Анализ методов определения психофизического состояния обучаемого по фотографическим снимкам

NovaInfo 32, скачать PDF
Опубликовано
Раздел: Технические науки
Просмотров за месяц: 7
CC BY-NC

Аннотация

В данный момент существует несколько способов получения информации о психофизическом состоянии человека. К ним относится метод, основанный на определении пульса человека, заключающийся в том, что рассчитывается отклонение головы от изначальной оси под давлением крови в сосудах.

Ключевые слова

ОБУЧАЕМЫЙ, ПСИХОФИЗИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ

Текст научной работы

Введение

Определение психо-физического состояния человека, взаимодействующего с АОС является достаточно актуальной задачей, в связи с тем, что дает возможность правильно скорректировать нагрузку на человека, а так же повысить его производительность при решении каких либо задач.

Постановка проблемы

На данный момент все большее внимание уделяется проблемам эффективного взаимодействия человека и различных информационных систем. Для осуществления адаптации информационной системы к конкретному пользователю необходимо как можно более точно определить его текущее психо-физическое состояние, на основании которого могут быть приняты различные решения, например по изменению количества, длительности и стиля предоставляемого материала в автоматизированных обучающих системах.

В настоящее время происходить достаточно интенсивное изучение методов диагностики состояния человека как физического, так и психологического, для последующей обработки и анализа полученной информации.

Цель данной работы заключается в следующем:

Повысить эффективность взаимодействия пользователя с автоматизированной обучающей системой за счет более точного диагностирования его психофизического состояния.

В данный момент существует несколько способов получения информации о психофизическом состоянии человека. К ним относится метод, основанный на определении пульса человека, заключающийся в том, что рассчитывается отклонение головы от изначальной оси под давлением крови в сосудах.

Метод определения пульса по снимкам с web-камеры

Пусть имеется одномерный приёмник. С данного приемника можно получить сигнал I(x,t)=f(x). На картинке он нарисован чёрным (для некоторого момента t). В следующий момент времени сигнал I(x,t+1)= f(x+Δ) (синий). Усилить этот сигнал, это значит получить сигнал I’(x,t+1)= f(x+(1+α)Δ). Где α — коэффициент усиления.

Рисунок 1.

Разложив его в ряд Тейлора можно получить следующую зависимость:

I'(x,t+1)\approx f(x)+(1+a)\delta(t)\frac{\partial f(x)}{\partial x}
Пусть:
B(x,t)=\delta(t)\frac{\partial f(x)}{\partial x}

B= I(x,t+1)-I(x,t)

Рисунок 2.

Для того что бы усилить подаваемый сигнал нужно умножить B на (1+α). Получаем (красный график):

Рисунок 3.

В реальных кадрах может присутствовать несколько движений, каждое из которых будет идти с разной скоростью. Приведённый выше способ — не точный, поэтому используем классический подход для решения этой проблемы, который и использовался в работе — разложить движения по частотным характеристикам (как пространственным, так и временным).

Рисунок 4.

На первом этапе происходит разложение изображения по пространственным частотам. Этот этап, кроме того, реализует получение дифференциала \frac{\partial f(x)}{\partial x}. При использовании фазового подхода, амплитуда и фаза считается фильтрами Габбора разного порядка:

Рисунок 5.

Пусть I — используемый фильтр, тогда: I=e^\frac{l^2}{2\sigma^2}\cos2\pi\sigma l

Нормируем I фильтр, тогда: \int I=0

l — расстояния пикселя от центра фильтра. Взяв такой фильтр только для одного значения окна σ.

Для усиления сигнала, дающего характерный отклик на частоте ω в временной последовательности кадров. Используя пространственный фильтр с окном σ, дает возможность определить примерный дифференциал в каждой точке. Используя временную функцию, дающую отклик на движение и коэффициент усиления. Умножая на синус той частоты, которую нужно усилить (функция, дающая временной отклик), получаем:

I(x,y,t)=I(x,y,t)+\alpha\cdot\sum_{t_0}^t\left(I(x,y,t-\tau)\oplus G(\sigma)\right)\cdot\sin(t-\tau)

В итоге логика работы получается:

Рисунок 6.

Заключение

Существующие на данный момент методы определения психофизического состояния обучаемого возможно улучшить за счет подключения к уже существующим новые способы определения состояния человека. Например, по движению глаз, частоте моргания и т.д.

Возможны следующие исследования зависимостей положения глаз на фотографии от психофизического состояния человека, колебания головы от давления в сосудах.

В результате проведённых исследований будет представлено формализованное описание математической модели модуля определения психофизического состояния обучаемого, а также разработано программное средство, оценивающее психофизического состояния обучаемого.

Читайте также

Список литературы

  1. Жбанков О.В., Толстой Е.В. - Технология контроля психофизического состояния студентов и управления им. lib.sportedu.ru/press/tpfk/19 97N8/p4 0-43.htm
  2. Панкова Л.А., Рыбанов А.А. Исследование методов адаптации к обучаемому в современных компьютерных обучающих системах // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2008. Т. 5. № 5. С. 67-69.
  3. Юрков Н. К. Мышинный интеллект и обучение человека: монография - Пенза: Информационно- издательский центр ПензГУ, 2008. - 226 с. http://people.csail.mit.edu/billf/publications/Phase-Based_Video.pdf
  4. http://people.csail.mit.edu/mrub/papers/vidmag.pdf

Цитировать

Вагина, В.Е. Анализ методов определения психофизического состояния обучаемого по фотографическим снимкам / В.Е. Вагина, Л.А. Макушкина. — Текст : электронный // NovaInfo, 2015. — № 32. — URL: https://novainfo.ru/article/3260 (дата обращения: 22.05.2022).

Поделиться