Разработка и исследование моделей восприятия видеоинформации при помощи технологии регистрации движения глаз и методов фрактальной обработки изображенийНИР

Соисполнители НИР

ИРЭ им. В.А. Котельникова Соисполнитель

Источник финансирования НИР

грант РФФИ

Этапы НИР

# Сроки Название
1 2 января 2012 г.-31 декабря 2012 г. Разработка и исследование моделей восприятия видеоинформации при помощи технологии регистрации движения глаз и методов фрактальной обработки изображений
Результаты этапа: Целью проекта являлось разработка и исследование моделей восприятия видеоинформации при помощи технологии регистрации движения глаз и методов фрактальной обработки изображений. Основными задачами проекта являлись: разработка фрактального метода анализа данных для обработки траектории движения глаз при наблюдении графической информации; проведение экспериментальных исследований движения глаз на материале изображений разной графической сложности; применение разработанного метода для оценки процессов распознавания изображений, замаскированных шумами; определение критерия для оценки индивидуальных особенностей считывания информации. Полученные в ходе выполнения проекта данные представлены в виде итогового отчета, включающего описание следующих пунктов: 1) Анализ современных технологий регистрации движения глаз наблюдателя и методов обработки траекторий движения глаз; 2) Разработка методов и критериев анализа траекторий движения глаз, а именно: а) разработка методов фрактальной обработки траектории движения глаз при зрительном восприятии графической информации; б) разработка критериев для определения индивидуальных особенностей считывания информации наблюдателем при восприятии изображений различной сложности; в) разработка методов распознавания графического изображения, замаскированного шумами; г) разработка методов оценки индивидуальных особенностей траектории движения глаз при чтении текстов; 3) Описание экспериментальных исследований индивидуальных особенностей движения глаз в различных типах задач, а именно: а) исследования особенностей собственно физиологических, не связанных с когнитивными процессами, движений глаз; б) исследования индивидуальных особенностей движения глаз при решении задач визуального поиска и сравнительного анализа графических изображений разной сложности; в) исследования индивидуальных особенностей движения глаз при наблюдении сложных стилевых изображений, таких как произведения живописи; г) исследования индивидуальных особенностей движения глаз в процессах восприятия лиц, оценки их эмоционального выражения, оценки их привлекательности.
2 7 января 2013 г.-18 декабря 2013 г. Разработка и исследование моделей восприятия видеоинформации при помощи технологии регистрации движения глаз и методов фрактальной обработки изображений
Результаты этапа: Для моделирования и исследования восприятия видеоинформации с помощью технологии регистрации движения глаз была разработана новая методика обработки растровой графической информации, которая позволяет отображать графические объекты на комплексную плоскость в виде векторов, однозначно определяемых формой изображения. Предложенная методика позволяет решать задачи распознавания, идентификации объекта и определения ориентации фигуры на плоскости с использованием методов статистического, корреляционного и фрактального анализа. Предложенный подход основан на применении известного метода определения фрактальной размерности, используемого для исследования сложных недифференцируемых кривых. Методы фрактального анализа являются более адекватной формой обработки паттернов движения глаз, поскольку могут более достоверно выявить особенности когнитивных процессов обработки информации. Кроме того, предполагается, что они также более чувствительны к индивидуальным особенностям зрительного восприятия. В проекте использованы современные алгоритмы кодирования цифровых растровых изображений, использующие представление изображения в виде длинной развернутой строки. На этом принципе основаны многие алгоритмы сжатия и кодирования изображения. Наиболее эффективными являются фрактальные алгоритмы кодирования, поскольку на его основе можно разрабатывать модели распознавания объектов (разделение по классам, распознавание масштабированного и повернутого объекта и т.д.), а также выделять объекты при наличии шумов и помех различной природы. Для эффективной обработки графической информации предложен новый метод представления контурных изображений на основе кодирования углового расположения соседних пикселей в скользящем измерительном окне. Такое «двумерное» кодирование позволяет представить любое контурное изображение в виде комплексного числа, что позволяет в дальнейшем использовать соответствующий современный математический аппарат. Применение новых методов позволило получить новые результаты- выявить индивидуальные особенности процесса считывания графической информации. Было показано, что критерием различения может служить угол наклона средней линии кривой отражающей результаты последовательных операций определения длины записи с применением измерительного элемента с уменьшающимся размером. Этот параметр позволил выявить существенные отличия в характере рассмотрения одного и того же изображения у разных наблюдателей, а также различия в рассмотрении разных изображений у конкретного наблюдателя. Разработанный критерий позволил определить количественный показатель, позволяющий сопоставлять различные по сложности графические изображения (пейзажи, изображения фракталов, изображения произведений искусства и т.д.) с индивидуальными характеристиками наблюдателя. Применение фрактальных методов позволило получить новые результаты по опознанию изображений, предъявляемых на фоне шумов. Было показано, что при увеличении отношения сигнал/шум хаотические движения глаз становятся все более упорядоченными- они либо сканируют форму изображения (для простых изображений), либо выделяют наиболее информативные точки (для сложных изображений). Применение когнитивных технологий, учитывающих особенности визуального восприятия графической информации человеком, позволит создать эффективные инструментальные средства и методы для разработки технологических модулей и законченных прикладных информационных систем.
3 12 июня 2014 г.-10 декабря 2014 г. Разработка и исследование моделей восприятия видеоинформации при помощи технологии регистрации движения глаз и методов фрактальной обработки изображений
Результаты этапа: Основными задачами проекта являлись: разработка фрактального метода анализа данных для обработки траектории движения глаз при наблюдении графической информации; проведение экспериментальных исследований движения глаз на материале изображений разной графической сложности; применение разработанного метода для оценки процессов распознавания изображений, замаскированных шумами; определение критерия для оценки индивидуальных особенностей считывания информации; Для моделирования и исследования процессов восприятия видеоинформации с помощью технологии регистрации движения глаз была разработана новая методика обработки растровой графической информации, которая позволяет отображать графические объекты на комплексную плоскость в виде векторов, однозначно определяемых формой изображения. Предложенный подход основан на применении метода определения фрактальной размерности, используемого для исследования сложных недифференцируемых кривых. Предложенная методика позволяет решать задачи распознавания, идентификации объекта и определения ориентации фигуры на плоскости. Показано, что методы фрактального анализа являются эффективным способом обработки паттернов движения глаз, поскольку могут более достоверно выявить общие и индивидуальные особенности когнитивных процессов обработки информации. Для кодирования цифровых растровых изображений были использованы современные алгоритмы, использующие представление изображения в виде длинной развернутой строки. На этом принципе основаны многие современные алгоритмы сжатия и кодирования изображения. Наиболее эффективными являются фрактальные алгоритмы кодирования, поскольку на его основе можно разрабатывать модели распознавания объектов (разделение по классам, распознавание масштабированного и повернутого объекта и т.д.), а также выделять объекты при наличии шумов и помех различной природы. Для эффективной обработки графической информации предложен новый метод представления контурных изображений на основе кодирования углового расположения соседних пикселей в скользящем измерительном окне. Такое «двумерное» кодирование позволяет представить любое контурное изображение в виде комплексного числа, что позволяет в дальнейшем использовать соответствующий современный математический аппарат. Применение фрактальных алгоритмов к анализу треков движения глаз позволило выявить индивидуальные особенности процесса считывания графической информации. Было показано, что критерием различения может служить угол наклона средней линии кривой отражающей результаты последовательных операций определения длины записи с применением измерительного элемента с уменьшающимся размером. Разработанный критерий позволил определить количественный показатель, позволяющий сопоставлять различные по сложности графические изображения (пейзажи, изображения фракталов, изображения произведений искусства и т.д.) с индивидуальными характеристиками движения глаз наблюдателя. Применение фрактальных методов позволило выявить новые закономерности процессов опознания изображений, предъявляемых на фоне шумов. Было показано, что процесс распознавания объекта начинается с неосознанных движений глаз. При увеличении соотношения сигнал/шум хаотические движения глаз становятся все более упорядоченными и отображают внешнюю форму при предъявлении простых изображений и выделяют наиболее информативные смысловые точки при предъявлении сложных изображений.

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".