В статье представлены результаты исследования параметров движения глаз человека при применении им видеоокулографического
интерфейса для управления самоходным шасси. Показано, что в ходе проводимого эксперимента от заезда к заезду
сокращалось время, затрачиваемое испытуемыми на один заезд, снижалось количество ошибок и число испытуемых, не
осуществивших успешно свои заезды. От первого к третьему заезду увеличилась величина перемещения зрачка в положении
“нейтраль”, число команд в положении “нейтраль” от заезда к заезду уменьшалось. Амплитуда движения глаза для команды
“вперёд” значимо не изменялась от заезда к заезду, но, в то же время, этот показатель уменьшался по величине при
генерации команды “назад”. Применительно к показателю “расстояние перемещения зрачка” были выделены два кластера. Для
одного из них характерно значимо большее расстояние, на которое перемещался зрачок при командах “вправо”, “влево” или
“назад”. В ходе обучения наблюдалось исчезновение различий между двумя этими кластерами. При анализе полученных
результатов по критерию успешности завершения заезда установлено, что заезды, закончившиеся успехом, имели меньшее число
команд “вперёд” и “назад”, тем временем, как число команд поворотов и время нахождения в положении “нейтраль” для них
значимо не различалось.
Ключевые слова:
окулография, окулографический интерфейc, интерфейс человек-компьютер
Цитирование для раздела "Список литературы":
Туровский Я. А., Кургалин С. Д., Алексеев А. В.
Анализ движения глаз человека при управлении самоходным шасси с использованием системы видеоокулографического интерфейса.
Сенсорные системы.
2017.
Т. 31.
№ 1.
С. 51-58.
Цитирование для раздела "References":
Ya. A. Turovsky, Kurgalin S. D., Alekseev A. V.
Analiz dvizheniya glaz cheloveka pri upravlenii samokhodnym shassi s ispolzovaniem sistemy videookulograficheskogo interfeisa
[Analysis of human eye movements in the management of self-propelled chassis with video eye-tracking interface system].
Sensornye sistemy [Sensory systems].
2017.
V. 31(1).
P. 51-58
(in Russian).
Список литературы:
- Барабанщиков В.А., Жегалло А.В. Айтрекинг: Методы регистрации движений глаз в психологических исследованиях и практике M.: Когито-Центр, 2014. 128 с.
- Борзунов С.В., Кургалин С.Д., Максимов А.В., Туровский Я.А. Оценка скорости работы нейрокомпьютерного интерфейса, основанного на технологии SSVEP // Изв. РАН. ТиСУ. 2014. No 1. С. 121– 129
- Гланц С. Медико-биологическая статистика. М.: Практика, 1998. 459 с.
- Игнатовский В.В., Пестунов Д.А. Обработка данных окулографии с помощью ARM-микроконтроллера и компьютера // Вестник науки Сибири. 2014. No 3 (13). C. 53–57
- Кубряк О.В., Гроховский С.С. Практическая стабилометрия. Статические двигательно-когнитивные тесты с биологической обратной связью по опорной реакции. М.: Маска, 2012. 88 с.
- Кургалин С.Д., Алексеев А.В., Туровский Я.А. Компьютерная система мониторинга движения глаз // Информатика: проблемы, методология, технологии / Материалы XV Международной научно-методической конференции. Воронеж, 2015. С. 178–180
- Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. Современный подход. М.: Финансы и статистика, 1982. 198 с.
- Рябчикова Н.А., Базиян Б.Х., Полянский В.Б., Плетнев О.А. Роль саккадических движений глаз в когнитивных процессах // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2009. Т. 147. No 1. С. 12–15
- Славуцкая М.В., Моисеева В.В., Шульговский В.В. Внимание и движения глаз. Строение глазодвигательной системы, феноменология и программирование саккады // Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2008. Т. 58. No 1. С. 28–45
- Туровский Я.А., Алексеев А.В., Киселёва Е.В., Стогний О.С. Eye_Purpose_VI No 2014660844, зарегистрирован 16 октября 2014 г. (а) в реестре программ для ЭВМ
- Туровский Я.А., Алексеев А.В., Киселева Е.В., Шапошникова Т.В. GLAZDVIG 1.0 No 2014614928, зарегистрирован 14 мая 2014 (б) в реестре программ для ЭВМ
- Филин В.А. Автоматия саккад. М. Изд-во МГУ, 2002. 240 c.
- Gao X., Xu D., Cheng M. A BCI-Based environmental controller for the motiondisabled // IEEE Transactions on neural systems and rehabilitation engineering. 2003. V.11. No 2. P. 137–140.
- Lotte F., Congedo M., L ́ecuyer A. A review of classi cation algorithms for EEG-based brain-computer interfaces // J. Neural. Eng. 2007. V. 4. P. R1–R13.
- Martin W.C. Upper limb prostheses: A Review of the literature with a focus on myoelectric Hands WorkSafeBC. Evidence-Based Practice Group, 2011. 90 p.
- Microsoft (http://www.microsoft.com/en-us/kinectforwindows/). 2009.
- SensoMotoric Instruments (http://www.smivision.com/en/ gaze-and-eye-tracking-systems/home.html). 2010.
- Tobii (http://www.tobii.com/en/eye-tracking-research/ global/products/). 2010.
- Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J. Brain-computer interfaces for communication and control // Clinical Neurophysiology. 2002. V.113. Р.767–791.
- Zhu D., Bieger J., Molina G. A Survey of stimulation methods used in SSVEP-Based BCIs // Hindawi publishing corporation computational intelligence and neuroscience. 2010. Article ID702357.