В качестве одного из критериев изменения функционального состояния человека-оператора исследователи используют информацию о состоянии его глаз. Для получения этой информации они разработали алгоритм на основе вычисления меры близости (евклидово расстояние) между эталонными описаниями открытых или закрытых глаз и описанием области глаза на анализируемом изображении. Доля корректных распознаваний состояний областей глаз (открыты или закрыты) составила 98% при поворотах и наклонах головы не более, чем на 10° в отсутствии очков.

Еще одной характеристикой состояния человека-оператора являлся показатель двигательной активности его головы. Была разработана система, включающая в себя алгоритмы оценки положения и наклона головы, которая позволяла сделать заключение о наличии утомления на основании анализа двигательных паттернов, связанных с положением головы, частотой кивания и др. Отклонения от требуемых параметров свидетельствовали либо о наличии нештатной ситуации, либо отклонений в состоянии человека-оператора. Тестирование проводилось в условиях управления автомобилем и при выполнении игровых заданий на симуляторе. При определении состояния человека-оператора система правильно идентифицировала его в 93% случаев.

На основе исследовательской модели зрения BMV была разработана система для автоматического анализа медицинских (рентгеновских) изображений. Для описания каждого изображения формировалась модельная траектория осмотра, и оценивалось распределение частот встречаемости ее угловых параметров.

Результаты настоящей работы создают научно-технический задел для развертывания НИР и ОКР, применительно к авиации, космонавтике, железнодорожному транспорту, медицине, робототехнике, тренажерным системам, человеко-машинным комплексам и эргатическим системам специального назначения. Такие НИР и ОКР будут направлены на разработку нового поколения высокоэффективных систем контроля состояния операторов, поддержки принятия решений в сложных и лимитированных по времени условиях, профессиональных систем обучения.

На следующем этапе особое внимание будет уделено разработке методов бесконтактного контроля состояния и поведения человека. Кроме того, полученные на предыдущих этапах результаты психофизических тестов позволят разработать комплексный подход для оценки доминирующего типа зрительного внимания и для создания профессионально ориентированных тестов, основанных на параметрах глазных движений.

Ссылки на публикации в рецензируемых научных журналах, включенных в базы данных WEB OF SCIENCE и SCOPUS):

                Колтунова Т.И., Подладчикова Л.Н., Шапошников Д.Г., Владимирский Б.М., Л.Д.Сыркин, Б.И. Крючков, В.М. Усов Динамика длительности фиксаций и событийно-связанных потенциалов при предъявлении проявляющихся изображений и дистракторов // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. – 2015. – т.101. – 10. –сс. 1202-1212.

Osinov V.A., Pelmeneva E.S., Shaposhnikov D.G. Classification of medical images using a model of formation of the trajectories of the examination // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2015. – 4. – рр.705-709.

Samarin A.I., Koltunova T.I., Osinov V.A., Shaposhnikov D.G., Podladchikova L.N. Scanpaths of complex image viewing: insights from experimental and modeling studies // Perception. - 2015. –v.44. – 8-9. –pp. 1064- 1076.