Детальная информация
Название | Разработка аналитической модели распознавания поведения пользователя в 3D симуляторе: выпускная квалификационная работа магистра: 27.04.04 - Управление в технических системах ; 27.04.04_07 - Распределённые интеллектуальные системы управления |
---|---|
Авторы | Михеев Дмитрий Владимирович |
Научный руководитель | Потехин Вячеслав Витальевич |
Другие авторы | Киселева Людмила Анатольевна |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2018 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | Компьютерное моделирование ; Изображения ; Распознавание образов |
УДК | 004.932'1 |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 27.04.04 |
Группа специальностей ФГОС | 270000 - Управление в технических системах |
Ссылки | Отзыв руководителя ; Рецензия |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-939 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\55709 |
Дата создания записи | 06.11.2018 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
В данной работе основное внимание было уделено трехмерному эксперименту с сенсорным экраном, предназначенным для изучения данных траекторий движения руки и их последующего воздействия на опыт пользователя при взаимодействии с данным экраном. Основная цель этого тезиса состояла в том, чтобы проанализировать траектории движения руки. Эти данные были собраны при съемке видеороликов с повышенной частотой кадров при взаимодействии испытуемогои компьютера с при помощи трехмерного сенсорного экрана. Траектории руки записывались для каждой экспериментальной сессии в виде последовательностей расположения руки испытуемого. Используя параметры траектории руки, такие как местоположение целевого объекта и его параллакс, текущие параметры оценивали функции, позволяющие классифицировать классы параллакса. Был разработан механизм анализа траекторий движения руки. Траектории руки были отфильтрованы с помощью локально-линейной модели (алгоритм loess). Для достижения цели работы было извлечено 40 свойств траекторий, чтобы предоставить полезную информацию о поведении испытуемого. Модели классификации траекторий руки были реализованы с максимальной точностью 73% для классификации двух классов и 33% для классификации четырех классов. Сделан вывод о том, что траектории являются сложными данными для классификации.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
- РЕФЕРАТ
- THE ABSTRACT
- содержание
- ВВЕДЕНИЕ
- 1 ОПИСАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА С 3D СИМУЛЯТОРОМ
- 1.1 Система измерения траекторий движения руки
- 1.2 Отслеживание движения руки
- 2 МЕТОДЫ АНАЛИЗА ТРАЕКТОРИЙ ДВИЖЕНИЯ РУКИ
- 2.1 Предобработка данных
- 2.1.1 Фильтрация траекторий
- 2.1.2 Уменьшение размерности
- 2.2 Извлечение признаков
- 2.2.1 Скорость и ускорение
- 2.2.2 Положение и точность
- 2.2.3 Характеристики, представляющие интерес для анализа указательных действий
- 2.3 Кластеризация траекторий
- 2.4 Классификация траекторий
- 2.5 Прогнозирование траекторий
- 2.1 Предобработка данных
- 3 ОПИСАНИЕ ПРОЦЕССА АНАЛИЗА ТРАЕКТОРИЙ
- 3.1 Технология пайплайн
- 3.2 Фильтрация траекторий
- 3.3 Генерация особенностей траекторий
- 3.4 Преобразование данных
- 3.4.1 Уменьшение размерности
- 3.4.2 Нормализация данных
- 3.5 Классификация
- 3.5.1 Метод опорных векторов
- 3.5.2 Random Forest
- 3.5.3 Многослойный персептрон
- 4 ЭКСПЕРИМЕНТЫ
- 4.1 Входные данные
- 4.2 Результаты экспериментов
- 4.2.1 Эксперименты над исходным набором данных
- 4.2.2 Бинарная классификация
- 4.2.3 Классификация четырех классов
- Заключение
- Список литературы
Количество обращений: 102
За последние 30 дней: 0