Žmogaus reakcijos į kintamą virtualųjį trimatį veidą identifikavimas ir valdymas panaudojant prognozavimo modelius

Abstract

Emocijos yra svarbios žmonių patirtims, nes daro didelę įtaką jų kasdieniam gyvenimui. Naujos pažangios technologijos ir jautrieji elementai leido sukurti įrenginius, kurie gali būti pasitelkti ne tik specialiose laboratorijose ar medicinos institucijose. Vienas populiariausių būdų, kaip stebėti emocijas esamu laiku, yra elektroencefalografija paremti emocijų signalai kaip atsakas į stimulus, kurie vertinami kaip patikimi ir greito atsako signalai, todėl aktualu sukurti ir ištirti metodus ir modelius, kurie leistų įvertinti priklausomybes tarp emocijų signalų ir stimulų. Šios disertacijos tyrimų objektas yra žmogaus reakcija į kintamą trimatį (toliau – 3D) virtualų moters veidą su kintančiu požymiu – atstumu tarp akių – naudojamas kaip stimulas žmogaus reakcijai sukelti. EEG paremti emocijų signalai buvo stebimi kaip reakcija į minėtą stimulą. Panaudoti du eksperimentų planai: 1) kai 3D veidas stebimas be virtualios realybės įrenginio, 2) pasitelkus virtualios realybės akinius. Sistemos įėjimo (atstumas tarp akių) ir išėjimo (džiaugsmas, susierzinimas) signalai buvo matuojami realiu laiku. Disertacijos tikslas – sudaryti žmogaus reakcijos į kintamą virtualų 3D veidą identifikavimo ir prognozuojamojo valdymo su apribota valdymo signalo amplitude ir kitimu greičiu skaitinius algoritmus ir schemas. Disertacijoje nagrinėtiems uždaviniams spręsti panaudoti dinaminio sistemų identifikavimo, optimalaus prognozavimo, skaitmeninio valdymo ir virtualios realybės objektų modeliavimo metodai.

Emotions are important to human experience, because they play an important role in human daily life. New advanced technologies and sensors allowed to create devices that can be used not only in laboratories. These devices allow to obtain EEG signals, extract emotions in real time and apply them in various applications. The most popular way to observe emotions in real time is to monitor EEG-based signals as response to stimuli, these signals are characterized as reliable and quick response signals. Therefore, it is relevant to construct and investigate methods and models for estimation of dependencies between emotion signals and stimuli. The main object of this dissertation is human response to a dynamic virtual 3D face of a woman with a changing distance-between-eyes. A face was used as a stimulus for a human reaction elicitation. EEG-based emotion signals were observed as a human response to the stimulus. Two experiment plans were used. In the first one, 3D face was observed without virtual reality headset, and in the second one – with virtual reality headset. The main objective is to design predictor-based identification and control schemes of human response as reaction to a dynamic virtual 3D face, ensuring control with constrained control signal magnitude and change rate. As a solution to the problem of this dissertation, dynamic system identification, optimal prediction, digital control and virtual reality object modelling methods were used.