Інформаційно-екстремальна інтелектуальна технологія діагностування емоційно-психічного стану людини

Abstract

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології (12 – Інформаційні технології). – Національний технічний університет «Харківський політехнічний інсти-тут», Харків, 2023. Дисертаційна робота присвячена підвищення функціональної ефективності здатної до машинного навчання системи підтримки прийняття діагностич-них рішень для визначення ЕПС людини за зображенням її обличчям, що дозволить збільшити точність і оперативність оцінювання поточного рівня стійкості та впливу стресу, втоми та різних збурюючих факторів на професійну діяльність людини. У дисертаційній роботі було поставлено та успішно вирішено важливе науково-прикладне завдання, яке полягає в розробці здатної навчатися інформаційної інтелектуальної технології інформаційного синтезу, з метою діагностування емоційно-психічного стану людини на основі аналізу зображення її обличчя. Водночас дослідження в рамках цієї роботи здійснені в контексті інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних. На основі запропонованих та розроблених моделей, методів та алгоритмів створено комплекс інструментальних засобів для інформаційного синтезу системи підтримки прийняття діагностичних рішень при визначенні емоційно-психічного стану людини за зображенням її обличчям, який включає модулі формування вхідного математичного опису системи, алгоритми інформаційно-екстремального машинного навчання і побудовані за результатам машинного навчання контейнери класів розпізнавання, які дозволяють підвищити точність і оперативність машинного оцінювання поточного рівня емоційної стійкості.

Dissertation for the degree of Candidate of Technical Sciences in speciality 05.13.06 - Information Technology (12 - Information Technologies) - National Tech-nical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkiv, 2023. The thesis is devoted to improving the functional efficiency of a machine-learning-capable diagnostic decision support system for determining a person's EMS from the image of his or her face, which will increase the accuracy and efficiency of assessing the current level of stability and the impact of stress, fatigue, and various disturbing factors on a person's professional activity. In the thesis, an important scien-tific and applied task was set and successfully solved, which consists in the develop-ment of a learnable, intelligent technology of information synthesis in order to diag-nose the emotional and mental state of a person based on the analysis of his or her face image. At the same time, the research within the framework of this work was carried out in the context of information-extreme intellectual technology and data analysis. On the basis of the proposed and developed models, methods and algo-rithms, a set of tools for information synthesis of a diagnostic decision support sys-tem for determining the emotional and mental state of a person by the image of his face, which includes modules for forming the input mathematical description of the system, has been created, information-extreme machine learning algorithms and con-tainers of recognition classes built on the basis of machine learning results, which al-low to increase the accuracy and efficiency of machine assessment of the current lev-el of emotional stability.