Дисертацію присвячено вирішенню актуальної науково-практичної задачі, що полягає у створенні методів та засобів нелінійної динамічної ідентифікації окуло-моторної системи (ОМС) на основі моделей Вольтерри у вигляді багатовимірних перехідних функцій (БПФ) та їх застосуванню в інформаційних системах діагностики психофізіологічного стану людини і розпізнавання особистості.За допомогою розроблених обчислювальних алгоритмів і програмних засобів обробки експериментальних даних (відгуків на тестові візуальні стимули) отримано нелінійні динамічні моделі ОМС людини у вигляді перехідних функцій першого, другого та третього порядку. Отримані результати ідентифікації ОМС надають можливості ранньої діагностики нейродегенеративного процесу при хворобах Паркінсона та синдромів паркінсонізму, а також можуть бути використані в діагностичних дослідженнях при встановленні стадії захворювання; при апаратній корекції зору; в ергатичних системах при професійному відборі операторів швидкоплинних технологічних процесів, водіїв транспортних засобів, пілотів та льотчиків; для біометричної ідентифікації користувачів в комп’ютерних система та мережах у пристроях захисту інформації. Розроблено методику експериментальних досліджень ОМС людини з використанням інноваційної технології айтрекінгу отримання емпіричних даних для ідентифікації ОМС у вигляді БПФ за допомогою відеореєстрації відгуків на тестові візуальні стимули з різною відстанню від стартової позиції, що відображаються на екрані монітора комп’ютера в різних напрямах (по горизонталі, по вертикалі, по діагоналі). Запропоновано і теоретично обґрунтовано формальні співвідношення, які представляють універсальні вирази для оцінки діагональних перетинів багатовимірних перехідних функцій (n-вимірних інтегралів від ядер Вольтерри) ОМС у вигляді лінійної комбінації відгуків ОМС на тестові візуальні стимули, що дало змогу алгоритмізувати і спростити програмну реалізацію процедури ідентифікації.Запропоновано метод побудови апроксимаційної моделі ОМС на основі поліному Вольтерри із застосуванням технології айтрекінга. На відміну від відомих методів для визначення діагональних перетинів багатовимірних перехідних функцій використовується регуляризований метод найменших квадратів, що дозволяє підвищити точність та обчислювальну стійкість процедури ідентифікації.Розроблено обчислювальні алгоритми та інструментальні програмні засоби детермінованої ідентифікації ОМС на основі рядів і поліномів Вольтерри у вигляді БПФ із використанням тестових візуальних стимулів і технології айтрекінгу. Розвинуто інформаційну технологію діагностування психофізіологічних станів людини та біометричної ідентифікації особистості за рахунок використання в якості джерела первинних даних інформаційних моделей ОМС типу «вхід-вихід» на основі рядів і поліномів Вольтерри. Для побудови моделей застосовується технологія айтрекінгу. Це дозволяє підвищити точність моделювання ОМС і, як наслідок, підвищити достовірність діагностування в просторі запропонованих евристичних ознак, які визначаються за допомогою інтегральних і диференціальних перетворень БПФ ОМС, що значно спрощує визначення ознак та практичну реалізацію байєсовських класифікаторів.Результати дисертаційної роботи впроваджені при реалізації методу проектів в навчанні учнів-членів Малої академії наук в рамках виконання інноваційного StartUp-проекту «Айтрекінг в дослідженні когнітивних процесів» згідно з угодою про співпрацю між Національним університетом «Одеська політехніка» МОНУ та Одеською спеціалізованою школою №117 Одеської міської ради Одеської області. Результати дисертаційної роботи використовуються в навчальному процесі кафедри комп’ютеризованих систем та програмних технологій Національного університету «Одеська політехніка» при викладанні лекційних курсів, виконанні лабораторних робіт та при розробці тем магістерських дипломних робіт.

Постачальник даних: УкрІНТЕІ (Український Інститут науково-технічної експертизи та Інформації)

  Завантажити автореферат