Система с обратной связью для оценки состояния человека по его манере работы на клавиатуре
Аннотация
В данной работе предложена модель оценки эмоционального состояния человека, основанная на данных о его взаимодействии с компьютерной клавиатурой. Модель интегрирует механизм обратной связи, что значительно повышает точность прогнозирования эмоциональных состояний человека. Путем системного анализа динамики изменения параметров использования клавиатуры пользователем и наблюдения за индивидуальными факторами окружающей среды, предлагаемый подход позволяет не только предсказывать состояние пользователя клавиатуры, но и адаптируется к изменениям в его поведении. Результаты тестирования модели с помощью специально разработанного программного обеспечения подтвердили ее эффективность. Системы на основе моделей с обратной связью позволяют улучшить взаимодействие человека с интеллектуальными системами, способствуют развитию интеллектуальных систем и человека. Полученные результаты подтверждают необходимость и направление для улучшения человеко-машинного интерфейса и являются основой для будущей их интеграции в более сложные системы оценки психофизиологического состояния человека.
Литература
Sharma, Aditi, Kapil Sharma, and Akshi Kumar. "Real-time emotional health detection using fine-tuned transfer networks with multimodal fusion."Neural computing and applications 35.31 (2023): 22935-22948.
Lee, Eunjung, et al. "A design platform for emotion-aware user interfaces."Proceedings of the 2014 Workshop on Emotion Representation and Modelling in Human-Computer-Interaction-Systems. 2014.
Boyd, K L, and N Andalibi. "Automated emotion recognition in the workplace: How proposed technologies reveal potential futures of work."Proceedings of the ACM on human-computer interaction 7.CSCW1 (2023): 1-37.
Friesen, E, and P Ekman. "Facial action coding system: a technique for the measurement of facialmovement."Palo Alto 3.2 (1978): 5.
Zhao, G., and M. Pietikainen. ¨ "Dynamic texture recognition using local binary patterns with an application to facial expressions."IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 29.6 (2007): 915-928.
Vinciarelli, A., M. Pantic, and H. Bourlard. "Social signal processing: Survey of an emerging domain."Image and Vision Computing 27.12 (2009): 1743-1759.
Picard, Rosalind W. "Affective computing."MIT press, 2000.
Epp, Clayton, Michael Lippold, and Regan L. Mandryk. "Identifying emotional states using keystroke dynamics."Proceedings of the sigchi conference on human factors in computing systems. 2011.
Khanna, P., and M. Sasikumar. "Recognising emotions from keyboard stroke pattern."International journal of computer applications 11.9 (2010): 1-5.
Fairclough, S. H. "Fundamentals of physiological computing."Interacting with Computers 21.1-2 (2009): 133-145.
Zimmermann, P., S. Guttormsen, B. Danuser, and P. Gomez. "Affective computing - a rationale for measuring mood with mouse and keyboard."International Journal of Occupational Safety and Ergonomics 9.4 (2003): 539-551.
Li, J., K. Cheng, S. Wang, et al. "Feature selection: A data perspective."ACM Computing Surveys (CSUR) 50.6 (2017): 1-45.
Hou, Z., Q. Hu, and W. L. Nowinski. "On minimum variance thresholding."Pattern Recognition Letters 27.14 (2006): 1732-1743.
Granitto, P. M., C. Furlanello, F. Biasioli, et al. "Recursive feature elimination with random forest for PTR-MS analysis of agroindustrial products."Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 83.2 (2006): 83-90.
OpenWeatherMap. "API documentation."Retrieved from https://openweathermap.org/api.
Материал публикуется под лицензией:
