Моделювання інтелектуальної діяльності людини-оператора як системи опрацювання зображень

Показано, що відношення часу перебування оператора в конкретному стані до часу всієї роботи дає аналог імовірності перебування його в цьому стані.

Розроблена модель перебування оператора в екстремальній ситуації і виходу з неї, яка характеризує його нервово-психічне перенапруження у формі збігу в часі двох імпульсів: першого прямокутного - перебування в цьому стані і представленого різницею одиничних функцій

та другого нелінійного - спадної амплітуди

,

де - ступінь перенапруження, а вид нелінійності.

Для моделювання виходу з такого стану запропоновано, в залежності від постановки задачі, використовувати різні за формою диференціальні рівняння першого порядку. На основі цих моделей обґрунтовано поняття остаточного перенапруження та накопичення втоми і запропоновано метод визначення моменту вжиття рекреаційних заходів.

В п'ятому розділі представлено напрямки та методи вирішення проблеми оцінювання показників інтелектуальної діяльності персоналу. Здійснено модернізацію системи оцінювальних критеріїв операторської діяльності для об'єктивної класифікації операторів за індивідуальними можливостями, щодо успішності виконання даної роботи та відношенням до неї, оскільки саме індивідуальне дослідження роботи конкретного оператора дає матеріал для побудови моделі його інтелектуальної діяльності.

Теоретично обґрунтовано і експериментально підтверджено, що значення часу розпізнавання вхідних зображень, які є сумарними тривалостями послідовних процедур пошуку, аналізу та прийняття рішень, щодо виявленого об'єкта уваги, відповідають розподілу Вейбула. Тобто, якщо імовірність розпізнавання зображення за час має експоненціальний розподіл

,

а час визначає суб'єктивна складність зображення , то на основі узагальненого психофізичного закону, який зв'язує стимул і реакцію, маємо зв'язок

,

з якого

,

де є індивідуальними параметрами кожного оператора. Оскільки вплив різних внутрішніх та зовнішніх чинників спричинює девіацією значень часу логічно розглядати , як випадкову величину

.

Тоді для і ймовірність розпізнання оператором зображення за час менший часу експозиції відповідає розподілу Вейбула

.

Доповнено і вдосконалено на основі розподілу Вейбула систему показників якості операторської діяльності, до яких віднесені, наведені в табл. 6:

Таблиця 3

Базою цих показників є відношення , яке визначають за гістограмою або функцією щільності розподілу індивідуальних значень часу розпізнавання наданих зображень, де

Проведений аналіз змісту гістограми виявив такі її недоліки: відсутність однозначності і точності у визначенні кількості, величини та положення інтервалів; значну залежність її форми від цих величин; невідповідність значення середини інтервалу середньому значенню варіант в ньому, незначна кількість вузлів апроксимації, що у випадку застосування методу найменших квадратів має низьку адекватність апроксимації за рахунок значних відхилень між емпіричними значеннями та їх відповідниками для апроксимованої функції.

Експериментально перевірено способи побудови гістограми за реперними точками - модою і медіаною, за яких в обидві сторони будують інтервали. За медіану взято серединне значення варіант варіаційного ряду. Значення моди визначали: як середину найбільшої лінійної ділянки обвідної варіаційного ряду з найменшим кутом нахилу до осі абсцис, як значення моди рівнів модового інтервалу, графічним та аналітичним методами для побудованої гістограми та як значення другої похідної обвідної варіаційного ряду, апроксимованої поліномом третього степеня. Проте, суттєвого підвищення ефективності і адекватності у визначенні параметрів аналітичної функції щільності розподілу на основі гістограм не досягнуто.

Враховуючи, що варіаційний ряд є найбільш представницьким відображенням вибіркових варіант, а обвідна нормованого варіаційного ряду є оберненою функцією кумуляти їхнього розподілу, як показано, запропоновано використовувати саме її, для визначення параметрів розподілу експериментальних даних.

Знайдені на основі експериментів значення параметрів індивідуальних розподілів показали, що вибіркові дані кожного оператора обсягу , приведені до діапазону , для значень величин інтервалів групування: 0.01, 0.015, 0.02, 0.025, 0.05, 0.1 дають різні значення параметрів розподілу наведені в табл.

Таблиця 4

Показано, що за однакових умов експерименту деякі індивідуальні вибірки можуть відповідати іншим подібним за видом розподілам, наприклад бета або гама, можливо, як за рахунок особливостей внутрішньої структури їх джерела - людини так і як суміші впливу різних випадкових чинників. Результати апроксимації індивідуальних даних наведеними для прикладу розподілами та визначених в цих випадках параметрів розподілів і показника оперативності представлені в табл.

Таблиця 5

В системах обробки візуальної інформації найбільш загальними критеріями ефективності роботи операторського персоналу є: достовірність вибору рішень та витрати часу на їх реалізацію. Якість першого критерію переважно визначають експертними методами. Другий критерій допускає кількісне визначення і характеризує оперативність особи, що приймає рішення.

В якості загального критерію індивідуальної інтелектуальної діяльності людини-оператора запропоновано показник функціональної ефективності , який відображає максимальне використання його функціональних можливостей для найкращого розв'язання поставлених перед ним конкретних задач. Зміст цього показника полягає в тому, що враховується взаємозв'язок між: оцінкою наданого зображення - усередненою характеристикою розпізнавальної складності, визначеної для кожного зображення добутком значення інтенсивності шумового поля на математичне сподівання - значень часу розпізнавання зображення „операторами-експертами” в низці експериментів

;

імовірністю правильного розпізнавання та витратами часу на розпізнавання у вигляді співвідношення

.

Якщо протягом роботи функціональний стан змінюється, то показник визначають для конкретного - го рівня, враховуючи імовірність перебування в даному стані - відношенням сумарного часу перебування в „стані” до повного часу роботи та значення для зображень розпізнаваних в цьому стані, що дає

.

Висновки

В роботі розв'язана науково-прикладна проблема побудови засад теорії розроблення методів та засобів моделювання інтелектуальної діяльності людини як системи опрацювання зображень на основі концепції розкриття індивідуальних залежностей "вхід - стан" та "вхід - стан - вихід" шляхом розвитку її в напрямках розроблення: апріорних моделей інтелектуальної діяльності, пов'язаної з опрацюванням зображень; засобів побудови та градуювання розпізнавальної складності спеціалізованих тестових зображень; методу формального визначення функціонального стану оператора; критеріїв оцінювання індивідуальних показників оперативності та функціональної ефективності. Сумарний результат теоретичних висновків і проведених експериментів підтверджує високу якість та об'єктивність розроблених методів та засобів для створення моделей інтелектуальної діяльності як системи, підвищує ефективність досліджень, аналізу та моделювання процесів опрацювання зорової інформації людиною та забезпечує створення відповідних алгоритмів опрацювання зображень для систем штучного інтелекту.

1. Розроблено, на основі існуючих сучасних представлень психофізики сприйняття в сенсі відображення інтелектуальної діяльності людини-оператора як системи опрацювання зображень, метод моделювання процесу розпізнавання зорових образів людиною за наявності на них шумів і завад в таких аспектах: розробки вхідних спеціалізованих зображень-тестів, методу визначення функціонального стану оператора та критеріїв оцінювання оперативності прийняття рішень, який забезпечує розв'язування задач візуального контролю, використання та уточнення ознакового простору та моделювання системних залежностей опрацювання оператором зображень.

2. Сформульовано, на основі впровадженого поняття інформативної області ознаки об'єкта уваги та означень шумового поля і його інтенсивності, принцип класифікації практично важливих шумових полів за способом їх побудови: генерування координат шумових елементів, локалізація шумових елементів за розгорткою растру, прив'язка шумових елементів до вузлів гратки та досліджені їх властивості, що є базою для створення зображень-тестів з заданими розпізнавальними характеристиками.

3. Розроблені моделі створення та застосування шумових полів відображають: зниження інтенсивності поля за рахунок перекриття шумових елементів, втрату об'єктами уваги ознак при зміні параметрів алгоритму побудови поля, втрату ознак за рахунок зміни локалізації регулярного шумового поля в площині зображення, що дозволяє побудувати критерій оцінювання розпізнавальної складності зображень-тестів шляхом накладання на ці зображення шумових полів з заданою шкалою градацій їх інтенсивності, отримати дискретні рівні втрат інформативності для цих зображень і забезпечити відповідну метрику при визначенні системних залежностей "вхід - стан" та "вхід - стан - вихід" для побудови їх математичних моделей.

4. Розроблено математичні моделі взаємодії елементів шумового поля з об'єктами уваги двох типів - "вибивання" та "налипання", а саме залежностей: втрати ознак, зміни площі, периметра, компактності форми та кількості незв'язаних областей від зміни величини однорідних за формою шумових елементів та їх інтенсивності, які визначають основні характеристики тестових зображень.

5. Розроблено модель розгортки растру і на її основі побудовані моделі перетворень зображення об'єкта уваги: симетрії, поворотів, зміни масштабу і локалізації, а також алгоритми: визначення габаритних розмірів області об'єкта уваги, виділення самого об'єкта та форми його контуру, апроксимації її прямокутниками, обчислення його центра ваги, площі, периметра та кількості незв'язаних областей.

6. Розроблено алгоритм моделювання об'єктів випадкової форми та досліджено його роботу в залежності від значень його параметрів та структури використовуваних твірних елементів, що забезпечило створення випадкових текстурованих фонів для зображень-тестів реальних ситуацій та їх фрагментів.

7. Розроблено означення малорозмірного зображення об'єкта уваги для дискретних тестових зображень за критерієм співвідношення величин його периметра і площі, охопленої ним, та досліджені властивості таких об'єктів стосовно використання їх в тестових зображеннях, що усунуло його довільне трактування.

8. Сформульовано принцип визначення функціонального стану оператора та його фаз за положенням тренду нормованих даних в "коридорах", визначених рівнями працездатності і розроблено способи підвищення ефективності та адекватності методів його реалізації для врахування системних залежностей в моделюванні інтелектуальної діяльності.

9. Проведено порівняльний аналіз відомих методів згладжування, який показав особливості кожного з них стосовно розв'язуваної задачі: ковзне середнє є кращим для симетричних розподілів даних, експоненціальне згладжування є більш відповідним для асиметричних розподілів, медіана фільтрація слабо зменшує дисперсію даних, допускає лише декілька повторень і своєрідним чином групує дані; в результаті чого розроблено: критерій оцінювання глибини згладжування часових рядів за зменшенням дисперсії рівнів для побудови моделей індивідуальних трендів, адекватних згладженим даним; спосіб визначення сталої експоненціального згладжування, на основі параметрів асиметричної щільності розподілу даних, який дає значення сталої в межах загально прийнятих рекомендацій, а також відображає їх індивідуальний характер.

10. Розроблено модель тренду функціонального стану людини-оператора в класі поліномів з від'ємними та додатними цілими степенями, параметри якої для нормованих даних відповідають вагам основних робочих фаз, а її правомірність обґрунтована в класі функцій скінченої варіації; на цій підставі розроблено узагальнену модель перебування оператора в екстремальних нестандартних ситуаціях, виходу з них в результаті прийняття відповідного рішення та накопичення оператором втоми, що дає підстави для визначення моментів запровадження рекреаційних заходів.

11. Розроблено критерій оцінювання функціональної ефективності інтелектуальної діяльності людини-оператора на основі залежності "вхід - стан - вихід", який враховує розпізнавальну складність зображень, імовірність допущення помилок та тривалість часу його ефективної діяльності і є визначальним при організації і проведенні професійного відбору, атестації та ідентифікації операторського персоналу.

12. Розроблено коректний метод визначення параметрів розподілу рівнів індивідуальних часових рядів на основі апроксимації їх кумуляти, побудованої шляхом врахування значення частості кожного рівня, чим підтверджено недоцільність групування таких даних та використання гістограми з цією метою, та вдосконалено і доповнено систему індивідуальних показників оперативності на основі щільності розподілу рівнів часових рядів, параметри якого визначені розробленим методом.

13. Проведено аналіз базових параметрів системи індивідуальних показників оперативності опрацювання зображень, використовуючи апроксимацію кумуляти експериментальних даних теоретично обґрунтованим розподілом Вейбула та аналогічними за формою бета- і гама-розподілами, показано можливість їх використання та відмінність між показниками, визначеними за кожним з них.

Отримані наукові результати можуть бути використані в експериментальних психологічних дослідженнях, в тренажерних системах підготовки операторського персоналу для візуалізації та організації процесів навчання в системах обробки, розпізнавання та опрацювання зображень для оцінювання їх робочих алгоритмів, а також впроваджені в навчальний процес в Національному університеті "Львівська політехніка" при викладанні дисципліни “Методи розпізнавання образів”.

Список опублікованих праць за темою дисертації

1. Камінський Р.М. Імовірнісний аспект маскувального впливу завад при розпізнаванні об'єктів в людино-машинних інтерфейсах обробки зображень // Доповіді НАНУ. - 2001. - №4. - С.77 - 81.

2. Каминский Р.Н. Оценка оперативности действий персонала в системах управления // Проблемы управления и информатики. - 1997. - №2. - С.132 - 140.

3. Камінський Р.М. Моделювання динаміки оперативності космонавта в умовах тривалого перебування на пілотованих системах // Космічна наука і технологія. - 1998. - Т.4, №4. - С.156 - 165.

4. Камінський Р.М. Реалізація принципу розгортки в задачах синтезу і моделювання тестових зображень для дослідження людино-машинних інтерфейсів // Інформаційні технології і системи. - 1998. - Т.1, № 1-2. - С.145 - 151.

5. Камінський Р.М. Моделювання динаміки часу розпізнавання зображень об'єктів людиною-оператором // Інформаційні технології і системи. - 2001. - Т.4, №1-2. - С.65 - 72.

6. Камінський Р.М. Підхід до побудови шкали складності розпізнавання зображень об'єктів в людино-машинних системах // Інформаційні технології і системи. - 2002. - Т.5, №1-2. - С. 132 - 139.

7. Камінський Р.М. Розподіл функцій між оператором і комп'ютером в людино-машинному інтерфейсі обробки зображень // Інформаційні технології і системи. - 2003. - Т.6, №1-2. - С.108 - 114.

8. Камінський Р.М. Роль моделей операторської діяльності в розробці тестів для оцінювання ефективності автоматизованих систем обробки та розпізнавання зображень // Інформаційні технології і системи. - 2004. - Т.7, № 2. - С.5 - 18.

9. Камінський Р.М. Перетворення зображень дефектів у сканівних системах неруйнівного контролю // Фізико-хімічна механіка матеріалів. - 1997. - Т.33, №5. - С.113 - 114.

10. Камінський Р.М. Вплив завад на розпізнавальні властивості об'єктів // Відбір і обробка інформації. - Львів: ФМІ, 2004. - Вип.20(96). - С.102 - 108.

11. Камінський Р.М. Оцінювання функціональної ефективності людино-машинного інтерфейсу обробки візуальної інформації // Відбір і обробка інформації. - Львів: ФМІ, 2004. - Вип.21(97). - С.85 - 90.

12. Камінський Р.М. Математичний підхід до організації роботи людино-машинного інтерфейсу обробки та розпізнавання візуальної інформації // Технічні вісті. - 2000. - №1(10)-2(11). - С.43 - 46.

13. Камінський Р.М. Статистичні аспекти процесу розпізнавання зображень в людино-машинному інтерфейсі // Вісник Державного університету "Львівська політехніка" "Прикладна математика". - 1998. - № 341. - С. 129 - 133.

14. Камінський Р.М. Формальна організація даних експериментальних досліджень операторської діяльності // Вісник Державного університету "Львівська політехніка" "Прикладна математика". - 1999. - № 364. - С. 131 - 134.

15. Камінський Р.М. Особливості формалізації розпізнавання зображень в людино-машинних системах обробки візуальної інформації // Вісник Державного університету "Львівська політехніка" "Прикладна математика", 2000, № 407. - С. 139 - 143.

16. Камінський Р.М. Властивості шумових полів для тестування систем обробки та розпізнавання зображень // Вісник Національного університету "Львівська політехніка" "Комп'ютерна інженерія та інформаційні технології". - 2001. - № 433. - С. 73 - 79.

17. Камінський Р.М. Створення шумових полів методом розгортки растру // Вісник Національного університету "Львівська політехніка" "Комп'ютерна інженерія та інформаційні технології". - 2002. - № 468. - С. 109 - 117.

18. Камінський Р.М. Порівняльний аналіз методів згладжування часових рядів з асиметричним розподілом рівнів // Вісник Національного університету "Львівська політехніка" "Комп'ютерна інженерія та інформаційні технології". - 2003. - № 481. - С. 126 - 136.

19. Камінський Р.М. Властивості та характеристики малорозмірних об'єктів в тестових зображеннях систем розпізнавання та обробки зорових образів // Вісник Національного університету "Львівська політехніка" "Комп'ютерна інженерія та інформаційні технології". - 2003. - № 496. - С. 153 - 162.

20. Камінський Р.М. Регулярні шумові поля // Вісник Національного університету "Львівська політехніка" "Комп'ютерна інженерія та інформаційні технології". - 2004. - № 521. - С. 159 - 166.

21. Камінський Р.М. Розробка підходу та алгоритму побудови тестових зображень для оцінювання автоматизованих систем обробки та розпізнавання зорової інформації // Комп'ютерні технології друкарства. - Львів: Українська академія друкарства, 2004. - №12. - C. 275 - 286.

22. Камінський Р.М. Визначення параметрів розподілу на підставі кумуляти для показника оперативності персоналу автоматизованих систем розпізнавання зображень // Моделювання та інформаційні технології. - К: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова - 2003. - вип.23. С. 100 - 108.

23. Камінський Р.М. Моделювання процесів надання вхідної інформації в людино-машинному інтерфейсі обробки та розпізнавання зображень // Моделювання та інформаційні технології. - К: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова, 2004 - вип. 28. - С. 121 - 129.

24. Kaminskii R.N. The Time Factor in Estimating the Human Operator Activity in the Human-Machine Interface of Information Technologies and Systems // Pattern Recognition and Image Analysis. - 1994. - Vol.4, №3. - P. 326 - 324.

25. Kaminsky R. Mathematical modeling of binary image and object and noise interaction by scanning method // Machine GRAPHICS & VISIONS. - 1996. - Vol.5, №1-2. - P.141 - 146.

26. Камінський Р.М. Градуювання складності розпізнавання зображень з використанням шумових полів // Праці Міжн. конф. з автоматичного управління. "Автоматика-2000". - Львів: ДНДІ Інформаційної інфраструктури, 2000. - Т.6. - С. 229 - 237.

27. Камінський Р.М. Аналіз, моделювання та оцінювання стану оператора в системах оперативного розпізнавання зображень // Праці Міжн. конф. з індуктивного моделювання. "МКІМ-2002". - Львів: ДНДІ Інформаційної інфраструктури, 2002. - Т.1, Ч.2. - С. 228 - 234.

28. Камінський Р.М. Моделювання операторської діяльності в рекреаційному аспекті // Праці Другого Міжн. конгресу „Інформатизація рекреаційної та туристичної діяльності: Перспективи культурного та економічного розвитку”. - Трускавець (Львів): ДНДІ Інформаційної інфраструктури, 2003. - С.32 - 39.

Анотація

Камінський Р.М. Моделювання інтелектуальної діяльності людини-оператора як системи опрацювання зображень. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.23 - системи та засоби штучного інтелекту. - Державний науково-дослідний інститут інформаційної інфраструктури, Львів, 2007.

Дисертацію присвячено принципам побудови теорії розробки методів і засобів моделювання інтелектуальної діяльності людини-оператора як системи опрацювання зображень на основі концепції розкриття індивідуальних залежностей "вхід - стан" та "вхід - стан - вихід" шляхом розвитку її в таких напрямках: побудови апріорних моделей інтелектуальної діяльності, розробки способів і засобів градуювання розпізнавальної складності спеціалізованих тестових зображень, розробки методу формального визначення функціонального стану людини-оператора, створення критеріїв оцінювання індивідуальних показників оперативності та функціональної ефективності цієї діяльності.

Розвинуто теорію взаємодії шуму з об'єктами уваги на зображеннях та створення спеціалізованих тестових зображень з заданою складністю їх розпізнання. Запропоновано означення малорозмірного зображення об'єкта та досліджено його властивості стосовно використання його в тестових зображеннях. Розроблено математичну модель тренду часового ряду значень тривалостей розпізнавання зображень наданої послідовності та спосіб об'єктивного визначення функціонального стану оператора, що дозволило визначати фази його стану та рівні працездатності, а також побудувати моделі його перебування в екстремальних ситуаціях, виходу з них і накопичення втоми. Запроваджено коректний метод визначення параметрів розподілу значень часу розпізнання зображень на основі кумуляти, побудованої за частістю кожної варіанти вибірки, що дозволило вдосконалити і доповнити систему індивідуальних показників оперативності. Розроблено критерій оцінювання функціональної ефективності інтелектуальної діяльності, що враховує розпізнавальну складність опрацьованих зображень, функціональний стан людини-оператора та імовірність допущення ним помилки.

Основні результати роботи знайшли практичне застосування в науково-дослідних темах, а методичні розробки використовуються в навчальному процесі.

Ключові слова: інтелектуальна діяльність, шумове поле, розпізнавальна складність, малорозмірне зображення об'єкта, тестове зображення, функціональний стан оператора, показник оперативності, функціональна ефективність.

Аннотация

Каминский Р.Н. Моделирование интеллектуальной деятельности человека-оператора как системы обработки изображений. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.23 - системы та средства искусственного интеллекта. - Государственный научно-исследовательский институт информационной инфраструктуры, Львов, 2007.

Диссертация посвящена принципам построения теории разработки методов и средств моделирования интеллектуальной деятельности человека-оператора как системы обработки изображений на основании концепции раскрытия индивидуальных зависимостей "вход - состояние" и "вход - состояние - выход" в таких направлениях: построения априорных моделей интеллектуальной деятельности, разработки способов и средств градуирования распознавательной сложности специализированных тестовых изображений, разработки метода формального определения функционального состояния человека-оператора, создания критериев оценивания индивидуальных показателей оперативности и функциональной эффективности этой деятельности.

Разработан, на основании современных представлений психофизики зрительного восприятия, класс моделей распознавания зрительных образов человеком-оператором, которые отображают его интеллектуальную деятельность как систему обработки.

Разработано понятие информативной области признака объекта внимания и сформулировано определение шумового поля, его интенсивности, а также принцип классификации шумовых полей по способу их создания и исследованы их свойства. С их помощью построен критерий оценивания распознавательной сложности входных изображений, в результате чего, наложенные на изображения объектов внимания шумовые поля с заданной шкалой градаций их интенсивности, создают соответствующую метрику сложности распознавания для экспериментов и построения математических моделей зависимостей "вход - состояние" и "вход - состояние - выход". Разработаны модели свойств двух типов взаимодействия элементов шумового поля с объектами внимания - "выбивания" и "налипания". Разработана модель развертки растра и на ее основе построены модели афинных преобразований изображения объекта внимания и алгоритмы определения его качественных и количественных характеристик. Разработан алгоритм построения объектов случайной формы и исследовано его работу и свойства в зависимости от значений его параметров и структуры образующих элементов для создания правдоподобных изображений реальных ситуаций или их фрагментов. Предложено определение малоразмерного изображения объекта внимания и исследованы его свойства в тестовых изображениях. Сформулирован принцип и разработан способ выделения фаз функционального состояния оператора относительно положений тренда нормированных данных в "коридорах", определяемых уровнями работоспособности. Проведен сравнительный анализ известных методов сглаживания и показано особенности каждого из них для решаемых задач. Разработаны критерий оценивания глубины сглаживания временных рядов и способ определения постоянной экспоненциального сглаживания, на основе параметров их плотности распределения. Разработана модель тренда функционального состояния человека-оператора в классе полиномов с отрицательными и положительными целыми степенями, параметры которой для нормированных данных соответствуют основным рабочим фазам функционального состояния оператора и на ее основе разработана обобщенная модель динамики функциональных состояния оператора в экстремальных ситуациях. Разработан критерий оценивания функциональной эффективности интеллектуальной деятельности человека-оператора, который учитывает распознавательную сложность изображений, вероятность допущения ошибок и длительность времени его эффективной работы, что весьма важно при группировании операторов. Разработан метод определения параметров распределения уровней индивидуальных временных рядов на основе аппроксимации их кумуляты, а также усовершенствовано и дополнено систему индивидуальных показателей оперативности, использующую в качестве базы плотность этого распределения. Теоретически обосновано, что значения времени распознавания последовательности изображений имеют распределение Вейбулла. Суммарным результатом теоретических и экспериментальных исследований является развитие теории и повышение эффективности методологии моделирования интеллектуальной деятельности человека-оператора как системы обработки изображений, ориентированной на создание соответствующих алгоритмов и систем искусственного интеллекта, на основании экспериментальных данных.

Ключевые слова: интеллектуальная деятельность, шумовое поле, распознавательная сложность, малоразмерное изображение объекта, тестовое изображение, функциональное состояние оператора, показатель оперативности, функциональная эффективность.

Abstract

Kaminsky R.M. Modeling of intellectual activity of the Human - operator as system of processing of images. - Manuscript.

Thesis for a doctor's degree by specialty 05.13.23 - systems and means of artificial intellect. - State Scientific and Research Institute of Information Infrastructure, Lviv, 2007.

The dissertation is devoted to development of mathematical intellectual activity models of on the basis of the next experimental researches: influences of noise on recognition of objects of attention, in particular of the small size, behavior of a trend of recognition time of the presented images sequence, the operator reflecting a functional state and development of estimation criteria a individual parameters of efficiency of his job.

It is advanced the theory of processes of interaction of noise with objects of attention on images that have enabled to create test images with the graduated complexity of their recognition. Objects definition of the small size is offered and is investigated his properties with reference to test images. The way of definition the states functional of the operator and construction of trends mathematical models of the time series formed by values durability of recognition of each image of presented sequence is developed. It has allowed to determine phases of its state and levels of serviceability and to construct models of his state in extreme situations, an exit of them and accumulation of exhaustion also. It is developed a correct method of definition distributions parameters of recognize time values of image recognizing on a basis cumulative distribution function, constructed with the account frequency everyone variants of sample that has allow to improve and add system individual parameters of efficiency. The criterion estimation functional efficiency of intellectual activity which takes into account recognizable complexity of the presented images, a functional status and probability of mistakes of the operator are entered.

The basic job results have found practical application in research investigations and methodical development are used in educational process.

Keywords: intellectual activity, noise field, recognizable complexity, object of the small size, the test image, a functional status of the operator, a parameter of efficiency, functional efficiency.

Размещено на Allbest.ru