Система керування поглядом на основі методу електроокулографії
| dc.contributor.advisor | Лисенко, Олександр Миколайович | |
| dc.contributor.author | Коцюбайло, Антон Васильович | |
| dc.date.accessioned | 2023-06-07T17:11:16Z | |
| dc.date.available | 2023-06-07T17:11:16Z | |
| dc.date.issued | 2023-05 | |
| dc.description.abstract | 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. | uk |
| dc.description.abstractother | As known, the method of electrooculography (EOG) enables the registration of eye's electrical activity with high speed by applying electrodes placed on the skin around a person's eyes. The electrodes record the eye's potential that occurs when its gaze direction changes. Eye-tracking systems commonly use this method to obtain EOG signals, which, after processing and classification, determine the user's gaze direction. This allows the user to control a computer, for example, by eye movement instead of using a mouse or keyboard. It is particularly important for individuals with disabilities who are unable to use traditional input devices. Moreover, eye-tracking systems are also used for eye movement tracking in medical research and psychology. The effectiveness of these systems primarily depends on the accuracy of EOG signal classification and the presence of a universal interface that expands its range of applications. Therefore, further development of existing approaches and technical solutions aimed at improving the reliability and universality of eye-tracking systems is currently an important and relevant task. The research for this dissertation was conducted at the Department of Electronic Computing Equipment Design (ECE) of the Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute (KPI) in accordance with the thematic research areas of this institution, scientific directions of the ECE department, as well as the priority direction of science and technology development in Ukraine, "Information and Communication Technologies." The purpose of this thesis is to enhance the reliability and universality of eye-tracking systems based on the EOG method by further developing existing approaches to their construction, including EOG signal classification methods, improvement of their structural and functional organization, development of algorithmic and software solutions for implementation, and creation of an eye-tracking system prototype based on these advancements. The following tasks were used to achieve the goal: Analyzed the EOG method and electrooculogram recording tools, conducted an analysis of modern eye-tracking systems, including the results of patent search, and formulated the research task. Analyzed modern methods of electrooculogram classification and proposed an improved structural and functional organization of the eye-tracking system. Performed simulation modeling of the classifier system using various classification methods and justified the selection of the base EOG signal classification method for use in the developed system. Created a prototype of the eye-tracking system, developed software for it, and conducted experimental research, including gaze control of a mini-robot and a computer mouse. The object of research is the process of registration, processing, and classification of EOG signals in eye-tracking systems. The subject of research is the methods of EOG signal classification and algorithmic and software solutions for eye-tracking systems. The methods of research are EOG methods, machine learning methods for signal classification, including logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, k-nearest neighbors, AdaBoost, XGBoost, Naïve Bayes, EEGNet, EEGNet_SSVEP, Deep Convolutional Network, Shallow Convolutional Network, and experimental research method. The scientific novelty of the obtained research results is as follows: A structurally-functional organization of the gaze control system has been proposed, which is characterized by the presence of two radio modem components between the EOG signal registration, processing, and classification path and the microcomputer, depending on the application. This provides flexibility and universality to the proposed solution. The selection of the "Random Forest" machine learning method as the basis for application in the gaze control system has been justified through testing and comparing the effectiveness (based on reliability criteria) of 12 methods for EOG signal classification. This allowed achieving a classification reliability of up to 91% with the selected method during testing. The practical importance of the obtained results is determined by the developed algorithmic and software solutions for implementing the proposed structurally-functional organization of the gaze control system, as well as the created prototype. The results of the thesis research have been approved at the International Multidisciplinary Scientific Internet Conference "World of Scientific Research. Issue 18," held in Ternopil (Ukraine) - Perevorsk (Poland) on April 20-21, 2023. Publications: Based on the dissertation material, one printed work has been published in the collection of scientific publications of the conference (see Appendix A): Kotsiubailo, Anton V. Gaze Control System Based on Electrooculography Method. In Proceedings of the International Multidisciplinary Scientific Internet Conference "World of Scientific Research. Issue 18," Ternopil (Ukraine) - Perevorsk (Poland), April 20-21, 2023, pp. 274-277. | uk |
| dc.format.extent | 125 с. | uk |
| dc.identifier.citation | Коцюбайло, А. В. Система керування поглядом на основі методу електроокулографії : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Коцюбайло Антон Васильович. - Київ, 2023. - 125 с. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/56788 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | Київ | uk |
| dc.publisher.place | КПІ ім. Ігоря Сікорського | uk |
| dc.subject | система керування поглядом, | uk |
| dc.subject | робот, | uk |
| dc.subject | метод | uk |
| dc.subject | електроокулографія | uk |
| dc.subject | алгоритм | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | класифікатор | uk |
| dc.subject | програма | uk |
| dc.subject.udc | 004.8; 004.9; 004.78 | uk |
| dc.title | Система керування поглядом на основі методу електроокулографії | uk |
| dc.type | Master Thesis | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 2 з 2
Вантажиться...
- Назва:
- Kotsiubailo_magistr_prezentatsia.pdf
- Розмір:
- 10.23 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
- .
Ескіз недоступний
- Назва:
- Kotsiubailo_magistr.docx
- Розмір:
- 14.41 MB
- Формат:
- Microsoft Word XML
- Опис:
- .