В статье рассматриваются современные методы извлечения ключевых характеристик почерка для построения психологического профиля личности Основное внимание уделяется этапам обработки рукописного текста, включая предварительную обработку данных, извлечение признаков с помощью методов компьютерного зрения и применение моделей машинного обучения. Проанализированы геометрические, динамические и частотные характеристики почерка, которые могут быть использованы для интерпретации психологических особенностей автора текста. Описаны подходы к разработке гибридных алгоритмов, сочетающих сверточные и рекуррентные нейронные сети, что позволяет добиться высокой точности и надежности анализа. Практическая значимость работы заключается в создании методики, применимой в психологии, медицине, криминологии и образовании. Полученные результаты демонстрируют возможности автоматизации анализа почерка и перспективы использования интеллектуальных систем для психологической диагностики.

почерк, психологический профиль, извлечение признаков, машинное обучение, анализ данных, компьютерное зрение, графология, нейронные сети