букв, со средней шириной штриха слова. Если ширина штриха меньше 10% от средней ширины штриха слова, мы считаем его несвязанным ; если больше 30%, мы считаем подключенными ; и если оно составляет от 10 до 30%, считается, что у него есть соединение со средним уровнем .

                                    • Строчная буква «t». : поскольку буквы теперь разделены в соответствующих ограничивающих прямоугольниках, мы используем сопоставление шаблонов для сравнения каждой буквы с набором предопределенных шаблонов буквы «t» из Модифицированного Национального института стандартов и технологий ( MNIST) [35]. Шаблоны ранее были разделены на две категории буквы «t» (столбик с очень низким «t», и столбец с очень высоким «t», ), и мы используем евклидово сходство для измерения соответствия букв выбранным прототипам MNIST.Пороговое соответствие, определенное как оптимальное методом проб и ошибок, составляет 0,88, а точность определения правильной буквы «t», проверенная на 100 образцах рукописного ввода с использованием метода исключения по одному, составляет 98,2%.

                                    • Строчная буква «f». Характеристика : мы используем тот же метод, что и для буквы «t», с той разницей, что шаблоны с буквой «f» из базы данных MNIST разделены на пять категорий, соответствующих анализируемым (угловая точка, угловая петля, узкая верхняя петля, крестообразная и уравновешенная).Пороговое значение в этом случае составляет 0,92, что соответствует точности 97,5%.

                                  Промежуточный уровень (карта рукописного ввода)

                                  Как мы ранее упоминали, базовый уровень предлагает в качестве входных данных для промежуточного уровня типы функций рукописного ввода для каждой буквы в примере. Они закодированы в карте рукописного ввода (HM) с использованием двоичного кода. Следовательно, если, например, соединительные штрихи имеют среднюю связность, код для этого — 010 (0 — подключено, 1 — средняя связность, 0 — не сильно связано).Обычно для каждой проанализированной буквы у нас есть следующие возможные коды, связанные с каждой из семи особенностей рукописного ввода, которые все составляют одну строку в HM:

                                  • Базовая линия : позиции с 1 по 3 : возможные значения: 100 — по возрастанию, 010 — по убыванию, 001 — с выравниванием;

                                  • Соединительные такты : позиция 4 — 6 ; возможные значения: 100 — не подключено, 010 — среднее подключение, 001 — сильно подключено;

                                  • Наклон слова : позиции с 7 по 11 ; возможные значения: 10000 — вертикальный наклон, 01000 — умеренный левый наклон, 00100 — крайний левый наклон, 00010 — умеренный правый наклон, 00001 — крайний правый наклон;

                                  • Давление записи : позиции с 12 по 14 ; возможные значения: 100 — средний писатель, 010 — средний писатель, 001 — тяжелый писатель;

                                  • Строчная буква «t» : позиции с 15 по 16 ; возможные значения 10 — очень высокие; 01 — очень низкий; 00 — не строчная буква «т»;

                                  • Строчная буква «f» : позиции с 17 по 21 ; возможные значения: 10000 — крестообразная, 01000 — угловая петля, 00100 — угловая точка, 00010 — узкая верхняя петля, 00001 — сбалансированная; 00000 — буква «f» не строчная;

                                  • Расстояние между строками : позиции с 22 по 23 ; возможные значения: 10 — равномерно, 01 — вместе.

                                  Следовательно, любая запись строки на карте имеет следующую структуру: [100] [010] [00010] [100] [00] [00010] [10] (что означает восходящую базовую линию — 100, средние штрихи возможность подключения —010, умеренный наклон вправо —00010, легкий писатель —100, не строчная буква «t» —00, Узкая верхняя петля на строчной букве «f» —00010, строки с равномерным интервалом -10).

                                  Следует сделать два замечания о построенном выше отображении:

                                  • Для baseline у нас может быть один и тот же код для всех букв;

                                  • Для промежутка между строками у нас может быть один и тот же код для всех букв, связанных со строкой в ​​рукописном образце.

                                  Таким образом, каждая буква в образце почерка генерирует строку в HM в форме двоичного кода, который затем используется на верхнем уровне в задаче распознавания образов для определения личностных черт Большой пятерки.

                                  Верхний слой

                                  Как мы подробно описали ранее, у нас есть HM, который содержит для каждой буквы ее почерк в форме двоичного кода. Следовательно, HM представляет собой матрицу, содержащую все буквы в образце почерка вместе с их закодированными характеристиками, и на основе этого система должна быть способна определять черту личности Большой пятерки писателя.

                                  Поскольку задача представляет собой задачу распознавания образов, а также учитывая, что наша архитектура является восходящей без петель обратной связи, мы используем нейронную сеть с прямой связью.Кроме того, с учетом тех же предпосылок, использованный метод обучения — это обратное распространение , которое оказалось очень эффективным и предлагает быстрое обучение в аналогичных случаях [36].

                                  Мы определяем только одну нейронную сеть, которая называется пятифакторной моделью – нейронной сетью (FFM-NN). Чтобы избежать переобучения, выбирая все буквы из экземпляра, мы выбираем их по строкам и считаем, что у нас не более 70 букв в каждой строке. Если строка в рукописном образце содержит более 70 букв, анализируются только первые 70.Более того, этот подход предлагает возможность провести несколько тестов в нейронной сети, и мы можем усреднить результаты, чтобы получить более убедительные. Поскольку у нас есть 23 записи для каждой строки в HM, всего у нас есть 1610 входных узлов в FFM-NN.

                                  Выходной слой содержит пять узлов для каждого из пяти измерений FMM. Каждый узел вычисляет 0, если объект находится в нижней части анализируемого измерения, и 1, если он находится в верхней части измерения (например,g., 1 за открытость опыту означает, что объект больше любопытен, чем последователен, тогда как 0 за невротизм означает, что субъект больше склонен к нервозности, чем к самоуверенности).

                                  Если мы рассмотрим N в количество входных обучающих векторов и N-мерный набор входных векторов для нейронной сети FFM-NN X FFM NN = { x FFM NN n }, n = 1, 2… N дюйм , так что x FFM NN = [ x FFM NN 1 , x FFM NN 2 x FFM NN 1 ] T и K out количество выходных векторов и K-мерный набор выходных векторов Y FMM NN = { y 9 0013 FMM — NN k }, k = 1, 2… K out так, чтобы y FFM NN = [ y FFM NN 1 , y FFM NN 2 ,…, y FFM NN

                                1. 3 K
                                2. 3 K T , а если обозначить матрицу весов между входными и скрытыми узлами, W FFM NNH , матрица весов между скрытыми узлами и выходными узлами W FFM NNO с L количество скрытых узлов и f FMM NN 1 a и f FMM NN 9 0412 2 a функции активации, форму выражения для выходных векторов можно записать следующим образом:

                                  $$ {y ^ {FFM- NN}} _ k = {f ^ {FFM- NN}} _ {2a} \ left (\ sum \ limits_ {l = 0} ^ L {w ^ {FMM- NN}} _ {lk} ^ O {f ^ {FMM- NN}} _ {1a} \ left (\ sum \ limits_ {n = 0} ^ {N_ {in}} {w ^ {FMM- NN}} _ {nl } ^ H {x ^ {FMM- NN}} _ n \ right) \ \ right) с \ k = 1,2 \ dots {K} _ {out} \ kern13em (1) $$

                                  Входные характеристики для каждой буквы в строке выбираются во входные узлы, которые затем распределяют информацию по скрытым узлам и вычисляют взвешенную сумму входных данных, отправляя результат на выходной слой с помощью функции активации. {FMM- NN}} _ e} \ right) \ right | \ kern1.5em (2) $$

                                  С целью +/- баланса в скрытом слое функция активации, выбранная для входного слоя, — tanh, также учитывая, что она обеспечивает быструю сходимость и имеет более сильный градиент, чем сигмоидальная функция. Поскольку конечная задача нейронной сети является прогнозирующей, мы используем сигмоид в качестве функции активации для скрытого слоя, принимая во внимание его нелинейность и то, что его выход находится в диапазоне [0,1]. Проводя различные тесты методом проб и ошибок, мы определили, что оптимальное количество скрытых узлов во избежание переобучения составляет 1850.Оптимальная скорость обучения определена как 0,02, оптимальный импульс равен 0,4, и для обучения системы в среднем за 8 часов на компьютере с процессором Intel i7 необходимо 200 000 периодов обучения. Мы используем градиентный спуск для изучения весов и смещений нейронной сети, пока AARE не будет минимизирован, и, чтобы гарантировать равномерное распределение начальных весов, мы используем инициализацию весов Нгуена-Уидроу. Структуру нейронной сети можно увидеть на рис. 2.

                                  Рис. 2

                                  FMM — структура нейронной сети

                                  Общая архитектура

                                  Обучающая база данных и образцы рукописного текста

                                  Для тестирования описанной выше архитектуры мы создаем наша база данных содержит как рукописные экземпляры, так и черты характера писателя ФММ.В его сборе было задействовано 128 человек, из которых 64 были мужчинами и 64 женщинами, в возрасте от 18 до 35 лет, все они участвовали в этом эксперименте в соответствии с Хельсинкской этической декларацией и были осведомлены о ней.

                                  Каждого из 128 испытуемых попросили заполнить анкету FMM, а также предоставить шесть образцов почерка. Результаты опроса FMM были проанализированы специализированными психологами для оценки их результатов по пяти параметрам личности. Что касается шести образцов почерка, два из них представляют собой заранее определенный текст, представляющий лондонское письмо [32], стандартный образец, широко используемый графологами для анализа почерка, в то время как другие представляют собой тексты минимум на 300 слов, которые субъекты могут писать свободно. и случайно.Все текстовые образцы собраны на английском языке.

                                  Подводя итог, для каждого предмета, участвовавшего в обучении, у нас есть соответствующие результаты измерения параметров личности FMM, а также шесть образцов почерка, из которых два — лондонское письмо.

                                  На рис. 3 мы можем наблюдать пример Лондонского письма, полученного от одного из испытуемых. Лондонская буква выбрана из-за особенностей почерка, которые мы собираем, так что строчная буква «t» оценивается в начале (e.g., « t o», « t hen», « t onight»), средний (например, «Swi t zerland», «Le tt ers») и конец (например, , «Quie t », «expec t ») слов, строчная буква «f» анализируется в начале слов (например, « f or») или вставляется (например, «le f t ”), а также другие ситуации, которые создают трудности для писателей и помогают нам лучше различать другие особенности рукописного ввода, такие как: слова, начинающиеся с верхнего регистра (например,г., Zermott Street), группа более длинных слов (например, «Афины, Греция, ноябрь»), слов, содержащих удвоенные буквы (например, «Греция», «Zermott»), использование букв, требующих дополнительных штрихов (например, x , z, i, j; например, «E x press», «Swit z erland», «V i enna», « j o i n») и вставка чисел и / или пунктуация (например, «King James Blv. 3580.»).

                                  Рис. 3

                                  Рукописный образец Лондонского письма

                                  В следующем разделе мы представляем этапы обучения, а также этапы тестирования и то, как они используют вышеописанную базу данных.

                                  Этапы обучения и тестирования

                                  Предлагаемая архитектура построена с использованием 55 000 строк кода в программировании Scala с библиотекой Spark. Стенд работает на процессоре i7 с 8 ГБ оперативной памяти и рассчитан на работу в два этапа: обучение и тестирование. Общая архитектура показана на рис. 4.

                                  Рис. 4

                                  Предлагаемая архитектура — обзор

                                  На этапе обучения FMM-NN необходимо обучить изучать образцы почерка и вычислять правильные значения для пять измерений личности.Поэтому мы используем набор образцов рукописного ввода в качестве обучающих образцов, которые выбираются на базовый уровень. Образцы почерка сначала нормализуются, затем слова разбиваются на буквы, а особенности почерка для каждой буквы извлекаются и отправляются на промежуточный уровень. На промежуточном уровне создается HM, который содержит строку для каждой буквы из рукописного образца в форме двоичных кодов, как было представлено ранее. Каждый раз, когда у нас есть рукописные признаки, собранные для 70 новых букв, они загружаются в FMM-NN, который обучается с помощью обратного распространения ошибки, так что его результат получается из анкеты FMM.Когда AARE достаточно низкий и обучающие выборки завершены, система считается обученной и может быть протестирована.

                                  На этапе тестирования проанализированный образец почерка также нормализуется и разбивается на буквы в базовом слое. Затем буквы анализируются, определяются их характеристики и отправляются на промежуточный уровень, который вычисляет HM. Когда 70 новых букв вычисляются в HM, они отправляются в FMM-NN, который предоставляет выходные данные, представляющие его предсказанные индивидуальные параметры FMM в форме пяти двоичных кодов, как объяснялось ранее.Когда в пяти последовательных строках (пять наборов по 70 букв) у нас есть одинаковые двоичные коды, система считает, что это параметры личности писателя, и выводит окончательный результат. Если нет пяти последовательных строк, генерирующих один и тот же двоичный вывод (это означает, что в любых пяти последовательных строках обнаруживаются разные личностные характеристики), результат помечается как Undefined. Мы выбрали пять последовательных строк, поскольку они соответствуют слову среднего размера (из пяти букв), и мы определили, что уменьшение или увеличение этого порога приводит к снижению точности системы.

                                  В следующем разделе мы покажем экспериментальные результаты после тестирования архитектуры, а также сравнение с современным уровнем техники.

                                  Выявление особенностей человеческой личности по почерку с помощью обучающих алгоритмов | Фаллах

                                  S. Hock, K. Siang Teh, L.Y. Йи, «Обзор использования графологии как инструмента профориентации», CMU. Журнал 2005, Vol. 4 (1).

                                  А.Б. Шариф, Э. Кабир, «Компьютерная графология для рукописного ввода фарси», Журнал «Компьютерная и электронная инженерия» (персидский), 2005 г., том 3, номер 2; Страницы 73-79.

                                  Ш. Прасад, В. Кумар, А. Сапре, «Анализ почерка на основе метода сегментации для прогнозирования человеческой личности с использованием машины опорных векторов», Международный журнал компьютерных приложений (0975 — 8887), октябрь 2010 г., Том 8– № 12.

                                  Дж. Фишер, А. Маредиа, А. Никсон, Н. Уильямс, Дж. Лит, «Выявление личностных черт и особенно черт, приводящих к агрессивному поведению с помощью автоматического анализа почерка», Труды исследовательского дня студентов и преподавателей, CSIS, Pace Университет, 4 мая 2012 г.

                                  А. Рахиман, Д. Варгезе, М. Кумар, «Рукописный анализ на основе прогнозирования индивидуалистических черт», Международный журнал обработки изображений (IJIP), 2013 г., Том (7): Выпуск (2), 2013 г.

                                  Х. Н. Чампа, К. Р. Ананда Кумар, «Искусственная нейронная сеть для прогнозирования поведения человека с помощью анализа почерка», Международный журнал компьютерных приложений (0975 — 8887), май 2010 г., Том 2 — № 2.

                                  Я.Норуз Заде, Х.НезамАбади, «Графология рукописного ввода с использованием обработки изображений и системы нечеткого вывода», 8-я конференция по интеллектуальным системам, Университет Фирдоуси в Мешхеде, Иран.2007.

                                  I. A. Jannoud, «Автоматическая система распознавания рукописного арабского текста», Американский журнал прикладных наук, вып. 4. С. 857-864, 2007.

                                  .

                                  Цай Ф., Ву Дж-В, (2007). «Использование нейросетевых ансамблей для прогнозирования банкротства и кредитного скоринга». Экспертные системы с приложениями, в прессе 164-173.

                                  Т. Курита, К. Хотта и Т. Мисима, «Метод распознавания, инвариантный по отношению к масштабу и вращению, использующий особенности локальной автокорреляции более высокого порядка логополярного изображения», Proc.Третья азиатская конференция по компьютерному зрению, 1998 г., том 2, стр. 89-96.

                                  С.М. Ладжеварди, Захир М. Хуссейн, «Использование GA для увеличения расстояния между классами. Распознавание выражений: фильтры Габора против корреляторов более высокого порядка», Международная конференция по коммуникации, компьютеру и питанию (ICCCP’09), Маскат, Оман, 15 -18 февраля 2009 г.

                                  Арика Назиф, Ямин-Вурал Фатос Т., «Обзор распознавания символов, основанный на автономном почерке», IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part C: Applications and Reviews, May 2001, Vol.31, № 2.

                                  Perssman, Lyons, Lavson & Strain, «Депрессия, связанная с религиозными убеждениями, и статус передвижений у пожилой женщины со сломанными бедрами». Американский журнал психиатрии, 1990, 147, 758-66.

                                  IRJET-Запрошенная вами страница не найдена на нашем сайте

                                  IRJET приглашает доклады по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 7 (июль-2021)

                                  Отправить сейчас


                                  IRJET Vol-8 Выпуск 7, Июль 2021 г. Публикация продолжается…

                                  Обзор статей


                                  IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

                                  Проверить здесь


                                  IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы менеджмента качества.


                                  IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 7 (июль-2021)

                                  Отправить сейчас


                                  IRJET Vol-8, выпуск 7, июль 2021 Публикация продолжается…

                                  Обзор статей


                                  IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

                                  Проверить здесь


                                  IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы менеджмента качества.


                                  IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 7 (июль-2021)

                                  Отправить сейчас


                                  IRJET Vol-8, выпуск 7, июль 2021 Публикация продолжается…

                                  Обзор статей


                                  IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

                                  Проверить здесь


                                  IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы менеджмента качества.


                                  IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 7 (июль-2021)

                                  Отправить сейчас


                                  IRJET Vol-8, выпуск 7, июль 2021 Публикация продолжается…

                                  Обзор статей


                                  IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

                                  Проверить здесь


                                  IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы менеджмента качества.


                                  IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 7 (июль-2021)

                                  Отправить сейчас


                                  IRJET Vol-8, выпуск 7, июль 2021 Публикация продолжается…

                                  Обзор статей


                                  IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

                                  Проверить здесь


                                  IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы менеджмента качества.


                                  IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 7 (июль-2021)

                                  Отправить сейчас


                                  IRJET Vol-8, выпуск 7, июль 2021 Публикация продолжается…

                                  Обзор статей


                                  IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

                                  Проверить здесь


                                  IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы менеджмента качества.


                                  IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 7 (июль-2021)

                                  Отправить сейчас


                                  IRJET Vol-8, выпуск 7, июль 2021 Публикация продолжается…

                                  Обзор статей


                                  IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

                                  Проверить здесь


                                  IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы менеджмента качества.


                                  IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 7 (июль-2021)

                                  Отправить сейчас


                                  IRJET Vol-8, выпуск 7, июль 2021 Публикация продолжается…

                                  Обзор статей


                                  IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

                                  Проверить здесь


                                  IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы менеджмента качества.


                                  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 13,38 миллиарда долларов США к 2025 году, при росте на 13 в годовом исчислении.7%. 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 сложностях и о том, как ее решить с помощью методов глубокого обучения.


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

                                  Проблемы с распознаванием рукописного ввода
                                  1. Огромное разнообразие и неоднозначность штрихов от человека к человеку
                                  2. Стиль рукописного ввода отдельного человека также меняется время от времени и непоследователен
                                  3. Низкое качество исходного документа / изображения из-за деградация с течением времени
                                  4. Текст в печатных документах располагается по прямой линии, тогда как людям не нужно писать строку текста по прямой линии на белой бумаге
                                  5. Рукописный почерк затрудняет разделение и распознавание символов
                                  6. Рукописный текст может иметь переменное вращение справа, что контрастирует с печатным текстом, где весь текст расположен ровно
                                  7. 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, где обнаружение рукописного текста имеет ключевое значение, — это набор пациентов и оцифровка форм. Добавив распознавание рукописного ввода 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 доступ ко всему миру. Но это усилие не очень полезно, 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 следующие два типа

                                  1. 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
                                  2. Offline методы : — Offline методы вовлекать 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, которые, как мы знаем, могут иметь дело 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 вывода.

                                  Временная классификация коннекционистов (CTC) — это алгоритм, используемый для решения таких задач, как распознавание речи, распознавание рукописного текста 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, варьируется от руки к человеку и время от времени.

                                  Для нашего сценария использования распознавания рукописного текста 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 которые 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

                                  1. 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.
                                  2. Декодирование поиска луча : — Вместо того, чтобы брать один выходной сигнал из сети каждый раз, когда поиск луча предлагает сохранить несколько выходных путей с наивысшими вероятностями и расширить цепочку с новыми выходами и отбрасывать пути с меньшей вероятностью, чтобы сохранить размер луча постоянным .Результаты, полученные с помощью этого подхода, более точны, чем при использовании жадного подхода.
                                  3. 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 and 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.

                                  Сканирование, посещение и чтение

                                  В этой основополагающей работе «Сканирование, посещение и чтение» (SAR) авторы предлагают использовать модель на основе внимания 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 функций 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 объединения их 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.

                                  1. На основе содержимого Внимание : — Идея заключается в том, чтобы найти сходство между текущим скрытым состоянием декодера и картой функций из кодера. 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
                                  2. На основе местоположения Внимание : — Основной 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 отличить вывод символов, 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

                                  Несмотря на то, что сети кодировщиков-декодеров 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 самовнимания с многоголовым вниманием как на визуальной, так и на текстовой стадиях и, таким образом, могут научиться распознавать символы. 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

                                  1. Визуальный кодировщик : — Для извлечения соответствующих функций и применения многоголового визуального самовнимания к различным местам символов
                                  2. Text Transcriber : 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 результат проходит через многоглавый модуль внимания с 8 головами, чтобы получить визуально насыщенную 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.Затем этот результат передается в модуль самовосприятия на нескольких языках, который аналогичен модулю 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

                                  Создание рукописного текста — это задача создания рукописного текста, который выглядит как настоящий, и поэтому 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 определения 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.

                                  Результаты, сгенерированные ScrabbleGAN, показаны ниже.

                                  Наборы данных: —
                                  1. IAM : — Набор данных IAM содержит около 100 тысяч 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
                                  2. 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 /
                                  3. RIMES : — Содержит около 60 тысяч 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 составляет 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 основной 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 441 100 VBG nominating

                                  1. a01-000u-01-00 -> идентификатор слова для строки в форме a01-000u
                                  2. ok / err -> индикатор качества вывода сегментации
                                  3. 156 -> уровень серого для бинаризации строки, содержащей это слово
                                  4. 395932 441 100 -> ограничивающая рамка вокруг этого слова в формате x, y, w, h
                                  5. VBG -> грамматический тег для это слово. Здесь глагол Gerund
                                  6. 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 вывод, 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 все готово для начала обучения.

                                  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 из прогнозов можно увидеть на рисунке ниже.

                                  Модель способна точно предсказать персонажей в значительной степени, но в некоторых случаях она страдает, например, ужасно предсказывается так же, как и 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 произошли 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 скоро станут обычным явлением.

                                  Чтобы узнать больше об 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.

                                  Компьютер показывает, как человек учится писать иероглифы.

                                  Компьютеры глупы по сравнению с людьми в изучении и применении новых концепций.Но ученые говорят, что они разработали метод, позволяющий научить компьютеры учиться более человечным образом.

                                  Это может привести к появлению компьютеров, которые намного лучше распознают речь — особенно распознают необычные слова — или классифицируют объекты и поведение для предприятий или военных.

                                  Исследователи из США и Канады разработали компьютерную программу, которая учит компьютер распознавать рукописные символы, такие как буквы алфавита, после просмотра только одного примера каждого из них.

                                  Всегда было очень сложно построить машины, которые требовали так же мало данных, как люди. — Руслан Салахутдинов, Университет Торонто

                                  Это то, что люди, даже дети, легко могут сделать.

                                  Но для компьютеров «обычно требуются сотни или тысячи обучающих примеров», — сказал Руслан Салахутдинов, доцент кафедры информатики Университета Торонто, соавтор нового исследования.

                                  «Всегда было очень сложно построить машины, которым требовалось столько же данных, сколько людям, особенно когда дело доходило до изучения новой концепции, которая выходит за рамки простых задач распознавания или классификации», — сказал он на телеконференции, организованной Science, где сегодня публикуется новое исследование.

                                  «Я считаю, что наша вычислительная модель… делает первый шаг к этой одноразовой обучающей способности».

                                  Человеческое обучение не ограничивалось распознаванием персонажей. Компьютер также мог придумать, как писать их, используя серию штрихов пера (созданных на экране). Исследование показало, что впоследствии люди не могли отличить почерк компьютера от почерка человека.

                                  Можете ли вы отличить людей от машин? Людям и машинам давали изображение нового персонажа (вверху) и просили скопировать его.Сетки из девяти символов в каждой паре, которые были созданы машиной, — это (по строкам) B, A; А, В; А., Б. (Бренден Лейк)

                                  Салахутдинов сказал, что «производительность человеческого уровня» в подобных творческих задачах — с которыми компьютеры обычно очень плохо справляются — была наиболее захватывающим аспектом нового исследования.

                                  Большинство компьютерных алгоритмов, используемых в таких задачах, как распознавание изображений, основаны на методе, называемом глубоким машинным обучением или глубоким обучением. Компьютеры просматривают десятки тысяч примеров и пытаются найти в пикселях закономерность, которую они могут сопоставить с такой концепцией, как автобус или собака.Такие алгоритмы обычно не могут использовать свои знания для создания совершенно нового изображения автобуса или собаки.

                                  В новом исследовании исследователи решили использовать совершенно другой подход.

                                  На основе исследований на людях

                                  Они заметили, что люди, которых просили написать незнакомый персонаж, обычно все делали это одинаково, предполагая, что люди видят персонажа как последовательность штрихов пера, сказал Бренден Лейк, специалист по науке о данных Мура-Слоуна научный сотрудник Нью-Йоркского университета и ведущий автор статьи.

                                  Мы думаем в какой-то форме, это соответствует тому, что делает человеческий разум. — Джошуа Тененбаум, Массачусетский технологический институт

                                  Они решили запрограммировать компьютер для изучения новых символов, создав программу, интерпретирующую и записывающую этот символ как серию штрихов пера. Программа будет рассматривать различные возможные способы написания символа — с чего начать, сколько штрихов использовать, когда поднять перо — и решать, какие из них более вероятны, исходя из своего прошлого опыта и того, как люди их пишут.Когда его просили написать иероглиф, он каждый раз делал это немного по-другому, в зависимости от вероятности.

                                  «Мы думаем, что в какой-то форме это соответствует тому, что делает человеческий разум», — сказал Джошуа Тененбаум, профессор Центра мозга, разума и машин Массачусетского технологического института, соавтор статьи.

                                  Исследователи считают, что аналогичный подход можно использовать для обучения распознаванию речи на компьютере. Прямо сейчас компьютеры полагаются на поиск закономерностей в огромных базах данных людей, говорящих общие слова.

                                  «Но если вам нужна система, которая может очень быстро выучивать новые слова, которых вы никогда раньше не слышали, мы думаем, что вам лучше всего будет использовать подход, который мы разрабатываем», — сказал Тененбаум.

                                  Он также признал, что исследовательский проект частично поддерживался финансированием вооруженных сил США, которые считают, что его потенциально можно использовать в будущем для распознавания таких объектов, как дроны, и классификации их поведения.

                                  Пока медленно

                                  Однако исследователи подчеркнули, что исследование в настоящее время находится на начальной стадии, и они еще не выяснили, как научить компьютер изучать не только письменные символы, но и другие виды концепций, например жесты, предметы или произнесенные слова.

                                  Они также признали, что компьютерные системы были оптимизированы для текущих методов машинного обучения, и они быстрые и эффективные, когда есть много данных, доступных компьютеру, на которых можно учиться.

                                  С новой техникой портативному компьютеру может потребоваться несколько минут, чтобы выучить один символ, сказал Лейк.

                                  Тененбаум ожидает, что эту технику можно оптимизировать для более быстрой работы.

                                  С другой стороны, он не думает, что это заменит текущую технику глубокого обучения, но, скорее всего, будет использоваться в гибридных системах, которые переключаются между методами в зависимости от того, сколько данных доступно.

                                  Границы | Важность рукописного ввода вместо набора текста для обучения в классе: ЭЭГ-исследование 12-летних детей и молодых людей с высокой плотностью записи

                                  Введение

                                  Цифровые устройства все чаще заменяют традиционное письмо от руки (Longcamp et al., 2006; Kiefer et al., 2015), и поскольку и чтение, и письмо становятся все более и более оцифрованными на всех уровнях образования, крайне важно изучить долгосрочные последствия этой практики, которые до сих пор в значительной степени неизвестны (Mangen and Balsvik, 2016; Patterson and Patterson, 2017).Несмотря на ряд исследований, подтверждающих преимущества обучения при ведении заметок от руки по сравнению с записью на ноутбуке (например, Longcamp et al., 2005; Smoker et al., 2009; James and Engelhardt, 2012; Mueller and Oppenheimer, 2014; Van der Meer and Van der Weel, 2017), до сих пор неясно, как использование компьютера влияет на производительность и обучение учащихся (Patterson and Patterson, 2017). Из-за противоречивых результатов было трудно достичь четкого соглашения о том, помогает ли технология учащимся или мешает им.Следовательно, важно продолжить изучение долгосрочных последствий для обучения и того, как процессы рукописного письма, машинописного текста и рисования работают в мозге с точки зрения развития.

                                  Курсивное письмо — сложный и центральный культурный навык (Kersey and James, 2013; Kiefer et al., 2015), включающий многие системы мозга и интеграцию как моторных, так и перцептивных навыков (Vinci-Booher et al., 2016; Thibon et al., 2015). др., 2018). Навык скорописного письма часто используется как инструмент обучения (Arnold et al., 2017), учитывая глубину обработки, которую обеспечивает ведение записей вручную, даже при отсутствии обзора записей (Kiewra, 1985). Таким образом, скорописное письмо считается важным предвестником дальнейшего академического успеха (Fears and Lockman, 2018), и этот навык обычно приобретается в детстве в обществах с сильными традициями грамотности (Kiefer et al., 2015). Дети должны научиться точно координировать движения своих рук и формировать форму каждой буквы, и им может потребоваться несколько лет, чтобы овладеть этим точным навыком (Van der Meer and Van der Weel, 2017).

                                  Сегодня большинство взрослых пишут с помощью клавиатуры и компьютера (Longcamp et al., 2005, 2006), а в некоторых странах в программах начального школьного образования набор текста на цифровых устройствах уже заменил традиционный почерк (Kiefer et al., 2015). Таким образом, количество времени, затрачиваемого на письмо от руки, сократилось, поскольку в учебной деятельности все больше используются цифровые устройства (Mueller and Oppenheimer, 2014; Vinci-Booher et al., 2016). Эти устройства (например, планшеты и мобильные телефоны) могут улучшить способность ученика делать заметки, но они также могут препятствовать обучению разными и неизвестными способами (Stacy and Cain, 2015).Большинство педагогов признают, что ведение заметок является важным фактором обучения в классе (Stacy and Cain, 2015), и теперь часто рекомендуется использовать клавиатуру вместо раннего почерка, поскольку этот вид деятельности менее требователен и разочаровывает детей (Cunningham and Stanovich , 1990).

                                  Сторонники компьютеров в классе подчеркивают преимущества того, что дети могут раньше писать большие тексты и получать немедленную обратную связь по своим текстам и вопросам через Интернет (Hultin and Westman, 2013).С другой стороны, критики компьютеров в классе обнаружили, что использование компьютера отрицательно влияет на оценки за курс (Patterson and Patterson, 2017), успеваемость в более низком классе (Fried, 2008), а также отвлекает студентов, как обычно многозадачность (Sana et al., 2013). По сравнению с обучением машинописному письму, обучение письму не только улучшает точность правописания (Cunningham and Stanovich, 1990), но и улучшает память и запоминание (Longcamp et al., 2006; Smoker et al., 2009; Mueller and Oppenheimer, 2014), но также улучшено распознавание букв (Longcamp et al., 2005, 2008). Эти преимущества были обнаружены не только в традиционном почерке с использованием чернильного пера, но и в почерке с использованием цифрового пера (Osugi et al., 2019). Эти результаты предполагают, что участие сложных движений рук и формы каждой буквы может быть полезным по нескольким причинам. Следовательно, следующий вопрос может заключаться в том, способствует ли любая двигательная активность обучению или клавиатура и перо вызывают различные основные неврологические процессы в головном мозге. Если это так, изменение двигательного состояния во время обучения детей может повлиять на их последующую успеваемость (Longcamp et al., 2005).

                                  С сенсомоторной точки зрения скоропись и машинопись — это два разных способа письма, которые также могут включать различные процессы в мозге (Longcamp et al., 2005, 2006; Alonso, 2015). Процесс скорописного письма включает в себя тонкую координацию движений рук при формировании формы каждой буквы, тогда как для набора текста требуется гораздо меньше кинестетической информации (Longcamp et al., 2006; Smoker et al., 2009; Kiefer et al., 2015). Несколько исследований фМРТ у дошкольников (James and Engelhardt, 2012) и у детей дошкольного возраста (e.г., Джеймс, 2010, 2017; Vinci-Booher et al., 2016), а также взрослые (Menon and Desmond, 2001; Longcamp et al., 2003) показали, что области, связанные с процессами письма, также активируются при простом восприятии визуальных букв, предполагая, что письмо и чтение — это взаимосвязанные процессы, включая сенсомоторный компонент (Longcamp et al., 2005, 2006).

                                  Несмотря на то, что несколько исследователей указали на определенные области мозга, отвечающие конкретным задачам, недавние открытия современной нейробиологии предполагают, что мозг не так прост.Нервные процессы очень динамичны (Lopes da Silva, 1991; Singer, 1993), и мы все еще очень мало знаем о , как различные системы мозга работают вместе (Buzsáki, 2006). Поскольку недавние открытия когнитивной нейробиологии показали, что процессы в мозге происходят каждую миллисекунду, метод ЭЭГ хорошо подходит для изучения электрической активности мозга как функции рукописного письма, машинописного текста и рисования. Техника ЭЭГ позволяет нам исследовать изменения в состоянии лежащих в основе сетей (Lopes da Silva, 1991) и может выявить непрерывно изменяющиеся пространственные паттерны активаций для конкретных задач (Pfurtscheller et al., 1996). Исследования корковых колебаний стали фундаментальным аспектом современной системной нейробиологии, однако до сих пор существуют противоречивые определения различных ритмов и их когнитивной полезности (Fröhlich, 2016).

                                  В целом, колебания мозга — это взаимодействия между таламусом и корой головного мозга, и их можно рассматривать как генерируемые изменениями одного или нескольких параметров, которые контролируют колебания в нейронных сетях (Pfurtscheller and Lopes da Silva, 1999). Короче говоря, сложные взаимодействия и следующие отличительные частоты отражают различные когнитивные процессы (Klimesch et al., 1994; Беренс и Хорнер, 2017). Было обнаружено, что на нервном уровне корковые колебания периодически отражают мембранные напряжения, которые взаимодействуют посредством синаптической передачи, отражая паттерн деполяризации и гиперполяризации, который включает или отключает эффективную трансляцию входящего синаптического сигнала в срабатывание постсинаптического потенциала действия (Fröhlich, 2016). Другими словами, частоты следующих колебаний зависят как от отдельных нейронов, так и от силы потенциалов действия (Lopes da Silva, 1991; Singer, 1993).Эта временная организация нейронного возбуждения имеет большое значение, а также считается критически важным для формирования долговременных воспоминаний в гиппокампе (Berens and Horner, 2017).

                                  Частотно-зависимые изменения в текущей ЭЭГ, которые не привязаны по фазе к конкретному событию, могут наблюдаться в форме связанной с событием синхронизации (ERS) (увеличение спектральной амплитуды) или связанной с событием десинхронизации (ERD) ( уменьшение спектральной амплитуды) (Pfurtscheller, Aranibar, 1977; Pfurtscheller, Lopes da Silva, 1999).Эти более длительные продолжающиеся изменения могут быть обнаружены с помощью спектрального анализа (Klimesch, 1996), например, индуцированной временной спектральной эволюции (TSE), для изучения различий в данной полосе частот (Pfurtscheller et al., 1994; Salmelin and Hari, 1994). . Метод TSE рассчитывает временную динамику колебаний ЭЭГ и количественно определяет как связанные с событием подавления, так и / или усиления ритмов после того, как исходные данные ЭЭГ были проверены и отфильтрованы через специальные фильтры (Салмелин и Хари, 1994).И ERD, и ERS сильно зависят от частоты и могут отображаться как в одном, так и в разных местах кожи головы одновременно (Lopes da Silva, 1991; Pfurtscheller, 1992; Pfurtscheller et al., 1996; Pfurtscheller and Lopes da Silva, 1999). .

                                  В недавнем ЭЭГ-исследовании Van der Meer и Van der Weel (2017) обнаружили, что рисование от руки активирует более крупные сети в мозгу по сравнению с машинным письмом, и пришли к выводу, что участие тонких движений рук при ведении заметок, в отличие от простое нажатие клавиши на клавиатуре может быть более полезным для обучения, особенно при кодировании новой информации.Они обнаружили десинхронизированную активность в альфа-диапазоне в теменных и затылочных областях мозга, что позволяет предположить, что эта активность полезна для обучения, особенно потому, что было показано, что эта активность происходит в довольно глубоких структурах мозга (например, в гиппокампе, лимбическая система). И почерк, и рисование — сложные задачи, требующие интеграции различных навыков (Van der Meer and Van der Weel, 2017), и взрослые часто используют один и тот же термин для обозначения сочинений и рисунков маленьких детей (Treiman and Yin, 2011).Оба процесса включают несколько зрительно-моторных компонентов и точную координацию (Planton et al., 2017) для создания искусственных меток, которые появляются на поверхности (Treiman and Yin, 2011). Поскольку рисование можно назвать таким же сложным, как и почерк, это упражнение не используется ежедневно в качестве стратегии интенсивного обучения в форме письменных работ (Planton et al., 2017). Тем не менее, рисунок может демонстрировать такую ​​же высокоуровневую обработку, как и почерк, если не больше, особенно когда речь идет о создании творческих рисунков, а не о написании стандартных букв.Поэтому было бы интересно выяснить, задействуют ли рисование и рукописное письмо аналогичные или разные паттерны активации в мозге, и чем они отличаются от набора текста на клавиатуре, основываясь на упомянутой выше литературе.

                                  Поскольку предыдущие исследования подтвердили преимущества ведения записей вручную с точки зрения обучения, настоящее исследование было направлено на расширение результатов Ван дер Меер и Ван дер Виль (2017) и дальнейшее изучение нейробиологических различий у взрослых и детский мозг, связанный с скорописью, набором текста и рисованием, с использованием ЭЭГ высокой плотности.Была выдвинута гипотеза, что почерк и рисунок будут активировать аналогичные области мозга в глубоких структурах теменной доли в большей степени, чем набор текста на клавиатуре. Изучение состояния мозга взрослого человека может предоставить ценную информацию (Vinci-Booher et al., 2016), но изучение стадий, которые приводят к появлению нейронных сигнатур, подобных взрослым, может помочь нам лучше понять когнитивное развитие и почему мозг так реагирует на определенные стимулы. это происходит в результате опыта (Джеймс, 2010).Таким образом, настоящее исследование включает группу 12-летних детей в дополнение к взрослым, чтобы выяснить, проявляются ли те же активации, что и у грамотного взрослого, и, возможно, даже более критично с точки зрения обучения и инициации основных нейронных структур. в мозгу. Таким образом, настоящее исследование направлено на изучение важности обучения скорописному письму в школе и дальнейшее изучение того, какие стратегии скорописного письма, машинописного ввода или рисования более полезны для облегчения и оптимизации обучения в классе.

                                  Материалы и методы

                                  Участники

                                  Шестнадцать здоровых детей школьного возраста и шестнадцать здоровых взрослых были набраны для участия в этом исследовании в Лаборатории нейробиологии развития в NTNU (Норвежском университете науки и технологий). В исследовании использовался кросс-секционный дизайн для изучения различий в осцилляторной активности мозга при выполнении задач скорописи, набора текста и рисования среди детей и взрослых. Дети школьного возраста были набраны из учеников 7-х классов вальдорфской школы в Тронхейме, которые очень привыкли к скорописному почерку и рисованию.Заинтересованные родители связались с лабораторией для получения дополнительной информации об участии своего ребенка. Взрослых набирали на различных лекциях в университетском городке или связались с ними через друзей. Все участники были правши, как определено в Эдинбургской инвентаризации рук (Oldfield, 1971). В исследовании принимали участие только правши с коэффициентом праворукости, большим или равным +0,6, в диапазоне от самого низкого до самого высокого, 0,65–0,93 у взрослых и 0,60–1,00 у детей, соответственно.Четверо детей были исключены из дальнейшего анализа из-за неадекватных данных или другой информации, которая могла повлиять на анализ данных (например, дислексия, СДВГ или недоношенность). Кроме того, четверо взрослых были удалены из-за неадекватных данных и для сохранения групп равного размера. По этой причине в итоговую выборку вошли 12 детей школьного возраста и 12 молодых людей.

                                  Для детей школьного возраста (четыре мальчика и восемь девочек) средний возраст составлял 11,83 года ( SD = 0.39). Родители дали свое информированное согласие относительно своих детей, и ребенок мог выйти из эксперимента в любое время без каких-либо последствий. Для взрослых (шесть мужчин и шесть женщин) средний возраст составлял 23,58 года ( SD = 2,02). Взрослые также дали свое информированное согласие и могли отказаться в любой момент. Взрослые были награждены билетом в кино на 150 норвежских крон, а дети школьного возраста были награждены закусками в лаборатории и фотографией себя с включенной ЭЭГ-сетью. Областной комитет по медицинской этике и этике здоровья одобрил исследование.

                                  Экспериментальные стимулы и парадигма

                                  Психологический программный инструмент E-prime 2.0 был использован для создания 15 различных слов Pictionary на отдельной Microsoft Surface Studio. Участники использовали цифровую ручку, чтобы писать курсивом от руки и рисовать прямо на сенсорном экране, и клавиатуру, чтобы печатать представленные слова. Экран имел размеры 25,1 × 17,3 × 0,5 дюйма и имел разрешение 4500 × 3000 (192 PPI) пикселей.

                                  Эксперимент включал в общей сложности 45 испытаний, в которых каждое слово было представлено в трех различных условиях, представленных в полурандомизированном порядке.Эти 15 слов различались по сложности, от конкретных слов, таких как «обувь», до более абстрактных слов, таких как «день рождения». Для каждого испытания участникам было предложено либо (a) написать курсивом представленное слово цифровым пером прямо на экране, (b) набрать представленное слово, используя правый указательный палец на клавиатуре, либо (c ) Нарисуйте представленное слово от руки цифровой ручкой прямо на экране. В то время как рукописный ввод и набор текста были относительно простыми задачами транскрипции, рисование включало обработку более высокого уровня (создание идей).Перед каждым испытанием инструкции появлялись за 1-2 секунды до появления одного из 15 целевых слов, и участникам давалось 25 секунд на то, чтобы написать, напечатать или нарисовать слово от руки. Данные ЭЭГ регистрировались только в течение первых 5 с каждого испытания. Участники могли рисовать и писать где угодно прямо на экране. Слова, которые были напечатаны, были единственными словами, которые не появлялись на экране, пока участник печатал. Небольшой звук означал, что текущее испытание окончено и вот-вот начнется новое.Рисунки и записи, сделанные участниками, были сохранены для автономного анализа (см. Рисунок 1).

                                  Рис. 1. Пример надписей и рисунков (A) 12-летнего мальчика и (B) 23-летней студентки. Рисунок воспроизводится с использованием координат x, y во времени с сенсорного экрана.

                                  Сбор данных ЭЭГ

                                  Сеть геодезических датчиков ЭЭГ (GSN) (Tucker, 1993; Tucker et al., 1994) с 256 равномерно распределенными датчиками использовалась для записи активности ЭЭГ на коже черепа участника.Сигналы усиливались с помощью усилителя EGI с большим входом при максимальном импедансе 50 кОм для обеспечения оптимального отношения сигнал / шум (Picton et al., 2000; Ferree et al., 2001). Усиленные сигналы записывались программным обеспечением Net Station с частотой дискретизации 500 Гц. Все данные были сохранены для дальнейшего автономного анализа.

                                  Процедура

                                  Обычно участники приезжали за несколько минут до эксперимента. По прибытии участникам была дана форма согласия со всей необходимой информацией для подписи.Что касается детей, то форму согласия подписали и родитель, и ребенок. Голова участника была измерена, чтобы найти правильный размер сетки. Пока участник заполнял Эдинбургский опросный лист (Oldfield, 1971), сетку вымачивали в солевом электролите на 15 минут для оптимизации электропроводности. После частичного высыхания от замачивания сетку устанавливали на голову участника. Затем участника перевели в экспериментальную комнату, где была предоставлена ​​дополнительная информация об эксперименте.Экспериментальная комната была отделена от диспетчерской, где два помощника управляли компьютерами, необходимыми для сбора данных. Участник удобно сидел на регулируемом стуле перед столом с двумя уровнями, чтобы свести к минимуму ненужное перемещение между испытаниями, которое могло вызвать артефакты в данных. Во избежание напряжения в спине использовалась подушка, а стол с экраном (на втором уровне) располагался как можно ближе к участнику. Затем клавиатура была размещена (на ближайшем уровне) в предпочтительном для участника положении, а цифровое перо использовалось для письма и рисования на экране.Участников попросили поддержать локти, чтобы свести к минимуму движения рук при использовании ручки. Кроме того, их просили сидеть как можно более неподвижно, при этом стараясь выполнять задания как можно более естественно. К усилителю подключили ЭЭГ-сеть и проверили импеданс электродов. Связывание электродов можно улучшить, отрегулировав их положение или добавив дополнительный солевой электролит для лучшего контакта.

                                  Предварительный тест был завершен перед экспериментом, когда один из помощников присутствовал в комнате.Во время этого теста участники могли задавать вопросы, если это необходимо, и вносить необходимые корректировки. Предварительный тест включал по одному примеру каждого экспериментального условия, используя слово, не включенное в фактический эксперимент. Эксперимент начался сразу после того, как предварительное испытание было завершено, импеданс был утвержден, и участник был готов.

                                  Два эксперимента были проведены одновременно с шестью различными условиями, в результате чего было проведено 90 испытаний. Чтобы задействовать нейронные основы творческих процессов, дополнительные условия в отдельном эксперименте включали: (d) описать представленное слово цифровой ручкой прямо на экране (e), скопировать представленное предложение цифровым пером прямо на экран, и (f) нарисуйте копию представленного рисунка цифровым пером прямо на экране.Однако в центре внимания данной статьи было сравнение нейронных колебаний во время парадигмальных задач почерка, машинописного текста и рисования. Сбор данных проводился в два блока (по 45 проб в каждом) и длился около 45 мин. Между двумя блоками участникам была дана пауза, где они могли попить воды и отдохнуть от экрана. Пауза также инициировалась, если участник много двигался или казался нервным, чтобы напомнить участнику расслабиться и сесть как можно более неподвижно.Кроме того, участникам было предложено постучать в окно, разделяющее экспериментальную комнату и контрольную, если им понадобятся дополнительные перерывы или возникнут какие-либо вопросы во время эксперимента.

                                  Предварительный анализ данных

                                  Для анализа данных ЭЭГ использовалась исследовательская программа

                                  Brain Electrical Source Analysis (BESA) версии 7.0. Перед проведением анализа в BESA записи были сегментированы с помощью программного обеспечения Net Station, а затем экспортированы как необработанные файлы с соответствующими вспомогательными файлами. Средняя эпоха была установлена ​​от -250 до 4500 мс с определением базовой линии от -250 до 0 мс.Фильтр с отсечкой низких частот был установлен на 1,6 Гц, чтобы удалить медленный дрейф данных, в то время как фильтр с отсечкой высоких частот был установлен на 75 Гц. Режекторный фильтр был установлен на 50 Гц, чтобы избежать помех в данных.

                                  Загрязненные артефактом каналы, вызванные движениями головы или тела, были либо удалены, либо интерполированы с использованием интерполяции сферическим сплайном (Perrin et al., 1989; Picton et al., 2000). Максимальный предел в 10% каналов может быть определен как плохой. При сканировании артефактов пороговые значения для градиента, низкого сигнала и максимальной амплитуды были установлены на 75,0.1 и 200 мкВ соответственно. Ручная коррекция артефактов применялась для отделения важной мозговой активности от артефактов с использованием ручной и полуавтоматической коррекции артефактов с соответствующими пространственными фильтрами (Berg and Scherg, 1994; Ille et al., 2002; Fujioka et al., 2011). Когда было невозможно применить ручную коррекцию артефактов, автоматическая коррекция артефактов (со значениями 150 мкВ для горизонтального и 250 мкВ для вертикального пороговых значений амплитуды электрокулограммы) применялась для объяснения топографии артефактов с помощью анализа главных компонентов (PCA) (Ille et al., 2002).

                                  Для детей школьного возраста среднее количество принятых испытаний составило 11 ( SD, = 1,63) для почерка, 9,67 ( SD, = 2,74) для машинописного текста и 12,08 ( SD, = 1,89) для рисования, соответственно. . Для взрослых среднее количество принятых испытаний составило 14,33 ( SD, = 0,98) для почерка, 13,42 ( SD, = 1,24) для машинописного текста и 14,08 ( SD, = 1,56) для рисования, соответственно. После того, как все данные были достаточно свободными от артефактов, был проведен частотно-временной анализ в пространстве мозга.

                                  Частотно-временной анализ в пространстве мозга

                                  Частотно-временной анализ в пространстве мозга был проведен для анализа колебательной активности с использованием диполей из нескольких источников, которые моделировали основные интересующие области мозга (см. Рис. 2). Поскольку метод ЭЭГ измеряет изменения напряжения на коже черепа вокруг диполей, ориентация этих диполей важна, поскольку они обеспечивают конкретное распределение активности ЭЭГ (Luck, 2005; Fröhlich, 2016). Измерение осциллирующей активности непосредственно на электродах на поверхности кожи головы может быть неидеальным из-за смешанного влияния источников мозга и широкого распределения фокальной активности мозга на поверхности кожи головы, вызванного природой дипольных полей и эффектом размытия объемной проводимости в ЭЭГ.Таким образом, оптимальное разделение мозговой активности было достигнуто с использованием исходных изображений, полученных из модели с несколькими источниками, в которой формы волны разделяли различные мозговые активности (Scherg and Berg, 1991). Модель с несколькими источниками преобразует записанные данные с уровня сенсора в пространство источника мозга и предоставляет формы сигналов источника, которые можно использовать в качестве прямого измерения активности в интересующих областях мозга на единственной пробной основе (Hoechstetter et al., 2004). Для частотно-временного преобразования использовалось дискретное моделирование нескольких источников.Эта модель создается из усредненных данных ERP и / или источников в интересующих областях мозга и используется для создания обратного пространственного фильтра, то есть монтажа источника, который разделяет различные виды активности мозга. Затем модель источника используется для расчета монтажа источника и сигналов источника для отдельных испытаний. Региональные источники интереса включали лобную, центральную, височную, теменную и затылочную области (см. Рисунок 2). Используя процедуру модели с несколькими источниками, можно разделить частотно-временную составляющую различных областей мозга, даже если их деятельность сильно перекрывается на поверхности кожи головы (Hoechstetter et al., 2004).

                                  Рисунок 2. Модель головы типичного 12-летнего мальчика. Модель показывает четыре диполя (с указанием местоположения и направления электрического тока) в региональных источниках, представляющих интерес, над лобной, центральной, височной теменной, а также затылочной областями.

                                  Модель эллипсоидальной головы с четырьмя оболочками (Berg and Scherg, 1994; Hoechstetter et al., 2004) использовалась для анализа источников интереса молодых людей после загрузки файлов координат с исправленными артефактами.Значения толщины кости и проводимости были установлены на 7,0 и 0,0042 мм (значения по умолчанию в BESA) соответственно. Для 12-летних детей соответствующие возрасту модели шаблонов были установлены на 12 лет для реалистичных шаблонов для анализа источников.

                                  Сигнал временной области был преобразован в частотно-временной области путем выбора определенного временного разрешения с использованием комплексной демодуляции (Папп и Ктонас, 1976). Частотно-временные дисплеи, представляющие изменения амплитуды во времени (TSE, временная спектральная эволюция), были сгенерированы из каждого отдельного испытания путем усреднения амплитуд спектральной плотности по испытаниям, так что каждый отображаемый график отображал спектральную амплитудную плотность одного канала монтажа во времени. и частота, которые были нормализованы к базовой линии для каждой частоты (Pfurtscheller et al., 1994, 1996; Hoechstetter et al., 2004). Перед вычислением TSE вычитались средние вызванные ответные сигналы, чтобы сосредоточиться только на индуцированной (а не вызванной) активности мозга (Pfurtscheller et al., 1994; Handy, 2005).

                                  Отображается частотно-временной дисплей, где мощность / амплитуда для каждого момента времени нормируется на среднюю мощность / амплитуду базовой эпохи для этой частоты. Ось абсцисс показывает время относительно события, ось ординат показывает частоты. Интенсивности отображаются в виде цветного графика.Результирующее значение рассчитывается как:

                                  TSE = A (t, f) -Abaseline (f) Abaseline (f). 100%

                                  с A ( t , f ) = активность во время t и частота f (мощность или абсолютная амплитуда) и A базовый уровень ( f ) = средняя активность на частоте f выше базовая эпоха. Значение TSE находится в диапазоне от [-100%, + ∞] и описывает спектральное изменение активности во время выборки t относительно активности во время базовой эпохи.Значение + 100% означает, что активность в два раза выше, чем в базовую эпоху.

                                  Сравнения трех условий: рукописный ввод, машинописный текст и рисование были вычислены для каждого участника с частотно-временными дисплеями (изменения амплитуды во времени). Дисплеи TSE были ограничены диапазоном частот от 4 до 60 Гц, а частота и временная выборка были установлены на уровне 1 Гц и 50 мс.

                                  Статистический анализ

                                  Вероятность значимости значений амплитуды и частотных диапазонов между каждым из трех условий была проверена с помощью BESA Statistics 2.0. Используя эту программу, можно вычислить среднюю статистику TSE для каждого участника, чтобы использовать эти значимые частотно-временные диапазоны в качестве руководства для определения максимальной колебательной активности в отдельных TSE. Чтобы решить проблему множественных сравнений, в статистическом тесте использовалась комбинация тестов перестановки и кластеризации данных. Кластерам данных, которые показали значительный эффект между условиями, были присвоены начальные значения кластера. Используя как межгрупповые, так и внутригрупповые ANOVA, эти начальные значения кластеров были пропущены через перестановку и назначены новые кластеры, чтобы можно было определить значимость начальных кластеров.Для корректировки множественных сравнений использовалась поправка Бонферрони (Simes, 1986). Альфа кластера (уровень значимости для построения кластеров по времени и / или частоте) был установлен на 0,01, а количество перестановок было установлено на 10.000. Низкие и высокие частоты отсечки поддерживались на уровне 4 и 60 Гц, а эпохи были установлены от -250 до 4500 мс. апостериорных тестов были проведены для проверки статистических различий между тремя условиями и двумя возрастными группами.

                                  Результаты

                                  Индивидуальные частотно-временные характеристики

                                  На рисунках 3, 4 показаны результаты отдельных карт TSE (временной спектральной эволюции) интересующих областей мозга для трех экспериментальных условий: почерка, машинописи и рисования для типичного взрослого и ребенка-участника.Интересующие области мозга включали лобную, височную, теменную, центральную, а также затылочную области в частотном диапазоне от тета (4 Гц) до гамма (60 Гц). Величина сигнала (амплитуда%) отражает предполагаемую нервную активность в различных областях мозга по сравнению с исходной (от –250 до 0 мс) активностью. Повышенная спектральная амплитуда [индуцированная синхронизированная активность, синхронизация, связанная с событием, (ERS)] показана как контуры красного цвета, а уменьшенная спектральная амплитуда [индуцированная десинхронизированная активность, связанная с событием десинхронизация (ERD)] показана контурами синего цвета.

                                  Рис. 3. Индивидуальные частотно-временные дисплеи типичного взрослого мужчины. По оси Y отображаются частоты от 4 до 60 Гц. По оси абсцисс отображается временной интервал от базовой линии до 4500 мс записей исследования. Величина сигнала (амплитуда%) отражает оценочную нейронную активность в различных областях мозга в экспериментальных условиях по сравнению с исходной активностью (от -250 до 0 мс). Синхронизация, связанная с событием (ERS), показана в виде контуров красного цвета, более заметных на низких частотах (тета 4–8 Гц) для рукописного ввода и рисования и на высоких частотах (бета 12–30 Гц и гамма> 30) для набора текста.Десинхронизация, связанная с событием (ERD), показана в виде контуров синего цвета, более заметных на высоких частотах (бета 12–30 Гц и гамма> 30) для рукописного ввода и рисования и на более низких частотах (тета 4–8 Гц) для набора текста. Области мозга включали следующие лобные, височные, центральные, теменные и затылочные области: FpM, лобно-полярную срединную линию; FL, лобная левая; FM, лобная срединная линия; FR, передний правый; TAL, передняя височная левая; TAR, передняя височная правая; TPL, задняя височная слева; TPR, задняя височная правая; CL, центральный левый; CM, центральная средняя линия; CR, в центре справа; PL, теменная левая; PM, теменная срединная линия; ПР, теменная правая; OpM, затылочно-полярная срединная линия.

                                  Рис. 4. Индивидуальные частотно-временные дисплеи типичной 12-летней девочки в лобной, височной, центральной, теменной и затылочной областях. По оси Y отображаются частоты от 4 до 60 Гц. По оси абсцисс отображается временной интервал от базовой линии до 4500 мс записей исследования. Величина сигнала (амплитуда%) отражает оценочную нейронную активность в различных областях мозга в экспериментальных условиях по сравнению с исходной активностью (от -250 до 0 мс). Синхронизация, связанная с событием (ERS), показана контурами красного цвета, а десинхронизация, связанная с событием (ERD), показана контурами синего цвета, показывая те же модели активации, что и для взрослого человека на рисунке 3.

                                  В теменной и центральной областях синхронизация событий (ERS) была более заметной на низких частотах (тета 4–8 Гц) для рукописного ввода и рисования, в отличие от более высоких частот (бета 12–30 Гц и гамма> 30). Гц) для машинописного текста. Для почерка эта активность проявлялась примерно через 500–1000 мс и продолжалась на протяжении всего испытания как у взрослых, так и у подростков. Однако для рисования эта активность проявлялась примерно в 500 мс и длилась, хотя и в меньшей степени, на протяжении всего испытания у взрослых, в отличие от детей, где она появлялась около 1000 мс и продолжалась постоянно на протяжении всего испытания.Что касается машинописного текста, эта активность варьировалась от 0 до 500 мс как в бета (12–30 Гц), так и в гамма (> 30 Гц) частотах как у взрослых, так и у детей. Что касается десинхронизации, связанной с событиями (ERD), эта активность была более заметной на более высоких частотах (бета 12–30 Гц и гамма> 30 Гц) для рукописного ввода и рисования и на более низких частотах (тета 4–8 Гц и, в меньшей степени). степень, альфа 8–12 Гц) для машинописного текста. Для рукописного ввода и рисования в обеих группах активность ERD проявлялась около 0 мс и продолжалась на протяжении всего испытания.Напротив, для машинописного текста он проявлялся около 1000 мс и длился на протяжении всего испытания у взрослых, тогда как у детей активность была более изменчивой и составляла от 500 до 1500 мс. На рисунках 3, 4 показаны индивидуальные карты TSE интересующих областей мозга у типичного взрослого и ребенка соответственно. Эти закономерности в значительной степени совпадали среди участников обеих групп.

                                  Основные эффекты и

                                  апостериорные анализы

                                  Статистический анализ был проведен для проверки статистических различий между условиями и группами.Таблицы 1, 2 отображают подробные основные эффекты (внутригрупповой дисперсионный анализ) результатов перестановки (кластеров, где нулевая гипотеза отклоняется, т. Е. Данные не взаимозаменяемы) для взрослых и детей, соответственно. Эти результаты выявили 10 и 4 значимых кластера для взрослых и детей соответственно.

                                  Таблица 1. Тест перестановки результатов взрослых для 10 значимых кластеров в порядке убывания.

                                  Таблица 2. Тест перестановки дочерних результатов для четырех значимых кластеров в порядке убывания.

                                  Тесты post-hoc выявили значительные различия в колебательной активности в основном в альфа (8–12 Гц) и тета (4–8 Гц) диапазонах между почерком, машинописным письмом и рисованием среди обеих возрастных групп. Поскольку различия между набором текста и рисованием как у детей, так и у взрослых были аналогичны различиям между машинописным письмом и почерком, здесь представлены только статистические различия между набором текста и почерком, а также почерком и рисованием у взрослых.Дальнейшие исследования теменных и центральных областей мозга в обеих возрастных группах были проведены для изучения различных паттернов активации мозга при различных стратегиях обучения. На рисунках 5, 6 показаны результаты post-hoc тестов на перестановку у взрослых между почерком и машинописным письмом, а также между почерком и рисунком, соответственно. Когда почерк сравнивался с машинописным, результаты перестановки показали три значимых положительных кластера (черным цветом), в теменной правой (PR), теменной средней линии (PM) и теменной левой (PL) областях (см. Рисунок 5).Когда почерк сравнивался с рисунком, результаты показали один значительный положительный кластер (черный) в центральной медиальной (ЦМ) области (см. Рисунок 6). Эти положительные кластеры предполагают отдельные процессы (различия в мощности полосы) между почерком и машинописным письмом в теменных областях, а также отдельные процессы между почерком и рисунком в центральной области средней линии.

                                  Рисунок 5. Модель головы (нос вверх) со средним значимым (* p <0.05) кластеры данных в различных источниках, представляющих интерес при сравнении почерка с машинописным письмом у всех взрослых. Три значимых кластера (отмечены черным) были обнаружены в теменной левой (PL), теменной средней линии (PM) и теменной правой (PR). Что касается почерка, связанная с событием синхронизированная активность в диапазоне тета (4-8 Гц) очевидна в теменных, центральных, затылочных, а также во фронтальных областях. Связанная с событием десинхронизация очевидна в бета-диапазоне (12–30 Гц) и гамма-диапазоне (> 30 Гц) в центральной и лобной областях.

                                  Рис. 6. Модель головы (нос вверх) со средними значимыми (* p <0,05) кластерами данных в различных источниках, представляющих интерес, когда рисунок сравнивается с почерком у всех взрослых. Один значительный кластер (отмечен черным) был обнаружен в центральной средней линии (CM). Для рисования в областях теменной и центральной областей преобладает десинхронизированная активность в альфа (8–12 Гц) и бета (12–30 Гц) диапазоне. Кроме того, связанная с событием синхронизация очевидна в диапазоне тета (4-8 Гц) в теменной средней линии (PM).

                                  Значительные кластеры различий в мощности диапазона были обнаружены в основном в теменной и центральной областях. Теменные области мозга связаны с когнитивной обработкой речи и механизмами внимания (например, Pfurtscheller et al., 1994; Brownsett and Wise, 2010; Benedek et al., 2014), тогда как центральные области находятся под влиянием соматосенсорная кора (например, Velasques et al., 2007). Поэтому эти области были выбраны для дальнейшего изучения основной электрической активности мозга как функции почерка, машинописного текста и рисования.Кроме того, в этих областях могут быть обнаружены потенциальные глубокие структуры мозга, которые могут оказывать благотворное влияние на обучение (Van der Meer and Van der Weel, 2017).

                                  На рис. 7 показано среднее значение рукописного ввода, машинописного текста и рисования для взрослых (см. Рис. 7A) и детей (см. Рис. 7B) для центральных и теменных областей мозга, представляющих интерес. У взрослых в почерке преобладала связанная с событием синхронизация (ERS) (красные области) в диапазоне тета (4-8 Гц), в дополнение к активности связанной с событием десинхронизации (ERD) в бета-версии (12- 30 Гц) и гамма (> 30).Тета-активность проявлялась примерно через 1000 мс и сохранялась на протяжении всего испытания. В отличие от рукописного ввода, в процессе набора текста преобладала связанная с событиями десинхронизированная (ERD) активность (синие области) в тета-диапазоне (4–8 Гц) и, в меньшей степени, в альфа-диапазоне (8–12 Гц). . Эта активность проявлялась примерно в 1500 мс и продолжалась на протяжении всего испытания. На рисунке синхронизированная тета (4-8 Гц) активность была очевидна в теменной средней линии (PM) и теменной правой (PR), в дополнение к десинхронизированным альфа (8-12 Гц) и бета (12-30 Гц). диапазон активности примерно от 500 мс и на протяжении всего испытания (см. рисунок 7A).

                                  Рис. 7. Средние результаты всех участников по машинописному письму, почерку и рисованию у (A) взрослых и (B) детей, в теменной и центральной областях: PM, теменная срединная линия; ПР, теменная правая; PL, теменная левая; CM, центральная средняя линия. Для взрослых в этих областях наблюдалась связанная с событиями синхронизация (ERS) в тета-диапазоне (4-8 Гц) для почерка и активность связанной с событиями десинхронизации (ERD) в тета-диапазоне (4-8 Гц) и, в меньшей степени, , в альфа-диапазоне (8–12 Гц) для набора текста.При рисовании синхронизация, связанная с событиями (ERS), была очевидна в диапазоне тета (4–8) в теменной средней линии, как и при почерке. Кроме того, активность связанной с событиями десинхронизации (ERD) была очевидна в альфа (8–12 Гц) и бета (12–30 Гц) диапазоне. Те же закономерности наблюдались, хотя и в меньшей степени, у детей.

                                  Те же тенденции можно было наблюдать и у детей, но они были менее очевидны по сравнению со взрослыми (см. Рис. 7B). У детей десинхронизированная и синхронизированная активность тета-диапазона (4–8 Гц) также проявлялась при машинописном письме и, в меньшей степени, в почерке соответственно.На рисунке синхронизированная активность тета-диапазона (4-8 Гц) также была очевидна, но в меньшей степени, в теменной средней линии (PM) и правой теменной области (PR). Кроме того, в почерке детей в гамма-диапазоне (> 30 Гц) преобладала десинхронизированная активность.

                                  Обсуждение

                                  Целью настоящего исследования было дальнейшее изучение электрической активности мозга в зависимости от почерка, машинописного текста и рисования с использованием ЭЭГ высокой плотности у 12-летних подростков и взрослых.Пятнадцать различных слов разной сложности задачи были визуально представлены на экране, и участники использовали цифровую ручку для письма и рисования непосредственно на сенсорном экране и клавиатуру для ввода представленных слов. В то время как рукописный ввод и набор текста были относительно простыми задачами транскрипции, рисование включало обработку более высокого уровня. Анализ TSE проводился для изучения основных различий в колебательной активности мозга, когда участники использовали клавиатуру по сравнению с ручкой. Кроме того, настоящее исследование было направлено на изучение того, активируют ли рисование и рукописное письмо аналогичные или разные процессы в мозге.Региональные источники интереса включали лобную, височную, теменную, центральную, а также затылочную области в частотном диапазоне от тета (4 Гц) до гамма (60 Гц). Индуцированная десинхронизация часто рассматривается как электрофизиологический коррелят активированных областей коры, участвующих в обработке перцептивной или когнитивной информации или в производстве моторного поведения (Pfurtscheller, 1992). Чтобы сосредоточить внимание на колебательной активности мозга в определенных частотных диапазонах, которая, как было показано, оказывает благотворное влияние на обучение и память (Pfurtscheller and Lopes da Silva, 1999), были дополнительно исследованы теменные и центральные области.Эти области также были связаны с когнитивными процессами визуального восприятия (например, Pfurtscheller et al., 1994; Vilhelmsen et al., 2019) и языком (например, Brownsett and Wise, 2010; Benedek et al., 2014), а также находится под влиянием сенсомоторной коры головного мозга (например, Velasques et al., 2007).

                                  TSE — Индивидуальные анализы

                                  Настоящие результаты выявили различия в колебательной активности при письме, машинописи и рисовании как у детей, так и у взрослых. Визуально просматривая индивидуальный анализ TSE типичного участника в обеих группах, эти различия проявляются в виде изменений в мощности диапазона (увеличение или уменьшение спектральной амплитуды) между почерком, машинописным письмом и рисунком, очевидно, представляя различные сенсомоторные процессы в мозге.Тем не менее, похоже, что между почерком и рисунком больше сходства по сравнению с машинописным вводом, несмотря на различия в сложности задач, что подтверждает исследование Ван дер Меер и Ван дер Виль (2017).

                                  Синхронизированная тета-активность в теменных и центральных областях в почерке

                                  Было обнаружено, что связанная с событием синхронизация в диапазоне тета (4-8 Гц) коррелирует с характеристиками рабочей памяти и способностью кодировать новую информацию (Klimesch et al., 1994, 1996, 2001; Klimesch, 1999; Raghavachari et al. ., 2001; Clouter et al., 2017). Таким образом, наши результаты, кажется, подтверждают потенциальную пользу почерка для обучения. Хотя задача почерка в настоящем исследовании была относительно простой задачей транскрипции, все же было очевидно, что наблюдаемая осцилляторная активность мозга присутствует всякий раз, когда включаются специфические сенсомоторные движения, задействованные в практике почерка. Несмотря на то, что участники не делали личных заметок на лекции, как в естественной среде класса, все же кажется, что этот тип колебательной активности в мозге присутствует при написании букв от руки или при рисовании, в отличие от простого нажатия клавиши на клавиатуре. клавиатура.Klimesch et al. (1994) также предположили, что активность гиппокампа отражается в пределах тета-диапазона и отображается как синхронизированная мощность тета-диапазона. Однако эту активность может быть трудно уловить с помощью ЭЭГ, но вполне вероятно, что настоящая активность проистекает из довольно глубоких структур мозга (например, гиппокампа и лимбической системы) и добавляет дополнительную поддержку почерка и его связи с оптимизированным учусь.

                                  Более того, Bland и Oddie (2001) обнаружили поддержку синхронизированной тета-активности в механизмах, лежащих в основе сенсомоторной интеграции.Хотя настоящее исследование не воспроизводит десинхронизированную активность в альфа-диапазоне, обнаруженную Van der Meer и Van der Weel (2017), оно по-прежнему поддерживает их выводы, поскольку как ERS, так и ERD очень частотно-специфичны, то есть альфа- и тета-диапазон реагируют разными и противоположными способами (Pfurtscheller et al., 1996; Pfurtscheller and Lopes da Silva, 1999). С точки зрения когнитивных усилий, когда альфа-диапазон десинхронизируется, тета-диапазон синхронизируется. Следовательно, тета-синхронизация может указывать на участие разных нейронных генераторов, например, с альфа-десинхронизацией (Klimesch et al., 1994; Климеш, 1999). Таким образом, наши результаты подтверждают выводы Van der Meer и Van der Weel (2017), но в другом частотном диапазоне. Однако, в то время как альфа-десинхронизация сильно зависит от задачи и коррелирует с (семантической) производительностью долговременной памяти, тета-синхронизация коррелирует с производительностью рабочей памяти и способностью кодировать новую информацию (Klimesch et al., 1994, 1996, 2001; Klimesch, 1999; Clouter et al., 2017).

                                  Более низкие частоты идеальны для обеспечения связи мозга на большие расстояния.Несколько исследований подтвердили, что более низкие частоты «блокируют» возникновение более быстрых колебаний, например, тета-колебания (4–8 Гц) у людей часто блокируют гамма-колебания (> 30 Гц) (Canolty et al., 2006). Для почерка, особенно в индивидуальных анализах TSE, была очевидна десинхронизированная гамма-активность (> 30 Гц) вместе с синхронизированной тета-активностью (4-8 Гц) (см. Рисунки 3, 4). В общем, гамма-колебания, по-видимому, лежат в основе механизмов нейронного кодирования (Singer, 1993), и эта межчастотная связь тета-гамма, по-видимому, связана с исследованиями, в которых обнаруживаются гамма-сети для десинхронизации и тета-сети для синхронизации во время кодирования, извлечения (Соломон и др., 2017), а также при формировании эпизодической памяти (Burke et al., 2013). Соломон и др. (2017) также предположили, что низкочастотные колебания необходимы для межрегиональной коммуникации в человеческом мозге. Однако другие исследования (например, Осипова и др., 2006) обнаружили синхронизированную активность как в тета-, так и в гамма-диапазонах, что указывает на необходимость дальнейших исследований этого взаимодействия. Кроме того, из-за широкого определения гамма-частоты (30–100 Гц) в настоящем исследовании наблюдалась только небольшая часть гамма-диапазона.

                                  Десинхронизированная тета-активность в теменных и центральных областях при машинописи

                                  Напротив, для машинописного текста десинхронизированная активность была очевидна в тета-диапазоне (4–8 Гц) и, в меньшей степени, в альфа-диапазоне (8–12 Гц). Было обнаружено, что более низкий альфа-диапазон (8–10 Гц) отражает когнитивные процессы, не связанные с задачей, такие как ожидание, снижение внимания и бдительность (Klimesch et al., 1992, 1994; Klimesch, 1999). Следовательно, этот вывод может отражать стремление найти правильные клавиши на клавиатуре, набирать текст только указательным пальцем и не видеть результат, отображаемый на экране.Тот факт, что слова, произнесенные участниками, не отображались на экране, возможно, повлиял на внимание участников, пытающихся писать как можно точнее. Печатание на машинке только указательным пальцем могло быть незнакомым и могло вызвать потребность в повышенном внимании.

                                  С другой стороны, обнаружение десинхронизированной активности в верхнем альфа-диапазоне (10–12 Гц) коррелирует с возрастающими требованиями (Boiten et al., 1992). В пределах альфа-диапазона десинхронизация, по-видимому, означает, что осцилляторы в пределах диапазона больше не связаны и начинают колебаться с разными частотами (Klimesch, 1999), подразумевая, что активизируется больше областей мозга и происходят множественные процессы (Basar et al. al., 2001). Однако наблюдаемая здесь десинхронизированная активность в верхней альфа-полосе (10–12 Гц) очевидна в меньшей степени и, скорее всего, связана с повышенным вниманием и потребностью в выполнении задания из-за незнакомых движений при печатании только указательным пальцем. Альтернативной интерпретацией этого ритма может быть также ритм движения мю (8–12 Гц). Этот ритм, по-видимому, десинхронизируется во время движения (Cruikshank et al., 2012). В то время как участники опирались локтями в условиях рисования и письма, тем самым эффективно уменьшая движение, при использовании клавиатуры присутствовало больше движений рук.Однако, поскольку тета-, альфа- и мю-ритмы близки по частотам, их может быть трудно отличить друг от друга. Таким образом, его отношение к обучению остается неясным.

                                  Различные и похожие шаблоны активации для рукописного ввода и рисования

                                  Результаты, представленные выше, предполагают, что почерк и рисование, так же как машинописный ввод и почерк, — это два отдельных процесса в мозгу. Однако нейронные процессы, связанные с почерком и рисованием, кажутся более похожими друг на друга, чем при машинописном письме.Таким образом, наши выводы подтверждают и расширяют выводы Ван дер Меера и Ван дер Вила (2017). По сравнению с почерком, рисунок демонстрировал активность в десинхронизированном диапазоне альфа (8–10 Гц) и бета (12–30 Гц). Эти данные свидетельствуют об увеличении когнитивных усилий и внимательной обработки информации (Lopes da Silva, 1991; Boiten et al., 1992), а также о включении двигательных действий (Pfurtscheller et al., 1996), которые, скорее всего, связаны с повышенным уровнем активности. обработка уровня во время фазы создания идей, когда участники решают, что именно рисовать.Кроме того, синхронизированная активность тета-диапазона (4-8 Гц), обнаруженная в почерке, также была очевидна в определенных областях теменных областей. Таким образом, как и в случае с почерком, рисование помогает научиться кодировать новую информацию. Синхронизированная активность тета-диапазона в теменных областях, по-видимому, активируется как при написании букв вручную, так и при создании творческих рисунков.

                                  Используя метаанализ исследований изображений мозга, Юань и Браун (2015) предположили, что почерк и рисунок могут использовать одни и те же базовые сенсомоторные сети, но между ними существуют некоторые различия в теменных областях.Причина этой разницы не может быть удивительной, учитывая широкое использование языка и букв в письме (Treiman and Yin, 2011), которого, по-видимому, не хватает в рисовании. Хотя настоящее исследование обнаружило значительный кластер только в центральных областях, различающих почерк и рисунок, средние результаты ясно показали основные различия в колебательной активности также и в теменных областях, особенно в альфа (8-10 Гц) и бета (12 –30 Гц) диапазон. Наблюдаемые мозговые процессы, связанные с почерком и рисованием, по-видимому, подтверждают идею о том, что оба используют одни и те же базовые сенсомоторные сети.

                                  Что касается детей, то можно было наблюдать те же тенденции между почерком, машинописным письмом и рисованием, но они были гораздо менее очевидны по сравнению со взрослыми. Причина этих менее очевидных паттернов активации может быть связана с большим количеством данных, содержащих артефакты, у детей, что приводит к меньшему количеству испытаний. ЭЭГ особенно чувствительна к движениям, а маленькие дети склонны к движениям. Альтернативная интерпретация этих результатов может заключаться в том, что колебательные частотные ритмы, наблюдаемые у взрослых, еще не полностью развиты в возрасте 12 лет (например,г., Krause et al., 2001).

                                  Однако из-за наблюдаемых тенденций кажется вероятным, что различия, наблюдаемые у взрослых, также важны для детей, если не в большей степени. Определенный тип опыта может вызвать нейронные изменения, связанные с обучением. Таким образом, почерк может поддерживать развитие этих паттернов активации в достижении нейронной специфичности в мозге, включая синхронизированную тета-активность и частотную связь тета-гамма, обнаруженную в настоящем исследовании.Поскольку дети продолжают совершенствовать свои языковые и письменные навыки в подростковом возрасте, возможно, что эти механизмы еще не полностью развиты в 12-летнем возрасте (Krause et al., 2001). Более того, системы памяти, включающие поиск, могут быть последними, которые созревают в мозге, что предполагает необходимость дальнейших исследований в этой области (Schneider et al., 2016). Тем не менее, наши результаты по-прежнему поддерживают практику почерка, обеспечивая полезные модели активации нейронов для обучения.Поэтому поддержание навыков письма в школе для оптимального развития представляется очень важным.

                                  Важность практики рукописного ввода в учебной среде

                                  Всякий раз, когда самогенерируемые движения включаются в стратегию обучения, стимулируется большая часть мозга, что приводит к формированию более сложных нейронных сетей (Van der Meer and Van der Weel, 2017). Также кажется, что движения, связанные с набором текста с клавиатуры, не активируют эти сети так же, как рисование и рукописный ввод.Кроме того, когда ребенок пишет отдельные письма от руки, результаты будут сильно различаться, что приведет к лучшему пониманию (Li and James, 2016; James, 2017). Одновременный пространственно-временной паттерн от зрения, двигательных команд и кинестетической обратной связи, обеспечиваемый тонкими движениями рук, не проявляется при машинописи, где требуется всего одно нажатие кнопки для получения полной желаемой формы (Longcamp et al., 2006; James, 2010 ; Vinci-Booher et al., 2016). Поэтому продолжающаяся замена рукописного ввода клавиатурным письмом может в некоторых отношениях показаться нецелесообразным, поскольку это, по-видимому, отрицательно влияет на процесс обучения (Alonso, 2015; Mangen and Balsvik, 2016).Настоящие результаты предполагают, что тонкие и точно контролируемые движения, связанные с почерком, способствуют паттернам активации мозга, связанным с обучением. Мы не обнаружили свидетельств наличия таких паттернов активации при использовании клавиатуры.

                                  Несмотря на то, что в школе жизненно важно придерживаться практики рукописного ввода, также важно не отставать от постоянно развивающегося цифрового мира. Маленькие дети должны научиться успешно писать от руки и в то же время научиться писать на клавиатуре (напр.g., изучите метод касания и быстро расшифруйте информацию), в зависимости от контекста. Настоящее исследование показывает, что основная электрическая активность мозга, связанная с почерком, машинописным письмом и рисованием, отличается. Следовательно, необходимо знать, когда использовать какую стратегию жизненно важно, будь то изучение новых концептуальных материалов или написание длинных эссе. Несмотря на то, что между этими тремя стратегиями есть основные различия, важно отметить, что все стратегии представляют собой когнитивные задачи, каждая из которых служит своей пользе.

                                  Заключение

                                  С ростом технологического развития жизненно важно, чтобы преподаватели регулярно оценивали влияние учебной среды (Stacy and Cain, 2015) на предмет долгосрочных последствий. Важно отметить, что в настоящем исследовании не предпринималась попытка предложить запретить использование цифровых устройств в классе и вернуться к традиционному почерку на всех уровнях образования. Вместо этого цель состояла в том, чтобы пролить свет на тему и повысить осведомленность о том, какая традиция обучения дает лучший эффект в каком контексте.При использовании технологических достижений важно следить за тем, чтобы практика письма оставалась центральным видом деятельности в раннем обучении письму, независимо от того, происходит ли это с использованием стилуса и планшета или традиционной бумаги и карандаша (Vinci-Booher et al., 2016). Поскольку создание цифровых заметок претерпело значительные изменения, использование цифрового формата сегодня по-прежнему позволяет человеку писать заметки от руки, добавлять рисунки и выделять текст (Stacy and Cain, 2015). Таким образом, преимущества обоих методов письма могут быть реализованы, и как ученики, так и учителя должны осознавать, когда использовать какой метод.Более того, учащиеся также будут различаться по способностям, что может повлиять на то, какие учебные мероприятия стимулируют использование и / или эффективность когнитивных процессов (Arnold et al., 2017).

                                  В заключение, поскольку Van der Meer и Van der Weel (2017) нашли доказательства явной разницы в основной электрической активности мозга между набором текста и рисованием, это исследование дополняет эти знания, показывая, что машинописный текст, рукописный почерк и рисунок — это все вместе. разные процессы. Тем не менее почерк и рисунок кажутся более похожими по сравнению с машинописным письмом.Следовательно, оптимальная среда обучения должна включать в себя лучшее из всех дисциплин с учетом сильных сторон и поддержки каждой из них. Таким образом можно повысить как когнитивное развитие, так и эффективность обучения, а ученики и студенты всех возрастов и их учителя смогут идти в ногу с технологическим развитием и грядущими цифровыми проблемами.

                                  Заявление о доступности данных

                                  Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без излишних оговорок любому квалифицированному исследователю.

                                  Заявление об этике

                                  Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены Норвежским региональным комитетом по этике (Центральная Норвегия). Участники (законный опекун / ближайшие родственники) предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

                                  Авторские взносы

                                  EO, FW и AM внесли равный вклад в концепцию, дизайн, анализ и описание работы, а также несли ответственность за все аспекты исследования. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

                                  Финансирование

                                  Мы получили средства на оплату публикации в открытом доступе от NTNU.

                                  Конфликт интересов

                                  Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

                                  Благодарности

                                  Мы хотели бы поблагодарить Элизабет Дейлхауг и Стефанию Расуло за их помощь в наборе и тестировании участников, а также Кеннета Вильгельмсена, Сета Агьеи и Регину Слиннинг за их обсуждения и помощь с анализом.

                                  Список литературы

                                  Алонсо, М. А. П. (2015). Метапознание и сенсомоторные компоненты, лежащие в основе процесса почерка и клавиатуры, и их влияние на обучение. Анализ с точки зрения воплощенной психологии. Procedure Soc. Behav. Sci. 176, 263–269. DOI: 10.1016 / j.sbspro.2015.01.470

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Арнольд, К. М., Уманат, С., Тио, К., Рейли, В. Б., МакДэниел, М. А., и Марш, Э. Дж. (2017). Понимание когнитивных процессов, связанных с письмом, чтобы учиться. J. Exp. Psychol. Прил. 23, 115–127. DOI: 10.1037 / xap0000119

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Basar, E., Bas C.ar-Eroglu, C., Karakas̨, S., and Schürmann, M. (2001). Гамма, альфа, дельта и тета-колебания управляют когнитивными процессами. Внутр. J. Psychophysiol. 39, 241–248. DOI: 10.1016 / S0167-8760 (00) 00145-8

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Бенедек М., Шикель Р. Дж., Яук Э., Финк А. и Нойбауэр А.С. (2014). Увеличение мощности альфа в правой теменной коре отражает сосредоточенное внутреннее внимание. Neuropsychologia 56, 393–400. DOI: 10.1016 / j.neuropsychologia.2014.02.010

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Берг П. и Шерг М. (1994). Многосторонний подход к коррекции глазных артефактов. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 90, 229–241. DOI: 10.1016 / 0013-4694 (94) -9

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Блэнд, Б.Х. и Одди С. Д. (2001). Колебания и синхронность тета-диапазона в формировании гиппокампа и связанных с ним структурах: аргумент в пользу его роли в сенсомоторной интеграции. Behav. Brain Res. 127, 119–136. DOI: 10.1016 / S0166-4328 (01) 00358-8

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Бойтен Ф., Сержант Дж. И Гейз Р. (1992). Десинхронизация, связанная с событием: влияние энергетических и вычислительных требований. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 82, 302–309.DOI: 10.1016 / 0013-4694 (92) -4

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Берк, Дж. Ф., Заглул, К. А., Джейкобс, Дж., Уильямс, Р. Б., Сперлинг, М. Р., Шаран, А. Д. и др. (2013). Синхронная и асинхронная тета- и гамма-активность при формировании эпизодической памяти. J. Neurosci. 33, 292–304. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.2057-12.2013

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Бужаки, Г. (2006). Ритмы мозга. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.

                                  Google Scholar

                                  Канолти, Р. Т., Эдвардс, Э., Далал, С. С., Солтани, М., Нагараджан, С. С., Кирш, Х. Э. и др. (2006). Высокая мощность гамма-излучения синхронизирована по фазе с тета-колебаниями в неокортексе человека. Наука 313, 1626–1628. DOI: 10.1126 / science.1128115

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Clouter, A., Shapiro, K. L., and Hanslmayr, S. (2017). Синхронизация тета-фазы — это клей, который скрепляет ассоциативную память человека. Curr. Биол. 27, 3143–3148.e6. DOI: 10.1016 / j.cub.2017.09.001

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Cruikshank, L.C., Singhal, A., Hueppelsheuser, M., and Caplan, J.B. (2012). Тета-колебания отражают предполагаемый нейронный механизм сенсомоторной интеграции человека. J. Neurophysiol. 107, 65–77. DOI: 10.1152 / jn.00893.2010

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Каннингем, А.Э., Станович, К.Э. (1990). Раннее освоение орфографии: письмо лучше компьютера. J. Educ. Psychol. 82, 159–162. DOI: 10.1037 / 0022-0663.82.1.159

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Страхи, Н. Э., и Локман, Дж. Дж. (2018). Влияние буквенного знания на начальный почерк: зрительно-моторная координация при копировании детской анкеты. J. Exp. Детская психол. 171, 55–70. DOI: 10.1016 / j.jecp.2018.01.017

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Ферри, Т.К., Луу П., Рассел Г. С. и Такер Д. М. (2001). Импеданс скальп-электрода, риск инфицирования и качество данных ЭЭГ. Clin. Neurophysiol. 112, 536–544. DOI: 10.1016 / s1388-2457 (00) 00533-2

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Фрид, К. Б. (2008). Использование ноутбука в классе и его влияние на обучение студентов. Comput. Educ. 50, 906–914. DOI: 10.1016 / j.compedu.2006.09.006

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Фрёлих, Ф.(2016). Network Neuroscience. Лондон: Academic Press.

                                  Google Scholar

                                  Фудзиока Т., Мурад Н., Хе К. и Трейнор Л. Дж. (2011). Сравнение методов коррекции артефактов ЭЭГ младенцев, применяемых для извлечения связанных с событием потенциальных сигналов. Clin. Neurophysiol. 122, 43–51. DOI: 10.1016 / j.clinph.2010.04.036

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Хэнди, Т. К. (2005). Возможности, связанные с событиями: Справочник по методам. Кембридж, Массачусетс: MIT Press.

                                  Google Scholar

                                  Hoechstetter, K., Bornfleth, H., Weckesser, D., Ille, N., Berg, P., and Scherg, M. (2004). Когерентность источника BESA: новый метод изучения корковой колебательной связи. Brain Topogr. 16, 233–238. DOI: 10.1023 / B: BRAT.0000032857.55223.5d

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Халтин, Э., и Вестман, М. (2013). Практика ранней грамотности становится цифровой. Лит. Инф. Comput. Educ. J. 4, 1005–1013.

                                  Google Scholar

                                  Илле, Н., Берг, П., и Шерг, М. (2002). Коррекция артефактов текущей ЭЭГ с помощью пространственных фильтров на основе топографии артефактов и сигналов мозга. J. Clin. Neurophysiol. 19, 113–124. DOI: 10.1097 / 00004691-200203000-00002

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Джеймс, К. Х. (2017). Важность почерка для развития грамотного мозга. Curr. Реж. Psychol.Sci. 26, 502–508. DOI: 10.1177 / 0963721417709821

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Джеймс, К. Х., и Энгельгардт, Л. (2012). Влияние опыта почерка на функциональное развитие мозга у детей до грамотности. Trends Neurosci. Educ. 1, 32–42. DOI: 10.1016 / j.tine.2012.08.001

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Керси, А. Дж., И Джеймс, К. Х. (2013). Паттерны активации мозга, возникающие в результате изучения буквенных форм посредством активного самопроизводства и пассивного наблюдения у маленьких детей. Фронт. Psychol. 4: 567. DOI: 10.3389 / fpsyg.2013.00567

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Кифер М., Шулер С., Майер К., Трампп Н. М., Хилле К. и Саксе С. (2015). Почерк или машинопись? Влияние обучения письму на ручке или клавиатуре на умение читать и писать у детей дошкольного возраста. Adv. Cogn. Psychol. 11, 136–146. DOI: 10.5709 / acp-0178-7

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Киев, К.А. (1985). Изучение заметок и обзора: альтернатива глубины обработки. Educ. Psychol. 20, 23–32. DOI: 10.1207 / s15326985ep2001-4

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Klimesch, W. (1996). Процессы памяти, колебания мозга и синхронизация ЭЭГ. Внутр. J. Psychophysiol. 24, 61–100. DOI: 10.1016 / S0167-8760 (96) 00057-8

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Klimesch, W. (1999). Альфа- и тета-осцилляции ЭЭГ отражают когнитивные функции и память: обзор и анализ. Brain Res. Ред. 29, 169–195. DOI: 10.1016 / S0165-0173 (98) 00056-3

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Klimesch, W., Doppelmayr, M., Yonelinas, A., Kroll, N.E., Lazzara, M., Roehm, D., et al. (2001). Тета-синхронизация во время эпизодического поиска: нейронные корреляты сознательного осознания. Cogn. Brain Res. 12, 33–38. DOI: 10.1016 / S0926-6410 (01) 00024-6

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Klimesch, W., Pfurtscheller, G., и Шимке, Х. (1992). Процессы до и после стимула в задачах оценки категории, измеренные с помощью десинхронизации, связанной с событием (ERD). J. Psychophysiol. 6, 185–203.

                                  Google Scholar

                                  Климеш В., Шимке Х., Доппельмайр М., Риппер Б., Швайгер Дж. И Пфурчеллер Г. (1996). Десинхронизация, связанная с событием (ERD) и Dm-эффект: предсказывает ли альфа-десинхронизация во время кодирования более позднее выполнение отзыва? Внутр. J. Psychophysiol. 24, 47–60.DOI: 10.1016 / S0167-8760 (96) 00054-2

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Климеш В., Шимке Х. и Швайгер Дж. (1994). Эпизодическая и семантическая память: анализ в тета- и альфа-диапазоне ЭЭГ. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 91, 428–441. DOI: 10.1016 / 0013-4694 (94) -3

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Краузе, К. М., Салминен, П. А., Силланмаки, Л., и Холопайнен, И. (2001). Связанная с событием десинхронизация и синхронизация во время задачи памяти у детей. Clin. Neurophysiol. 12, 2233–2240. DOI: 10.1016 / S1388-2457 (01) 00684-8

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Лонгкэмп, М., Антон, Дж. Л., Рот, М., и Велей, Дж. Л. (2003). Визуальное представление отдельных букв активирует премоторную область, участвующую в письме. Neuroimage 19, 1492–1500. DOI: 10.1016 / s1053-8119 (03) 00088-0

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Longcamp, M., Boucard, C., Gilhodes, J. C., and Anton, J. L.(2008). Обучение с помощью рукописного ввода или машинописного ввода влияет на визуальное распознавание новых графических форм: поведенческие и функциональные визуальные свидетельства. J. Cogn. Neurosci. 20, 802–815. DOI: 10.1162 / jocn.2008.20504

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Longcamp, M., Boucard, C., Gilhodes, J.C., и Velay, J.L. (2006). Запоминание ориентации только что изученных символов зависит от связанных навыков письма: сравнения почерка и набора текста. Хум. Mov. Sci. 25, 646–656. DOI: 10.1016 / j.humov.2006.07.007

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Longcamp, M., Zerbato-Poudou, M. T., and Velay, J. L. (2005). Влияние письменной практики на распознавание букв у дошкольников: сравнение почерка и набора текста. Acta Psychol. 119, 67–79. DOI: 10.1016 / j.actpsy.2004.10.019

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Лопеш да Силва, Ф.Х. (1991). Нейронные механизмы, лежащие в основе мозговых волн: от нервных мембран до сетей. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 79, 81–93. DOI: 10.1016 / 0013-4694 (91) -5

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Удача, С. Дж. (2005). Введение в технику связанного с событием потенциала. Кембридж, Массачусетс: MIT Press.

                                  Google Scholar

                                  Mangen, A., and Balsvik, L. (2016). Ручка или клавиатура в начале написания инструкции? Некоторые перспективы воплощенного познания. Trends Neurosci. Educ. 5, 99–106. DOI: 10.1016 / j.tine.2016.06.003

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Менон В. и Десмонд Дж. Э. (2001). Вовлечение левой верхней теменной коры при письме: интеграция фМРТ с доказательствами поражения. Cogn. Brain Res. 12, 337–340. DOI: 10.1016 / S0926-6410 (01) 00063-5

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Мюллер П. А., Оппенгеймер Д. М. (2014). Перо мощнее клавиатуры: преимущества ведения заметок от руки перед ноутбуком. Psychol. Sci. 25, 1159–1168. DOI: 10.1177 / 0956797614524581

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Олдфилд, Р. К. (1971). Оценка и анализ руки: Эдинбургский инвентарь. Neuropsychologia 9, 97–113. DOI: 10.1016 / 0028-3932 (71) -4

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Осипова Д., Такашима А., Остенвельд Р., Фернандес Г., Марис Э. и Йенсен О. (2006). Тета- и гамма-колебания предсказывают кодирование и извлечение декларативной памяти. J. Neurosci. 26, 7523–7531. DOI: 10.1523 / jneurosci.1948-06.2006

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Осуги К., Ихара А. С., Накадзима К., Каке А., Ишимару К., Йокота Ю. и др. (2019). Различия в активности мозга после обучения с использованием цифровой ручки по сравнению с чернильной ручкой — исследование электроэнцефалографии. Фронт. Гм. Neurosci. 13: 275. DOI: 10.3389 / fnhum.2019.00275

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Папп, Н., и Ктонас, П. (1976). Критическая оценка сложных методов демодуляции для количественной оценки биоэлектрической активности. Biomed. Sci. Instrum. 13, 135–145.

                                  Google Scholar

                                  Паттерсон, Р. У., и Паттерсон, Р. М. (2017). Компьютеры и производительность: свидетельства использования ноутбука в классе колледжа. Экон. Educ. Ред. 57, 66–79. DOI: 10.1016 / j.econedurev.2017.02.004

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Перрен, Ф., Пернье, Дж., Бертран, О. и Эшалье, Дж. Ф. (1989). Сферические шлицы для отображения потенциала и плотности тока кожи головы. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 72, 184–187. DOI: 10.1016 / 0013-4694 (89)

                                  -6

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Пфурчеллер, Г. (1992). Синхронизация, связанная с событием (ERS): электрофизиологический коррелят корковых областей в состоянии покоя. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 83, 62–69. DOI: 10.1016 / 0013-4694 (92)

                                  -3

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Пфурчеллер, Г.и Аранибар А. (1977). Связанная с событием корковая десинхронизация, обнаруженная при измерении мощности ЭЭГ кожи головы. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 42, 817–826. DOI: 10.1016 / 0013-4694 (77) -8

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Pfurtscheller, G., and Lopes da Silva, F.H. (1999). Событийная синхронизация и десинхронизация ЭЭГ / МЭГ: основные принципы. Clin. Neurophysiol. 110, 1842–1857. DOI: 10.1016 / S1388-2457 (99) 00141-8

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Пфурчеллер, Г., Neuper, C., и Mohl, W. (1994). Десинхронизация, связанная с событием (ERD) во время обработки изображений. Внутр. J. Psychophysiol. 16, 147–153. DOI: 10.1016 / 0167-8760 (89)

                                3. -x

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Pfurtscheller, G., Stancak, A.J., and Neuper, C. (1996). Синхронизация, связанная с событиями (ERS) в альфа-диапазоне — электрофизиологический коррелят кортикального холостого хода: обзор. Внутр. J. Psychophysiol. 24, 39–46. DOI: 10.1016 / S0167-8760 (96) 00066-9

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Пиктон, Т.W., Bentin, S., Berg, P., Donchin, E., Hillyard, S.A., Johnson, R.J. и др. (2000). Руководящие принципы использования связанных с человеческими событиями потенциалов для изучения познания: стандарты записи и критерии публикации. Психофизиология 37, 127–152. DOI: 10.1111 / 1469-8986.3720127

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Плантон, С., Лонгкамп, М., Перан, П., Демоне, Ж.-Ф. и Жукла, М. (2017). Насколько специализированы области мозга, специфичные для письма? Исследование письма, рисования и устной орфографии с помощью фМРТ. Cortex 88, 66–80. DOI: 10.1016 / j.cortex.2016.11.018

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Рагхавачари, С., Кахана, М. Дж., Риццуто, Д. С., Каплан, Дж. Б., Киршен, М. П., Буржуа, Б. и др. (2001). Стробирование тета-колебаний человека с помощью задачи рабочей памяти. J. Neurosci. 21, 3175–3183. DOI: 10.1523 / jneurosci.21-09-03175.2001

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Салмелин, Р.и Хари Р. (1994). Пространственно-временные характеристики сенсомоторных нейромагнитных ритмов, связанных с движением большого пальца. Неврология 60, 537–550. DOI: 10.1016 / 0306-4522 (94) -1

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Сана, Ф., Уэстон, Т., и Сепеда, Н. Дж. (2013). Многозадачность ноутбука мешает обучению в классе как пользователей, так и ближайших коллег. Comput. Educ. 62, 24–31. DOI: 10.1016 / j.compedu.2012.10.003

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Шнайдер, Дж.М., Абель, А. Д., Огиела, Д. А., Миддлтон, А. Е., и Магуайр, М. Дж. (2016). Различия в развитии бета- и тета-мощности во время обработки предложений. Dev. Cogn. Neurosci. 19, 19–30. DOI: 10.1016 / j.dcn.2016.01.001

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Саймс, Р. Дж. (1986). Усовершенствованная процедура Бонферрони для множественных тестов значимости. Биометрика 73, 751–754. DOI: 10.1093 / biomet / 73.3.751

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Зингер, В.(1993). Синхронизация корковой активности и ее предполагаемая роль в обработке информации и обучении. Annu. Rev. Physiol. 55, 349–374. DOI: 10.1146 / annurev.ph.55.030193.002025

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Смокер Т. Дж., Мерфи К. Э. и Роквелл А. К. (2009). Сравнение памяти для рукописного ввода и набора текста. Proc. Гм. Факторы Эргона. Soc. Анну. Встретиться. 53, 1744–1747. DOI: 10.1518 / 107118109X12524444081755

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Соломон, Э.A., Kragel, J. E., Sperling, M. R., Sharan, A., Worrell, G., Kucewicz, M., et al. (2017). Широко распространенная тета-синхронизация и высокочастотная десинхронизация лежат в основе улучшенного познания. Nat. Commun. 8: 1704. DOI: 10.1038 / s41467-017-01763-2

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Тибон, Л. С., Барбье, Г., Вилен, К., Саваллис, Т. Р., Гербер, С., и Кандел, С. (2018). Изучение того, как дети производят вращательные и указывающие движения, когда учатся писать буквы. Хум. Mov. Sci. 65, 15–29. DOI: 10.1016 / j.humov.2018.04.008

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Такер, Д. М. (1993). Пространственная выборка электрических полей головы: геодезическая сенсорная сеть. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 87, 154–163. DOI: 10.1016 / 0013-4694 (93) -B

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Такер, Д. М., Лиотти, М., Поттс, Г. Ф., Рассел, Г. С., и Познер, М. И. (1994). Пространственно-временной анализ электрических полей мозга. Хум. Brain Mapp. 1, 134–152. DOI: 10.1002 / HBM.460010206

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Ван дер Меер, А. Л. Х., и Ван дер Виль, Ф. Р. (2017). Пишут всего тремя пальцами, но работает весь мозг: исследование ЭЭГ с высокой плотностью записи показывает преимущества рисования перед набором текста для обучения. Фронт. Psychol. 8: 706. DOI: 10.3389 / fpsyg.2017.00706

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Веласкес, Б., Мачадо, С., Portella, C.E., Silva, J.G., Basile, L.F., Cagy, M., et al. (2007). Электрофизиологический анализ задачи сенсомоторной интеграции. Neurosci. Lett. 426, 155–159. DOI: 10.1016 / j.neulet.2007.08.061

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Вильгельмсен, К., Агьеи, С. Б., Ван дер Виль, Ф. Р., и Ван дер Меер, А. Л. Х. (2019). ЭЭГ-исследование высокой плотности для различения двух скоростей и направлений смоделированного оптического потока у взрослых и младенцев. Психофизиология 56: e13281. DOI: 10.1111 / psyp.13281

                                  PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Винчи-Бухер, С., Джеймс, Т. У., и Джеймс, К. Х. (2016). Зрительно-моторная функциональная связь у детей дошкольного возраста возникает после опыта почерка. Trends Neurosci. Educ. 5, 107–120. DOI: 10.1016 / j.tine.2016.07.006

                                  CrossRef Полный текст | Google Scholar

                                  Основные 4 причины, по которым люди пишут заглавными буквами

                                  Почерк, написанный полностью заглавными буквами, раскрывает некоторые ключевые черты личности писателя.

                                  Почему люди пишут заглавными буквами

                                  Многие люди в наши дни пишут печатными буквами, также известными как рукописный ввод полностью или печатный шрифт.

                                  Когда я однажды спросил инженера-механика, почему он предпочитает прописные буквы рукописи, он ответил: «Так писать проще и быстрее».

                                  Многие люди считают, что пишут заглавными буквами, потому что блочная запись позволяет им писать быстрее. Однако научная правда представляет иную картину: она гласит, что курсивом можно писать намного быстрее.

                                  На самом деле, написание заглавными буквами занимает гораздо больше времени, чем обычная курсив, потому что писатель должен время от времени поднимать перо, что приводит к снижению скорости письма.

                                  Напротив, курсивное письмо выполняется быстро, потому что буквы связаны.

                                  Кроме того, написание курсивом имеет много преимуществ. В описании на сайте www.campaignforcursive.com говорится:

                                  Связное письмо или скорописное письмо — это не просто форма общения.Он раскрывает потенциал абстрактного мышления, позволяет человеческому мозгу разделиться на части и расширяет объем памяти. Развивает индивидуальное самовыражение. Исследования показывают, что печать и клавиатура не могут достичь этого одинаково ».

                                  Теперь вопрос: если есть больше преимуществ от написания курсивом, почему у некоторых людей почерк прописными?

                                  Согласно анализу почерка, скорописное письмо является результатом сложной координации разума и тела, и некоторые люди считают эту координацию трудной.Вот почему они прибегают к прописным буквам.

                                  Анализ почерка, написанного заглавными буквами

                                  Люди, пишущие заглавными буквами, обычно хотят оставаться загадочными.

                                  Небольшая заметка: Есть люди, которые переключаются между курсивом и прописными буквами. В таком случае мы будем анализировать только курсив.

                                  Чтобы понимать людей, пишущих заглавными буквами, необходимо знать зоны рукописного ввода.

                                  Рукописный ввод разделен на три зоны.Каждая зона значима и что-то раскрывает в личности писателя.

                                  Взгляните на рисунок ниже, чтобы понять три зоны рукописного ввода.

                                  Три зоны рукописного ввода


                                  Все три зоны могут быть обнаружены в почерке только тогда, когда есть сочетание заглавных и строчных букв. Пропорции трех зон определяют баланс между тремя основными областями развития эго:

                                  1. Интеллектуальная и духовная сфера (Верхняя зона)
                                  2. Повседневное социальное я и повседневные заботы (Средняя зона)
                                  3. Бессознательное инстинктивное / материалистические влечения (нижняя зона)

                                  Кроме того, верхняя зона представляет будущее, средняя зона означает настоящее, а нижняя зона отражает прошлое.

                                  Когда три зоны хорошо сбалансированы и находятся в хорошей и гибкой форме, писатель демонстрирует стабильность на самом базовом уровне, а также вовлеченность и инициативу. Он может справиться со своими мыслями и чувствами, чтобы ладить с другими, выражать себя и достигать своих целей.

                                  Чрезмерный акцент на какой-либо одной зоне всегда происходит за счет одной или обеих других.

                                  Например, сильно расширенная верхняя или нижняя зона часто переплетается с верхней или нижней зоной, что увеличивает путаницу, которая возникает у писателя при сортировке своих мыслей и побуждений.

                                  Запутанный почерк показывает, что писатель выполняет слишком много задач одновременно.

                                  Точно так же, если средняя зона сильно развита, но ни верхняя, ни нижняя зоны не развиты, писатель чрезмерно заботится о себе и своей повседневной деятельности. Его самоуверенность граничит с самонадеянностью и тщеславием, и он будет замечать мелочи.

                                  Рукописный ввод тоже прописными, только средняя зона; две другие зоны — верхняя и нижняя — отсутствуют.

                                  См. Образец ниже:

                                  Рукописный ввод, полностью прописанный

                                  Две недостающие зоны — верхняя и нижняя — отличают писатель, пишущий заглавными буквами, от рукописного.

                                  Давайте теперь раскроем некоторые секреты личности людей, пишущих заглавными буквами:

                                  # 1. Они не любят много делиться.

                                  Люди, пишущие заглавными буквами, предпочитают не делиться своими чувствами.

                                  У меня был бывший коллега, который писал заглавными буквами. Мы работали вместе около года и сидели всего в паре метров друг от друга.

                                  Но кроме его имени и того факта, что он там работал, я ничего о нем не знал. Я все еще не знаю. Фактически, большинство людей в команде думали о нем так же.

                                  Такие писатели не любят много рассказывать о себе другим.

                                  Согласно графологии, писателям, пишущим только заглавными буквами, неудобно рассказывать о своей личной жизни — по крайней мере, в межличностных отношениях. Они не хотят, чтобы другие знали о себе. Узнай про подпись заглавными буквами.

                                  №2.Они подавляют свои чувства

                                  Люди, пишущие полностью заглавными буквами, испытывают навязчивую потребность проанализировать свои эмоции с помощью разума. Они редко позволяют своим чувствам проявиться спонтанно.

                                  Фактически, они также подавляют свои чувства, прежде всего потому, что они подозрительны или защищаются. (Также прочтите: Lucky Signature Samples)

                                  В некоторых случаях написание исключительно заглавными буквами может не сильно скрывать истинную личность, поскольку оно контролирует самовыражение. Контроль может быть эффективной реакцией на стресс, и его можно довести до крайности.

                                  № 3. Они «нарциссы»

                                  Майкл Уоттс говорит в своей книге Lovescript, что почерк, написанный полностью заглавными буквами, может принадлежать писателям с «нарциссическими наклонностями».

                                  Если вы также видите в письме какие-либо другие нарциссические признаки, например большую / крупную и эффектную подпись, он отмечает, что писатель — «нарцисс» с плохими навыками работы с людьми.

                                  Тем не менее, не будет хорошей идеей называть каждого автора шапки / печатного текста нарциссами. Аналитику почерка необходимо выяснить, что остальная часть текста говорит о личности писателя.

                                  Фактически, у многих из этих блочных принтеров есть проблемы с физическим или психическим здоровьем. Возможно, они прибегают к блочной печати вместо того, чтобы отображать проблемы с управлением пером, которые могут возникнуть при рукописном письме или даже при печати рукописи.

                                  Как правило, специалист по анализу почерка не имеет квалификации для диагностики состояния; он может описать только то, что видит почерком. Поэтому всегда смотрите на всю картину, прежде чем делать выводы.

                                  (Также прочтите: Узнайте, как сделать подпись и получите лучший стиль подписи)

                                  # 4. Они установлены по-своему.

                                  В почерке, прописном заглавными буквами, отсутствует связь между буквами, что указывает на то, что писатель не любит общаться с людьми на личном уровне.

                                  Кроме того, такие писатели весьма эгоистичны. Они придерживаются твердого мнения, и очень трудно заставить их увидеть другую точку зрения. Они уделяют много внимания своей повседневной жизни, вместо того, чтобы тратить время на планирование своего будущего.

                                  О почерке, написанном заглавными буквами, графолог Шейла Лоу говорит:

                                  Энергия писателя [блочного принтера] сосредоточена в повседневной сфере рутины и социального взаимодействия … ее эго занимает центральное место во всех аспектах ее жизни. Она не против поделиться своим мнением и ожидает, что вы с ней согласитесь. Но если ты этого не сделаешь, это не передумает ».

                                  Почерк заглавными буквами: основные черты личности
                                  • Они не любят много рассказывать о себе
                                  • Они не общаются с другими на личном уровне
                                  • Они подавляют свои чувства
                                  • У них могут быть «нарциссические наклонности»
                                  • Они избегают видеть другую точку зрения
                                  Заключительные слова

                                  По мнению некоторых аналитиков почерка, большинство записок о выкупе написано полностью прописными буквами.Основная цель — оставаться анонимным и неизвестным. Это не означает, что каждый, кто пишет в столице, может быть потенциальным похитителем.

                                4. Добавить комментарий

                                  Ваш адрес email не будет опубликован.