Искусственный интеллект и принятие решений
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Искусственный интеллект и принятие решений:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Искусственный интеллект и принятие решений, 2017, выпуск 3, страницы 21–37 (Mi iipr251)  
Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)

Анализ данных

Распознавание психофизиологических состояний пользователей на основе скрытого мониторинга действий в компьютерных системах

В. И. Васильевa, А. Е. Сулавкоb, Р. В. Борисовc, С. С. Жумажановаb

a Уфимский государственный авиационный технический университет
b Омский государственный технический университет
c Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия
PDF полного текста (1149 kB) Список цитирования (5)
Аннотация: Установлено, что признаки голоса, клавиатурного почерка и характера работы субъекта с компьютерной мышью содержат информацию о следующих психофизиологических состояниях оператора: нормальное, усталость, опьянение, возбужденное, расслабленное (сонное). Признаки голоса лучше всего позволяют распознавать усталость или сонное состояние диктора. Клавиатурный почерк, помимо указанных состояний, имеет признаки, характеризующие нормальное состояние оператора. Некоторые особенности работы с мышью содержат информацию о сонном состоянии и состоянии опьянения. Проведен эксперимент по распознаванию состояний на основе стратегии Байеса и нейросетевого подхода, наилучший результат: 5,9% ошибок определения состояния за время мониторинга субъекта до 100 секунд.
Ключевые слова: клавиатурный почерк, биометрический признак, особенности голоса, идентификация психофизиологических состояний, параметр работы с компьютерной мышью.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 16-37-50045
1Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ грант № 16-37-50045.
Англоязычная версия:
Scientific and Technical Information Processing, 2018, Volume 45, Issue 6, Pages 398–410
DOI: https://doi.org/10.3103/S0147688218060096
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: В. И. Васильев, А. Е. Сулавко, Р. В. Борисов, С. С. Жумажанова, “Распознавание психофизиологических состояний пользователей на основе скрытого мониторинга действий в компьютерных системах”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2017, № 3, 21–37; Scientific and Technical Information Processing, 45:6 (2018), 398–410
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{VasSulBor17}
\by В.~И.~Васильев, А.~Е.~Сулавко, Р.~В.~Борисов, С.~С.~Жумажанова
\paper Распознавание психофизиологических состояний пользователей на основе скрытого мониторинга действий в компьютерных системах
\jour Искусственный интеллект и принятие решений
\yr 2017
\issue 3
\pages 21--37
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/iipr251}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=30009265}
\transl
\jour Scientific and Technical Information Processing
\yr 2018
\vol 45
\issue 6
\pages 398--410
\crossref{https://doi.org/10.3103/S0147688218060096}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/iipr251
  • https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2017/i3/p21
    • Эта публикация цитируется в следующих 5 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Искусственный интеллект и принятие решений
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:22
    PDF полного текста:9
    Список литературы:1
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024