Система керування поглядом на основі методу електроокулографії
Вантажиться...
Дата
2023-05
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Київ
Анотація
Магістерська дисертація складається з 125 сторінок, в якій міститься 56 рисунків, використано 33 джерел.
Актуальність. Як відомо, метод електроокулографії (ЕОГ) забезпечує реєстрацію електричної активності очей з високою швидкістю шляхом застосування електродів, які розміщуються на шкірі навколо органа зору людини. При цьому електроди реєструють потенціал очей, який виникає при зміні напрямку її погляду. Системи керування поглядом, як правило, використовують цей метод для отримання ЕОГ-сигналів, які після їх обробки та класифікації забезпечують визначення напрямку погляду користувача. Це дозволяє йому, наприклад, керувати комп'ютером за допомогою погляду замість використання миші або клавіатури. Особливо важливо це для людей з обмеженими можливостями, які не можуть ними користуватися. Крім того, системи керування поглядом також знаходять застосування для відстеження рухів очей при проведенні медичних досліджень та в психології. При цьому ефективність цих систем визначається, насамперед, показником достовірності класифікації ЕОГ-сигналів та наявністю у них універсального інтерфейсу, що розширює її область використання. Саме тому подальший розвиток існуючих підходів та технічних рішень, направлених на підвищення достовірності та універсальності систем керування поглядом наразі є важливим та актуальним завданням.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційні дослідження проводилися на кафедрі конструювання електронно-обчислювальної апаратури (КЕОА) ФЕЛ КПІ ім. Ігоря Сікорського відповідно до тематики наукових досліджень цього закладу, наукових напрямків діяльності кафедри КЕОА, а також пріоритетного напрямку розвитку науки і техніки України “Інформаційні та комунікаційні технології”.
Метою дисертаційної роботи є підвищення достовірності та універсальності систем керування поглядом на основі методу ЕОГ шляхом подальшого розвитку існуючих підходів їх побудови, включаючи методи класифікації ЕОГ-сигналів, удосконалення їх структурно-функціональної організації, розроблення алгоритмічних і програмних рішень реалізації та створення макета системи керування поглядом на їх основі.
Для досягнення поставленої мети в роботі вирішувалися наступні задачі:
проаналізовано метод ЕОГ та засоби реєстрації електроокулограм, виконано аналіз сучасних систем керування поглядом, включаючи результати патентного пошуку та сформульовано постановку завдання дослідження;
проведено аналіз сучасних методів класифікації електроокулограм та запропоновано удосконалену структурно-функціональну організацію системи керування поглядом;
проведено імітаційне моделювання класифікатора системи з використанням відомих методів класифікації та обґрунтовано вибір базового методу класифікації ЕОГ-сигналів для використання в розроблюваній системі;
створено макет системи керування поглядом, розроблено для нього пакет програмного забезпечення та виконано його експериментальні дослідження, включаючи керування поглядом міні-роботом та мишкою ПК.
Об’єктом дослідження є процес реєстрації, обробки та класифікації ЕОГ-сигналів в системах керування поглядом.
Предметом дослідження є методи класифікації ЕОГ-сигналів та алгоритмічні і програмні рішення системи керування поглядом.
Методи дослідження. В роботі використано методи ЕОГ, машинного навчання для класифікації сигналів: логістична регресія, дерево рішень, випадковий ліс, алгоритм опорних векторів, К-найближчих сусідів, AdaBoost, XGBoost, Naïve Bayes, нейромережа EEGNet, EEGNet_SSVEP, DeepConvolutional Network, Shallow Convolutional Network та метод експериментальних досліджень.
Наукова новизна отриманих результатів дослідження полягає в наступному:
запропоновано структурно-функціональну організацію системи керування поглядом, відрізняльною особливістю якої є наявність в ній 2-х радіомодемних складових між трактом реєстрації, обробки і класифікації ЕОГ-сигналів і мікрокомп’ютером, що забезпечує гнучкість та універсальність запропонованого рішення, в залежності від застосунку;
обґрунтовано вибір в якості базового для застосування в системі керування поглядом методу машинного навчання «Випадковий ліс» шляхом проведеного тестування та порівняння ефективності (за критерієм достовірності) 12 методів класифікації ЕОГ-сигналів, що дозволило досягти достовірність класифікації вибраним методом при його тестуванні до рівня 91%.
Практичне значення отриманих результатів визначається розробленими алгоритмічними та програмними рішеннями реалізації запропонованої структурно-функціональної організації системи керування поглядом та створеним її макетом.
Апробація результатів дисертації. Результати дисертаційних досліджень апробовано на Міжнародній мультидисциплінарній науковій інтернет-конференції «Світ наукових досліджень. Випуск 18», м. Тернопіль (Україна) – м. Переворськ (Польща), 20-21 квітня 2023р.
Публікації. За матеріалами дисертації опубліковано 1 друковану працю в збірнику наукових публікацій конференції (див. Додаток А):
Коцюбайло Антон Васильович. Система керування поглядом на основі методу електроокулографії // Збірник наукових публікацій Міжнародної мультидисциплінарної наукової інтернет-конференції «Світ наукових досліджень. Випуск 18», м. Тернопіль (Україна) – м. Переворськ (Польща), 20-21 квітня 2023р. – С. 274-277.
Опис
Ключові слова
система керування поглядом,, робот,, метод, електроокулографія, алгоритм, машинне навчання, класифікатор, програма
Бібліографічний опис
Коцюбайло, А. В. Система керування поглядом на основі методу електроокулографії : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Коцюбайло Антон Васильович. - Київ, 2023. - 125 с.