📄Работа №202130
Тема: РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ПОДТИПА ЧЕЛОВЕКА ПО КЛАССИФИКАЦИИ К.Г. ЮНГА НА ОСНОВЕ ОТКРЫТОЙ БИБЛИОТЕКИ OPENPOSE С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Программирование
Объем:
31 листов
Год:
2019
Просмотров:
58
4310
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 4
1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.1. Анализ аналогичных проектов 7
1.2. Типология К.Г. Юнга 10
2. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 12
2.1. Нейронные сети 12
2.2. Открытая библиотека OpenPose 16
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ 17
3.1. Предобработка видеофайлов 17
3.2. Топология нейронной сети 17
3.3. Варианты использования системы 18
4. РЕАЛИЗАЦИЯ 20
4.1. Программные средства реализации 20
4.2. Реализация предобработки видеофайлов 21
4.2. Реализация и обучение нейронной сети 24
4.3. Реализация системы 28
5. ТЕСТИРОВАНИЕ 29
5.1. Тестирование нейронной сети 29
5.2. Тестирование системы 29
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 30
ЛИТЕРАТУРА 31
1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.1. Анализ аналогичных проектов 7
1.2. Типология К.Г. Юнга 10
2. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 12
2.1. Нейронные сети 12
2.2. Открытая библиотека OpenPose 16
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ 17
3.1. Предобработка видеофайлов 17
3.2. Топология нейронной сети 17
3.3. Варианты использования системы 18
4. РЕАЛИЗАЦИЯ 20
4.1. Программные средства реализации 20
4.2. Реализация предобработки видеофайлов 21
4.2. Реализация и обучение нейронной сети 24
4.3. Реализация системы 28
5. ТЕСТИРОВАНИЕ 29
5.1. Тестирование нейронной сети 29
5.2. Тестирование системы 29
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 30
ЛИТЕРАТУРА 31
📖 Аннотация
В данной работе представлена разработка системы для автоматического определения психологического подтипа человека согласно классификации К.Г. Юнга на основе анализа видеоданных с применением нейросетевых технологий. Актуальность исследования обусловлена потребностью в объективных и неинвазивных инструментах психологической диагностики, способных анализировать невербальное поведение, что представляет значительный интерес для прикладной психологии и человеко-компьютерного взаимодействия. В результате реализации проекта был создан программный комплекс, который, используя библиотеку компьютерного зрения OpenPose для скелетизации и извлечения позных ключевых точек, осуществляет классификацию индивидов на подтипы «интуит», «белый сенсорик» и «черный сенсорик» с помощью специально спроектированной и обученной искусственной нейронной сети. Научная значимость работы заключается в интеграции методов глубокого обучения с психологической типологией, демонстрирующей новый подход к интерпретации поведенческих паттернов, в то время как практическая ценность состоит в создании прототипа системы, пригодного для дальнейшего развития в области автоматизированного психологического тестирования и анализа поведения. Теоретической основой послужили труды К.Г. Юнга по психологическим типам, исследования по архитектурам нейронных сетей для распознавания действий, такие как работы Y. LeCun, а также современные разработки в области оценки позы, включая исследования Z. Cao и коллег по библиотеке OpenPose.
📖 Введение
Основные определения
Искусственная нейронная сеть (ИНС) - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы.
Скелетизация - нахождение скелета изображения.
Скелет изображения - утоньшение (эрозия) изображения до толщины в один пиксель.
Машинное обучение - класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решению множества сходных задач.
Глубокое обучение - часть методов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в наборах данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований.
Обучающая выборка - выборка, по которой производится настройка нейронной сети.
Контрольная (тестовая) выборка - выборка, по которой оценивается качество построенной сети.
Актуальность темы исследования
Согласно теории К.Г. Юнга [23], всех людей можно разделить на восемь групп в зависимости от их психологической установки и основной психологической функции, которые в совокупности определяют психологический тип индивида. Такая типология может служить как методом упорядочивания многообразного психологического опыта, так и инструментом психолога-практика для подбора специфического подхода к каждому пациенту.
На данный момент распознавание психотипа сводится или к прохождению специального тестирования, или к оценке личности испытуемого профессиональным психологом. Первый способ признан довольно неточным [20], второй же подразумевает проведение персональной диагностики, которая может включать интервью, стороннее наблюдение, изучение личности по доступным источникам и т.д. Эти методы имеют ряд таких недостатков, как сложность отделения неизменного в психике от приобретенного поведения, субъективность специалиста-типировщика, а также намеренное или бессознательное желание пациента подстроиться под определенный тип [21]. Данная задача требует более качественного и объективного решения: это позволило бы расширить применение типологии Юнга до таких областей, как планирование карьеры [18], отбор кадров и управление персоналом [19] (прогнозирование поведения человека в коллективе, расстановка по должностям), специально ориентированная реклама, составление специфических методик обучения [17].
Задачу распознавания психотипа можно отнести к задаче классификации, которая на сегодняшний день является важной областью применения нейронных сетей. Ввиду свойств нейросетевых технологий, в частности, способности к извлечению свойств высокого уровня абстракции из входных данных, спектр решаемых ими задач охватывает сферы от определения рукописных символов [7] до распознавания человека по походке [11], где они показывают значительные результаты.
Таким образом, разработка нейронной сети позволит объединить опыт множества психологов с помощью обучения на ярких, бесспорных представителях типа и осуществить точное и беспристрастное типирование. С помощью результатов типирования можно, например, удержать человека от работы в неподходящей для него опасной профессии, дав соответствующую рекомендацию.
Цель и задачи исследования
Целью данной работы является разработка системы распознавания психологического подтипа человека (экстравертная сенсорика, интровертная сенсорика или интуиция) по видеофрагменту с записью его движений согласно эмпирической типологии К.Г. Юнга с помощью нейросетевых технологий. Для выполнения этой задачи необходимо решить следующие подзадачи:
1) провести анализ программных аналогов и научной литературы в предметной области;
2) реализовать алгоритм предобработки исходных файлов, т.е. преобразования исходного видеофрагмента к последовательности данных для подачи на нейронную сеть;
3) подготовить обучающую и контрольную выборки;
4) реализовать, обучить и протестировать нейронную сеть;
5) разработать систему для определения психологического подтипа человека по классификации К.Г. Юнга.
Структура и объем работы
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, пяти основных разделов, заключения и библиографии. Объем работы составляет 32 страниц, объем библиографии - 23 наименования.
Содержание работы
В первой главе приводится описание предметной области, в рамках которой выполняется данная работа, и включает в себя обзор аналогов разрабатываемой системы и существующих решений поставленной задачи.
Во второй главе приводятся теоретические основы нейронных сетей, а также описаны основные возможности библиотеки OpenPose.
В третьей главе описывается топология нейронной сети, а также предобработка видеофайлов и варианты использования системы.
В четвертой главе описаны средства разработки, а также представлены детали реализации алгоритма предобработки видеофайла и нейронной сети.
В пятой главе описывается тестирование нейронной сети.
В заключении представлены основные результаты выполненной работы.
Искусственная нейронная сеть (ИНС) - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы.
Скелетизация - нахождение скелета изображения.
Скелет изображения - утоньшение (эрозия) изображения до толщины в один пиксель.
Машинное обучение - класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решению множества сходных задач.
Глубокое обучение - часть методов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в наборах данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований.
Обучающая выборка - выборка, по которой производится настройка нейронной сети.
Контрольная (тестовая) выборка - выборка, по которой оценивается качество построенной сети.
Актуальность темы исследования
Согласно теории К.Г. Юнга [23], всех людей можно разделить на восемь групп в зависимости от их психологической установки и основной психологической функции, которые в совокупности определяют психологический тип индивида. Такая типология может служить как методом упорядочивания многообразного психологического опыта, так и инструментом психолога-практика для подбора специфического подхода к каждому пациенту.
На данный момент распознавание психотипа сводится или к прохождению специального тестирования, или к оценке личности испытуемого профессиональным психологом. Первый способ признан довольно неточным [20], второй же подразумевает проведение персональной диагностики, которая может включать интервью, стороннее наблюдение, изучение личности по доступным источникам и т.д. Эти методы имеют ряд таких недостатков, как сложность отделения неизменного в психике от приобретенного поведения, субъективность специалиста-типировщика, а также намеренное или бессознательное желание пациента подстроиться под определенный тип [21]. Данная задача требует более качественного и объективного решения: это позволило бы расширить применение типологии Юнга до таких областей, как планирование карьеры [18], отбор кадров и управление персоналом [19] (прогнозирование поведения человека в коллективе, расстановка по должностям), специально ориентированная реклама, составление специфических методик обучения [17].
Задачу распознавания психотипа можно отнести к задаче классификации, которая на сегодняшний день является важной областью применения нейронных сетей. Ввиду свойств нейросетевых технологий, в частности, способности к извлечению свойств высокого уровня абстракции из входных данных, спектр решаемых ими задач охватывает сферы от определения рукописных символов [7] до распознавания человека по походке [11], где они показывают значительные результаты.
Таким образом, разработка нейронной сети позволит объединить опыт множества психологов с помощью обучения на ярких, бесспорных представителях типа и осуществить точное и беспристрастное типирование. С помощью результатов типирования можно, например, удержать человека от работы в неподходящей для него опасной профессии, дав соответствующую рекомендацию.
Цель и задачи исследования
Целью данной работы является разработка системы распознавания психологического подтипа человека (экстравертная сенсорика, интровертная сенсорика или интуиция) по видеофрагменту с записью его движений согласно эмпирической типологии К.Г. Юнга с помощью нейросетевых технологий. Для выполнения этой задачи необходимо решить следующие подзадачи:
1) провести анализ программных аналогов и научной литературы в предметной области;
2) реализовать алгоритм предобработки исходных файлов, т.е. преобразования исходного видеофрагмента к последовательности данных для подачи на нейронную сеть;
3) подготовить обучающую и контрольную выборки;
4) реализовать, обучить и протестировать нейронную сеть;
5) разработать систему для определения психологического подтипа человека по классификации К.Г. Юнга.
Структура и объем работы
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, пяти основных разделов, заключения и библиографии. Объем работы составляет 32 страниц, объем библиографии - 23 наименования.
Содержание работы
В первой главе приводится описание предметной области, в рамках которой выполняется данная работа, и включает в себя обзор аналогов разрабатываемой системы и существующих решений поставленной задачи.
Во второй главе приводятся теоретические основы нейронных сетей, а также описаны основные возможности библиотеки OpenPose.
В третьей главе описывается топология нейронной сети, а также предобработка видеофайлов и варианты использования системы.
В четвертой главе описаны средства разработки, а также представлены детали реализации алгоритма предобработки видеофайла и нейронной сети.
В пятой главе описывается тестирование нейронной сети.
В заключении представлены основные результаты выполненной работы.
✅ Заключение
В рамках данной работы была разработана система, которое позволяет определить психологический подтип человека («интуит», «белый сен- сорик», «черный сенсорик») в классификации К.Г. Юнга на основе открытой библиотеки OpenPose с помощью нейросетевых технологий. При этом были решены следующие задачи:
1) проведен анализ программных аналогов и научной литературы в предметной области;
2) разработан и реализован алгоритм предобработки данных;
3) сформированы обучающая и тестовая выборки;
4) реализована, обучена и протестирована нейронная сеть;
5) реализована и протестирована система для распознавания психотипа.
Дальнейшая работа может быть направлена в сторону улучшения точности классификации. Для этого в первую очередь необходимо существенно расширить размер и качество выборки, улучшить процесс предобработки и возможно изменить топологию нейронной сети.
1) проведен анализ программных аналогов и научной литературы в предметной области;
2) разработан и реализован алгоритм предобработки данных;
3) сформированы обучающая и тестовая выборки;
4) реализована, обучена и протестирована нейронная сеть;
5) реализована и протестирована система для распознавания психотипа.
Дальнейшая работа может быть направлена в сторону улучшения точности классификации. Для этого в первую очередь необходимо существенно расширить размер и качество выборки, улучшить процесс предобработки и возможно изменить топологию нейронной сети.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.