ФОРМАЛИЗАЦИЯ НАБОРА ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ДИНАМИКИ МАНИПУЛЯЦИЙ УСТРОЙСТВАМИ УПРАВЛЕНИЯ КУРСОРОМ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ ДИАГНОСТИКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОПЕРАТОРОВ БТС

  • А. В. Скринникова Южный федеральный университет
  • Н. Е. Сергеев Южный федеральный университет
Ключевые слова: Устройства управления, задача распознавания, индивидуальная динамика

Аннотация

Информативные признаки динамики манипуляций устройствами управления типа
стилус, палец, специальная ручка, мышь, трекбол, трекпоинт, сенсорная панель, ручка
управления типа джойстик, игровой пульт, клавиатура, систем типа Microsoft Kinect,
Leap Motion и т.п. играют важную роль при разработке программных комплексов иденти-
фикации операторов биотехнических систем по их индивидуальной динамике, при решении
задач диагностики различных психоэмоциональных состояний и эффективности деятель-
ности операторов в сферах технической и правоохранительной безопасности, медицин-
ской и энергетической сферах, образовании и др. Система таких признаков однозначно не
определена специалистами, поэтому решение этой задачи является актуальным. Цель
работы – формализовать набор информативных признаков динамики манипуляции уст-
ройствами управления курсором при решении задачи диагностики эффективности дея-
тельности операторов биотехнических систем. Поскольку вся сложность управления по-
добными устройствами переместилась с исполнительной части двигательных актов на
центральные механизмы их регуляции в качестве конкретного примера, не нарушая общно-
сти, рассматриваются данные, полученные при манипуляциях с клавиатурой и мышью. Для
достижения поставленной цели разработана схема взаимодействия оператора (биологи-
ческого звена) с техническим звеном биотехнических систем, представлен краткий обзор
наиболее часто используемых признаков динамики манипуляций устройствами управления,
рассмотрен байесовский подход при статистической постановке задачи распознавания, на
основе анализа ряда работ и собственных исследований произведена формализация набора
информативных признаков динамики клавиатурного почерка и динамики манипуляций мы-
шью, Также для диагностики эффективности деятельности операторов построены не-
четкие правила на основе этого набора информативных признаков. Прогноз эффективно-
сти деятельности операторов, построенный на нечетких правилах по отобранным при-
знакам, дал точность более 90 %. Для получения таких результатов был разработан про-
граммный комплекс. Преимуществом использования динамики манипуляций устройствами
управления курсором операторов биотехнических систем при решении задачи диагностики
эффективности деятельности операторов является отсутствие специального оборудова-
ния, требующего дополнительных затрат.

Литература

1. Lee J., Post R., Ishii H. ZeroN: Mid-Air Tangible Interaction Enabled by Computer Controlled
Magnetic Levitation, UIST’11, Santa Barbara, CA, USA, October 16–19, 2011, pp. 10.
2. Satybaldina D.Zh., Kalymova K.A. Razrabotka prilozheniya, upravlyaemogo zhestami, s
icpol'zovaniem Microsoft Kinect Sensor [The development of an application controlled by
gestures using a Microsoft Kinect Sensor], Sb .tr. 21-y mezhdunar. konf. «TSifrovaya
obrabotka signalov i ee primenenie» – DSPA-2019, Moskva, 27-29 marta 2019 g. [Collection
of truls of the 21st International Conference "Digital signal processing and its application" –
DSPA-2019, Moscow, March 27-29, 2019], pp. 525-529.
3. Skrinnikova A.V. Izmenenie individual'noy dinamiki manipulyatsiy ustroystvami upravleniya
kursorom pod vliyaniem emotsiy strakha i radosti [Changing the individual dynamics of manipulations
of cursor control devices under the influence of emotions of fear and joy], Izvestiya YuFU.
Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2013, No. 5 (142), pp. 246-251.
4. Bobyr' M.V., Skrinnikova A.V., Milostnaya N.A., Seregin S.P. Nechetkaya biotekhnicheskaya
sistema upravleniya proizvoditel'nost'yu cheloveka-operatora [Bioengineering fuzzy control
system performance of the human operator], Meditsinskaya tekhnika [Medical equipment],
2017, No. 4 (304), pp. 46-50.
5. Zimmermann P.G. Beyond Usability – Measuring Aspects of User Experience: dis. dr. sciences.
Swiss federal institute of technology. Zurich, 2008, 112 p.
6. Serzhantova M.V., Ushakov A.V. Konechnye tsepi Markova v model'nom predstavlenii
deyatel'nosti cheloveka-operatora v kvazistaticheskoy funktsional'noy srede [Finite Markov
chains in the model representation of human operator activity in a quasi-static functional environment],
Nauchno-tekhnicheskiy vestnik informatsionnykh tekhnologiy, mekhaniki i optiki
[Scientific and Technical Bulletin of Information Technologies, Mechanics and Optics], 2016,
Vol. 16, No. 3, pp. 524-532.
7. Partent 7698238 US, МПК G06F 17/00. Emotional controlled system for processing multimedia
data, A. Barletta(DE), B. Moser(DE), M. Mayer(DE); assignee Sony Duetschland GmbH,
Cologne (DE), 13.04.2010, 10 p.
8. Evdokimenkov V.N., Kim R.V., Krasil'shchikov M.N., Sebryakov G.G. Sistemy upravleniya
dvizhushchimisya ob"ektami [Control systems for moving objects], Izvestiya RAN. Teoriya i
sistemy upravleniya [Izvestiya RAS. Theory and control systems], 2015, No. 4, pp. 111-123.
9. Shlezinger M.I., Glavach V. Desyat' lektsiy po statisticheskomu i strukturnomu
raspoznavaniyu [Ten lectures on statistical and structural recognition]. Kiev: Naukova Dumka,
2004, 546 p.
10. Faynzil'berg L.S. Matematicheskie metody otsenki poleznosti diagnosticheskikh priznakov:
monografiya [Mathematical methods for evaluating the usefulness of diagnostic signs: monograph].
Kiev: Osvita Ukrainy, 2010, 152 p.
11. Dowland P., Furnell S. A long-term trial of keystroke profiling using digraph, trigraph, and
keyword latencies, Proc. of IFIP/SEC – 19th International Conf. on Information Security, Toulouse,
France, 2004, pp. 275-289.
12. Weiss A., Ramapanicker A., Shah P. [at al]. Mouse Movements Biometric Identification:
A Feasibility Study, Proc. of CSIS, Pace Univ., May 2007, pp. 21-28.
13. Singh S., Dr. K.V. Arya. Mouse interaction based authentication system by classifying the distance
travelled by the mouse, International Journal of Computer Applications, March 2011,
Vol. 17, No. 1. Available at: http://www.ijcaon-line.org/volume17/number1/pxc3872752.pdf
(accessed 29 November 2011).
14. Kaklauskas A., Zavadskas E.K., Seniut M.[at al]. Web-based biometric mouse decision
support system for user’s emotional and labour productivity analysis, The 25th Int. Symp.
Automation and Robotics in Construction, 2008, pp. 69-75.
15. Maehr W. Estimation of the user’s emotional state by mouse motions: diploma thesis for
Fachhochschule Vorarlberg ; iTec – Information and Communication Engineering. Dornbirn,
Austria, August 2005, pp. 145.
16. Nazar A., Traore I., Ahmed A.A.E. Inverse biometrics for mouse dynamics, Int. Journ. of Pattern
Recognition and Artificial Intelligence, 2008, Vol. 22, No. 3, pp. 461-495.
17. Akhremchik O.L., Bazulev I.I. Programmnyy kompleks dlya izmereniya vremeni audiomotornykh
reaktsiy operatorov sistem upravleniya khimiko-tekhnologicheskimi protsessami
[Software package for measuring the time of audio-motor reactions of operators of control systems
for chemical and technological processes], Programmnye produkty i sistemy [Software
products and systems], 2017, No. 2 (30), pp. 328-332.
18. Tsagarelli Yu.A. Trudy E.P. Il'ina kak entsiklopediya sovremennoy psikhologii [Ilyin is like an
encyclopedia of modern psychology], Psikhologiya cheloveka v obrazovanii [Human psychology
in education], 2019, Vol. 1, No. 4, pp. 330-340. DOI: 10.33910/2686-9527-2019-1-4-330-340.
19. Hughes M., Aulck L., Johnson P.W. Are there differences in typing performance and typing
forces between short and long travel keyboards, Reviews of Human Factors and Ergonomics,
Sep. 2011, Vol. 55, pp. 954-957.
20. Giot R., El-Abed M., Rosenberger Ch. Keystroke dynamics authentication, Biometrics. Pub:
InTech, 2011, pp. 157-182.
Опубликован
2021-01-19
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ III. ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ