Метод та інформаційна технологія побудови непараметричної динамічної моделі око-рухового апарату

Автор(и)

  • Александр Алексеевич Фомин Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, р. Одеса, Україна, 65044, Україна
  • Масри Моханад Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м Одеса, Україна, 65044, Україна
  • Виталий Данилович Павленко Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна
  • Анна Николаевна Фёдорова Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м Одеса, Україна, 65044, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.41448

Ключові слова:

око-руховий апарат, моделювання, непараметричні динамічні моделі, ядра Вольтерра, багатовимірні перехідні характеристики

Анотація

Запропоновано новий метод побудови непараметричної динамічної моделі око-рухового апарату людини з урахуванням його інерційних і нелінійних властивостей на основі даних експерименту «вхід-вихід». Отримала подальший розвиток технологія відстеження поведінки зіниці за допомогою відеореєстрації, що дозволило визначати динамічні характеристики ока за даними спостережень «вхід-вихід». На основі експериментальних даних із застосуванням ефективних обчислювальних алгоритмів і програмних засобів обробки даних отримана непараметрична динамічна модель системи руху ока людини.

Біографії авторів

Александр Алексеевич Фомин, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, р. Одеса, Україна, 65044

Кафедра комп'ютеризованих систем управління

Кандидат технічних наук, доцент 

Масри Моханад, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м Одеса, Україна, 65044

Аспірант

Кафедра комп'ютеризованих систем управління

Виталий Данилович Павленко, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Доктор технічних наук, професор

Кафедра комп'ютеризованих систем управління

Анна Николаевна Фёдорова, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м Одеса, Україна, 65044

Кафедра комп'ютеризованих систем управління

Посилання

  1. Kepler, J., Linz, U. (2004). Biomechanical Modelling of the Human Eye. Netzwerkfür Forschung, Lehreund Praxіs, Linz, 231.
  2. Guestrin, E. D., Eizenman, M. (2006). General Theory of Remote Gaze Estimation Using the Pupil Center and Corneal Reflections. IEEE Trans. Biomed. Eng., 53 (6), 1124–1133. doi:10.1109/tbme.2005.863952
  3. Kopaeva, V. G. (Ed.) (2012). Eye diseases. Fundamentals of ophthalmology. Moscow: Medicine, 552.
  4. Shamshinova, A. M., Wolkov, V. V. (1999). Functional methods of research in ophthalmology. GEOTAR-Media, 416.
  5. Baziyan, B. H., Chigaleychik, L. A., Teslenko, E. L., Lachinova, D. R. (2007). Using the analysis of the trajectories of eye movements, head and hands for early functional diagnosis of Parkinson's disease. Bulletin of Experimental Biology and Medicine, 143 (5), 484–486.
  6. Jansson, D., Medvedev, A., Axelson, H., Nyholm, D. (2015). Stochastic anomaly detection in eye-tracking data for quantification of motor symptoms in Parkinson's disease. Advances in Experimental Medicine and Biology, 823, 63–82. doi: 10.1007/978-3-319-10984-8_4
  7. Jansson, D., Medvedev, A. (2014). Volterra modeling of the smooth pursuit system with application to motor symptoms characterization in Parkinson's disease. European Control Conference (ECC), 1856–1861. doi: 10.1109/ecc.2014.6862207
  8. Westwick, D. T. (1995). Methods for the Identification of Multiple–Input Nonlinear Systems. Departments of Electrical Engineering and Biomedical Engineering, McGill University, Montreal, Quebec, Canada.
  9. Giannakis, G. B., Serpedin, E. (2001). A bibliography on nonlinear system identification. Signal Processing, 81 (3), 533–580. doi: 10.1016/s0165-1684(00)00231-0
  10. Doyle, F. J., Pearson, R. K., Ogunnaike, B. A. (2001). Identification and Control Using Volterra Models. Published Springer Technology & Industrial Arts, 314.
  11. Sidorov, D. N. (2013). Methods of analysis of integrated dynamic models: theory and applications. Irkutsk: ISU, 293.
  12. Boyd, S., Jang, Y. S., Chua, L. O. (1983). Measuring Volterra Kernels. IEEE Trans. on Circuits and Systems, 30 (8), 571–578. doi: 10.1109/tcs.1983.1085391
  13. Pavlenko, V. D., Pavlenko, S. V. (2014). Deterministic methods of identification of nonlinear systems in the form of models Volterra. XII All-Russian Conference on Control (VSPU’2014). Moscow: Proceedings [Electronic resource]. Moscow: Institute of Control Problems V. A. Trapeznikova RAS, 2830–2841.
  14. Masri, M. M. (2014). Building of approximation Volterra model for nonlinear system using multi-stage test signals. Mathematical and computer modeling Series: Technical sciences: proc. of Institute of Cybernetics of V.M. Glushkov NAS Ukraine, Kamenetz-Podolsk National University of I. Ogienko, 11, 107-116. [in Russian]
  15. Pavlenko, V. (2009). Compensatory method of Identification of Nonlinear Dynamic Systems as Volterra kernels. Proceedings of the Odessa polytehnical University Press, 2 (32), 121–129. [in Russian]
  16. Pavlenko, V., Fomin, A. (2008). Methods For Black–Box Diagnostics Using Volterra Kernels. Proc. of the 2nd Int. Conf. on Inductive Modelling (ICIM’2008), Kyiv, Ukraine, 104-107.
  17. Pavlenko V., Fomin, A. (2008). Method for Modeling and Fault Simulation using Volterra kernels. Proc. 6th IEEE East–West Design & Test Symposium (EWDTS’08). Lviv, Ukraine, 204–207.
  18. Pavlenko, V., Fomin, A. (2011). Informational technology of model diagnostics for non-linear objects. Informatics and mathematical methods in modeling, 1 (1), 57–65. [in Russian]

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-04-20

Як цитувати

Фомин, А. А., Моханад, М., Павленко, В. Д., & Фёдорова, А. Н. (2015). Метод та інформаційна технологія побудови непараметричної динамічної моделі око-рухового апарату. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(9(74), 64–69. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.41448

Номер

Том 2 № 9(74) (2015): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Інформаційно-керуючі системи

Ліцензія

Авторське право (c) 2015 Александр Алексеевич Фомин, Масри Моханад, Виталий Данилович Павленко, Анна Николаевна Фёдорова

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.