Revealing Personality through Handwriting: A Fusion of Graphology and Machine Learning Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper explores the integration of graphology and machine learning to analyze personality traits through handwriting. The research is motivated by the understanding that the brain expresses personality traits through neuromuscular movements, particularly in handwriting. By bridging historical graphological methods from the 19th century with contemporary machine learning techniques, this study utilizes a diverse dataset of 1108 handwriting image samples, sourced from Centre for Pattern Recognition and Machine Intelligence (CENPARMI) and a graphology expert. We employed machine learning algorithms such as k-nearest neighbor (k-NN), random forest, logistic regression, and transfer learning method, along with synthetic minority oversampling technique (SMOTE) for data balancing and ensemble methods like majority voting and stacking to classify and mine the images. Our experimental results indicate a significant improvement in prediction accuracy, exceeding 90% for traits like “Agreeableness” and “Open to Experience” using the stacking method. This research makes three key contributions: the innovative integration of graphology with machine learning for personality assessment, methodological advancements in handling imbalanced datasets, and the application of transfer learning in handwriting analysis. The findings illustrate the potential of this interdisciplinary approach to enhance personality trait prediction accuracy, offering valuable insights for psychology and personalized services. This study opens new avenues for future research in personality psychology and related fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».