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
Предложен новый метод построения непараметрической динамической модели глазо-двигательного аппарата человека с учётом его инерционных и нелинейных свойств на основе данных эксперимента «вход–выход». Получила дальнейшее развитие технология отслеживания поведения зрачка при помощи видеорегистрации, что позволило определять динамические характеристики глаза по данным наблюдений «вход-выход». На основе экспериментальных данных с применением эффективных вычислительных алгоритмов и программных средств обработки данных получена непараметрическая динамическая модель системы движения глаза человека
Method, information technology, computational algorithms and software tools for constructing a nonparametric dynamic model of the human oculomotor system were proposed.
A method for constructing the nonparametric dynamic model of the human oculomotor system with regard to its inertia and nonlinear properties based on the data of experimental studies "input-output", as well as efficient computational algorithms and software tools for processing the data of identification experiments were developed.
Nonparametric nonlinear dynamic model of the oculomotor system based on processing the data of experiment "input-output" - pupillary response to a disturbance in the form of a light spot was obtained. Using the algorithms for intelligent processing of the captured video sequence of the pupil position change, the function of the oculomotor system response to a disturbance is simulated. Description of the oculomotor system properties is made using the most versatile nonlinear nonparametric dynamic models in the form of Volterra series. The technology for tracking the pupil behavior using the video recording, which has allowed to determine the dynamic characteristics of the oculomotor system according to the observational data "input-output" have got further development.
The proposed technology for tracking the pupil behavior is available for widespread use in modern applications with an expanded set of personalized features, such as medical and athletic training machines, authorized access to data, testing human-machine systems and so on. An important feature of the technology is indiscriminateness to the hardware that allows its use in the applications of modern mobile devices.
