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ml-graphology:基于带有机器学习(SVM)的手写模式的心理分析
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2021-05-10
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笔迹学 笔迹学被定义为对个人笔迹的物理特征和样式的分析,以了解其书写时的心理状态。 所提出的方法提取了七个手写特征,即: 上边距 笔压 基线角 字母大小, 行间距, 字间距和 倾斜角度。 extract_routine.py通过调用extract.py提取所有特征并将原始特征值存储在raw_feature_list 。 raw_feature_list由feature_routine.py读取,并生成包含离散特征值的feature_list ,可用于训练分类器。 这些功能的组合用于训练八个SVM分类器,以预测作者的八个人格特质。 train_predict.py训练SVM分类器并预测新的手写样本。
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ml-graphology-master.zip (13个子文件)
ml-graphology-master
Psychological Analysis based on Handwriting Pattern with ML.pdf 7.97MB
ExtractFeature.py 27KB
train_predict.py 7KB
label_list 81KB
label_routine.py 4KB
raw_feature_list 73KB
LICENSE 1KB
README.md 890B
feature_routine.py 2KB
feature_list 37KB
extract.py 28KB
categorize.py 3KB
extract_routine.py 758B
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