Вісники НТУ "ХПІ"

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2494


З 1961 р. у ХПІ видається збірник наукових праць "Вісник Харківського політехнічного інституту".
Згідно до наказу ректора № 158-1 від 07.05.2001 року "Про упорядкування видання вісника НТУ "ХПІ", збірник був перейменований у Вісник Національного Технічного Університету "ХПІ".
Вісник Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" включено до переліку спеціалізованих видань ВАК України і виходить по серіях, що відображають наукові напрямки діяльності вчених університету та потенційних здобувачів вчених ступенів та звань.
Зараз налічується 30 діючих тематичних редколегій. Вісник друкує статті як співробітників НТУ "ХПІ", так і статті авторів інших наукових закладів України та зарубіжжя, які представлені у даному розділі.

Переглянути

Фільтри

2021 - 20234

Налаштування

ORCID: search.filters.orcid.https://orcid.org/0000-0001-7823-8383

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 4 з 4
  • Ескіз
    Документ
    Використання квадратичної моделі Вольтерри окуло-моторної системи в діагностичних дослідженнях психофізіологічного стану людини
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Павленко, В. Д.; Шаманіна, Т. В.; Чорі, В. В.
    Містяться результати дослідження ефективності застосування апроксимаційних моделей Вольтерри першого і другого порядку окуло-моторної системи в діагностичних дослідженнях психофізіологічного стану людини за даними айтрекінгу. В якості тестових сигналів використовуються візуальні стимули, які відображаються на екрані монітора на різних відстанях від початкової позиції, що формально відповідає дії ступінчатих сигналів з різними амплітудами на вході ОМС. Здійснено експериментальні дослідження "вхід-вихід" ОМС за допомогою айтрекера Tobii Pro TX300 та визначені за даними айтрекінга перехідні функції першого та діагональні перетини перехідних функцій другого порядку. Отримані перехідні функції використовуються для формування просторів діагностичних ознак. Досліджено діагностичну цінність всіх можливих поєднань ознак в пари за показником імовірності правильного розпізнавання (ІПР). Результати досліджень отримано за допомогою навчання байєсівського класифікатора у різних просторах запропонованих ознак. Здійснено дослідження робастності ознак за показником ІПР, виділені сполучення ознак з максимальним і найбільш стабільним показником ІПР.
  • Ескіз
    Документ
    Діагностика та моніторинг психофізіологічного стану людини на основі багатовимірних перехідних функцій окуло-моторної системи
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Павленко, В. Д.; Шаманіна, Т. В.; Чорі, В. В.
    Розв’язано важливу науково-практичну задачу, яка полягає у створенні методів та інструментальних засобів нелінійної динамічної ідентифікації «вхід-вихід» окуло-моторної системи (ОМС) людини на основі моделей Вольтерри у вигляді багатовимірних перехідних функцій (n-вимірних інтегралів від ядер Вольтерри) з використанням інноваційної технології айтрекінгу. В якості тестових сигналів застосовуються візуальні стимули, які відображаються на екрані монітора на різних відстанях від стартової позиції, що формально відповідає дії ступінчатих сигналів з різними амплітудами на вході ОМС. Здійснено експериментальні дослідження ОМС фізичних осіб за допомогою айтрекера Tobii Pro TX300 та визначені на основі даних окулографічних досліджень перехідні функції першого та діагональні перетини перехідних функцій другого та третього порядку. Моделі відрізняються від відомих тим, що надають можливість моделювання ОМС у заданому інтервалі вхідних сигналів за межею радіусу збіжності ряду Вольтерри. Отримані багатовимірні функції використовуються в якості джерела первинних даних при реалізації інтелектуальної інформаційної технології діагностики та моніторингу психофізіологічних станів людини. Запропоновано множину евристичних ознак, які визначаються за допомогою інтегральних і диференціальних перетворень отриманих перехідних функцій ОМС. Досліджено інформативність окремих ознак та їх всіх можливих поєднань в пари за показником імовірності правильного розпізнавання. Результати досліджень отримано за допомогою побудови байєсівських класифікаторів у різних просторах запропонованих ознак.
  • Ескіз
    Документ
    Building a classifier in the personality recognition system based on eye tracking data
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Chori, V. V.; Shamanina, T. V.; Pavlenko, V. D.
    The article proposes a new method of biometric identification of computer systems users, based on the determination of the integral Volterra model of the human oculo-motor system (OMS) according to experimental research "input-output" using innovative eye tracking technology. With the help of the Tobii Pro TX300 eye tracker, the data of OMC responses to test visual stimuli were obtained, displayed as bright dots on the computer screen at different distances from the start position in the "horizontal" direction. Based on the data obtained, the transition functions of the first, second and third orders of the OMS for two people were determined. To construct a personality classifier, the informativeness of the proposed heuristic features, determined on the basis of the transition functions in terms of the probability of correct recognition (PCR), is investigated. Pairs of features are established that are resistant to computational errors and have a high PCR value - in the range 0.92 - 0.97.
  • Ескіз
    Документ
    Biometric method of personality authentication based on the eye tracking data
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Pavlenko, V. D.; Shamanina, T. V.; Chori, V. V.
    A new method of biometric identification of a computer user is proposed based on the Volterra model and eye tracking data in dynamics (eye tracking technology). The nstrumental computational and software tools for constructing a nonparametric nonlinear dynamic model (Volterra model) of the human oculo-motor system have been developed on the basis of data from experimental studies "input-output" using innovative eye tracking technology. The obtained multidimensional transition functions are used to construct a biometric identification system for individuals.