Застосування інтегральних моделей око-рухової системи, побудованих за даними айтрекінгу в ортогональних напрямках

Анотація

Досліджено можливість оцінювання психофізіологічного стану людини на основі математичного моделювання око-рухової системи (ОРС) за експериментальними даними айтрекінгу. Для опису динаміки ОРС використано інтегральні нелінійні моделі, представлені квадратичними поліномами Вольтерри у вигляді багатовимірних перехідних характеристик. Експериментальні дані «вхід-вихід» отримано під час ідентифікаційних експериментів із візуальними ступінчатими тестовими сигналами, що дозволило побудувати моделі ОРС для двох ортогональних напрямків руху очей: горизонтального (Model1) та вертикального (Model2). На основі перехідних характеристик моделей сформовано діагностичні простори ознак двох типів: евристичний простір ознак та простір, побудований на основі коефіцієнтів вейвлет-декомпозиції. Для підвищення репрезентативності вибірки застосовано аугментацію датасетів шляхом додавання адитивного гаусового шуму з рівнями 1%, 3% та 5%. Ефективність класифікації психофізіологічного стану оцінювали величиною імовірності правильного розпізнавання (ІПР) із використанням байєсівського класифікатора та методу опорних векторів (SVM) при застосуванні процедури Stratified k-Fold cross-validation. Повний перебір поєднань ознак дозволив визначити найбільш інформативні поєднання двох та трьох ознак у просторах, що досліджувались. Отримані результати показали, що аугментація датасетів та використання багатовимірних комбінацій ознак суттєво підвищують точність класифікації. Максимальні значення ІПР отримано при використанні евристичних просторів ознак для комбінованого датасету, який сформовано на основі моделей Model1 та Model2. Отримані результати підтверджують ефективність використання інтегральних моделей ОРС, що будуються за даними айтрекінгу в ортогональних напрямках, в інтелектуальних інформаційних системах для оцінювання психофізіологічного стану людини на основі методів машинного навчання.