RU2579422C1 - Method of hidden evaluating and monitoring of hazardous psychophysiological states of human-machine system operator during professional activities - Google Patents

Method of hidden evaluating and monitoring of hazardous psychophysiological states of human-machine system operator during professional activities Download PDF

Info

Publication number
RU2579422C1
RU2579422C1 RU2014143870/14A RU2014143870A RU2579422C1 RU 2579422 C1 RU2579422 C1 RU 2579422C1 RU 2014143870/14 A RU2014143870/14 A RU 2014143870/14A RU 2014143870 A RU2014143870 A RU 2014143870A RU 2579422 C1 RU2579422 C1 RU 2579422C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
operator
real object
distribution
simulator
psychophysiological
Prior art date
Application number
RU2014143870/14A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Борис Николаевич Епифанцев
Андрей Сергеевич Ковальчук
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ)"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ)" filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ)"
Priority to RU2014143870/14A priority Critical patent/RU2579422C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2579422C1 publication Critical patent/RU2579422C1/en

Links

Images

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

FIELD: psychophysiology.
SUBSTANCE: perform hidden assessment and monitoring of hazardous psychophysiological conditions (PPC) of human-machine system operator during professional activities (PA) taking into account compared parameters of cardiogram (ECG) when hiring operator or re-evaluating knowledge on object-simulator when performing different types of PA and on the real object. First, parameters are evaluated in initial state - before the beginning of PA, then - during PA on object-simulator, then -on the real object. Based on comparison results the decision on operator`s PPC is taken. Upon that ECG is registered without the knowledge of a person being tested. Stationary sections of ECG are defined with subsequent formation of probability density of heart rate variability (HRV) parameters on each of them. Their are accepted as references of operator`s adequate PPC in the initial state and at the stage of performing standard PA tasks on object-simulator. Prior to PA on the real object perform authentication of operator while simultaneously recording his ECG and separating stationary sections and forming on each of them the distribution density of HRV indices detected at previous stages. Define degree of similarity of the obtained probability density of these indices at the initial stationary section with standard distribution sample obtained earlier when operator was in the initial state prior to PA on object-simulator. Tolerance to PA at real object is performed under two conditions: presence of operator`s authenticator and adequate PPC which is determined, if the degree of similarity of HRV probability density exceeds the specified level. Otherwise the operator`s permit to work at real object is locked. In process of PA at he real object upon ECG recording the probability density of HRV indices obtained on each following stationary section is compared with appropriate previously received distributions-references. Distribution which is the most close to the current distribution is specified. Based on this distribution PPC is defined in which tested person is currently residing. If the degree of distribution similarity does not exceed the preset level, the operator is in inadequate state - dangerous for PA continuation.
EFFECT: method provides high reliability of operator`s PPC evaluation during PA.
1 cl, 4 dwg

Description

Изобретение относится к системам обеспечения безопасности функционирования человеко-машинных систем и предназначено для предупреждения служб безопасности об опасных психофизиологических состояниях взаимодействующего с системой оператора.The invention relates to safety systems for the functioning of human-machine systems and is intended to alert security services about dangerous psychophysiological conditions of an operator interacting with a system.

Главной причиной нештатных ситуаций в любой человеко-машинной системе является человеческий фактор. Оператор может находиться в неадекватном психофизиологическом состоянии: алкогольное опьянение, чрезмерное возбуждение, в стадии засыпания и др. [Человеческий фактор. В 6-ти томах. Т. 1. Эргономика - комплексная научно-техническая дисциплина / Под ред. Г. Салвенди. - М.: Мир, 1991. - 600 с.].The main cause of emergency situations in any human-machine system is the human factor. The operator may be in an inadequate psychophysiological state: alcohol intoxication, excessive agitation, at the stage of falling asleep, etc. [Human factor. In 6 volumes. T. 1. Ergonomics - a comprehensive scientific and technical discipline / Ed. G. Salvendi. - M .: Mir, 1991. - 600 p.].

Известен способ оценки психофизиологического состояния работающего оператора по частоте моргания глаз, которая изменяется при накоплении усталости [http://news.bbs.co.uk/hi/Russian/sci/tech/newsid_2246000/2246943.stm].A known method for assessing the psychophysiological state of a working operator by the frequency of eye blinks, which changes with the accumulation of fatigue [http://news.bbs.co.uk/hi/Russian/sci/tech/newsid_2246000/2246943.stm].

Недостатком указанного способа является высокая вероятность ложной тревоги и невозможность организации скрытого режима формирования эталонов опасных психофизиологических состояний оператора.The disadvantage of this method is the high probability of false alarm and the inability to organize a hidden mode of formation of standards for dangerous psychophysiological conditions of the operator.

Известен способ распознавания появления усталости работающего субъекта, разработанный компанией Мерседес-Бенц [http://www.berlinauto.ru/index.php?p=technologies&id=1230]. Согласно способу непрерывно отслеживаются движения субъекта, и на основе полученных данных моделируется типичное лично для него поведение. Если поведение отличается от полученного в результате моделирования, выдается сигнал, рекомендующий субъекту отдохнуть.A known method for recognizing the occurrence of fatigue of a working subject, developed by Mercedes-Benz [http://www.berlinauto.ru/index.php?p=technologies&id=1230]. According to the method, the subject’s movements are continuously monitored, and based on the received data, typical behavior typical for him is modeled. If the behavior differs from that obtained as a result of the simulation, a signal is issued recommending the subject to rest.

Основными недостатками способа являются ограниченность идентифицируемых ситуаций (усталость), пригодность для использования в системах одного типа, высокая сложность, необходимость вводить субъекта в опасные для него психофизиологические состояния (например, потребление наркотиков) на стадии обучения системы идентификации.The main disadvantages of the method are the limited identifiable situations (fatigue), suitability for use in one type of system, high complexity, the need to introduce the subject into psychophysiological conditions that are dangerous for him (for example, drug use) at the stage of training the identification system.

Известен способ бесконтактного выявления изменений в психофизиологическом состоянии субъекта, основанном на последовательном анализе изображений лиц в дальнем инфракрасном диапазоне оптического спектра [Пат. 2233558 РФ, МПК А61В 5/04. Способ бесконтактного выявления изменений в психологическом состоянии субъекта [Текст] / Виленчик Л.С. и др.].A known method of non-contact detection of changes in the psychophysiological state of the subject, based on a sequential analysis of images of individuals in the far infrared optical spectrum [Pat. 2233558 RF, IPC А61В 5/04. The method of non-contact detection of changes in the psychological state of the subject [Text] / Vilenchik LS and etc.].

Недостатками способа является невысокая надежность принимаемых решений и невозможность создания эталонов опасных психофизиологических состояний субъекта.The disadvantages of the method is the low reliability of decisions and the inability to create standards of dangerous psychophysiological conditions of the subject.

Известен способ оценки психофизиологического состояния человека по сердечному ритму [Пат. 2246251 РФ, МПК А61В 5/00. Способ оценки психофизиологического состояния субъекта по сердечному ритму [Текст] / Годунов В.А. и др.]. В основу способа положена формула оценки индекса стресса по значениям спектральных мощностей в низкочастотной и высокочастотной областях спектра динамического ряда кардиоинтервалов.A known method for assessing the psychophysiological state of a person by heart rhythm [Pat. 2246251 RF, IPC А61В 5/00. A method for assessing the psychophysiological state of a subject by heart rate [Text] / Godunov V.A. and etc.]. The method is based on the formula for assessing the stress index by the values of spectral powers in the low-frequency and high-frequency regions of the spectrum of the dynamic range of cardio intervals.

Отсутствие интерфейса между указанным индексом и психофизиологическими состояниями субъекта, рассмотренными в [Машин В.А. К вопросу классификации функциональных состояний человека // Экспериментальная психология, 2011, т. 4, №1, С. 40-56], ограничивают возможности применения способа.The lack of an interface between the indicated index and the psychophysiological states of the subject, considered in [Mashin V.A. On the classification of functional states of a person // Experimental Psychology, 2011, v. 4, No. 1, P. 40-56], limit the possibilities of using the method.

Из известных технических решений наиболее близким по совокупности признаков к заявленному решению является «Способ оценки и мониторинга психофизиологического состояния оператора по ритму сердца в процессе профессиональной деятельности» [Пат. 2358647 РФ, МПК А61В 5/02. Способ оценки и мониторинга психофизиологического состояния оператора по ритму сердца в процессе профессиональной деятельности [Текст] / Мокеев В.Д. и др.]. По этому способу предварительно (на стадии обучения) оценивают параметры последовательности кардиоинтервалов субъекта, находящегося в состоянии, принимаемом за «нормальное», в качестве параметров для оценки психофизиологического состояния используют среднюю частоту сердечных сокращений

Figure 00000001
и среднеквадратическое отклонение этой частоты от средней (σi) при выполнении i-го вида операторской деятельности в том числе и в состоянии покоя (i=0). На стадии профессиональной деятельности уровень психофизиологического напряжения (У) определяют из соотношения
Figure 00000002
, а степень напряжения субъекта оценивают по отклонению текущей частоты ЧССt от
Figure 00000003
в единицах σi.Of the known technical solutions, the closest in the totality of features to the claimed solution is “A method for assessing and monitoring the psychophysiological state of the operator by the heart rhythm in the process of professional activity” [Pat. 2358647 of the Russian Federation, IPC А61В 5/02. A method for evaluating and monitoring the psychophysiological state of an operator by heart rhythm in the process of professional activity [Text] / Mokeev V.D. and etc.]. According to this method, preliminary (at the training stage) the parameters of the sequence of cardio-intervals of a subject in a state taken as “normal” are evaluated, the average heart rate is used as parameters for assessing the psychophysiological state
Figure 00000001
and the standard deviation of this frequency from the average (σ i ) when performing the ith type of operator activity, including at rest (i = 0). At the stage of professional activity, the level of psychophysiological stress (U) is determined from the ratio
Figure 00000002
, and the degree of tension of the subject is estimated by the deviation of the current heart rate t from
Figure 00000003
in units of σ i .

Недостатком известного способа является необходимость выполнения условия: знать, какой из установленных на стадии обучения видов деятельности реализуется оператором на данном отрезке времени профессиональной деятельности. Если регистрируемый процесс характеризуется средней

Figure 00000004
The disadvantage of this method is the need to fulfill the conditions: to know which of the types of activities established at the training stage is implemented by the operator on a given period of time of professional activity. If the recorded process is characterized by medium
Figure 00000004

между i-м и (i+1) состоянием, задача по определению напряжения У становится неопределенной. Кроме того параметры работающего оператора

Figure 00000005
и σi в зависимости от его психофизиологического состояния до начала профессиональной деятельности (прием таблеток, алкоголя, конфликт с начальником и др.) заметно отличаются от принятых за эталонные, полученные на стадии обучения. Поэтому достоверность принимаемых решений не может быть высокой. Ограниченность используемого пространства признаков
Figure 00000006
не позволяет достичь приемлемых вероятностей ошибок 1-го и 2-го рода.between the ith and (i + 1) state, the task of determining the voltage V becomes undefined. In addition, the parameters of the working operator
Figure 00000005
and σ i , depending on his psychophysiological state prior to the start of his professional activity (taking pills, alcohol, conflict with his boss, etc.) are markedly different from those accepted as reference ones obtained at the training stage. Therefore, the reliability of decisions cannot be high. Limited use of feature space
Figure 00000006
does not allow to reach acceptable probabilities of errors of the 1st and 2nd kind.

Целью изобретения является повышение достоверности по оценке психофизиологического состояния оператора в процессе профессиональной деятельности.The aim of the invention is to increase the reliability of assessing the psychophysiological state of the operator in the process of professional activity.

Поставленная цель достигается тем, что при приеме оператора на работу или переаттестации знаний скрыто регистрируют кардиограмму в исходном состоянии - до начала деятельности, далее - на объекте-имитаторе при выполнении различных видов профессиональной деятельности выделяют стационарные участки на кардиограмме с последующей оценкой на каждом из них плотностей распределения вероятностей менее 10-ти принятых в медицинской практике показателей вариабельности сердечного ритма и 25-ти дополнительных показателей, полученных оригинальным описанном ниже и проиллюстрированным на фиг. 2 способом, которые принимают за эталоны, описывающие адекватные психофизиологические состояния оператора в исходном состоянии и при выполнении типовых задач предстоящей работы, на этапе профессиональной деятельности на реальном объекте проводят аутентификацию личности приступающего к работе оператора с одновременной скрытой регистрацией его кардиограммы с выделением на ней стационарных участков и построением на каждом из них плотностей распределения вероятностей параметров ВСР, определением степени сходства полученного распределения вероятностей этих показателей на начальном стационарном участке с распределением-эталоном, полученным ранее в исходном состоянии оператора до начала деятельности на объекте-имитаторе, при этом допуск к работе на реальном объекте осуществляется при соблюдении двух условий: наличия аутентификатора оператора и адекватного психофизиологического состояния оператора, которое устанавливается в случае, если упомянутая степень сходства распределений вероятностей показателей ВСР превышает заданный уровень; в противном случае допуск оператора к работе на реальном объекте блокируется;This goal is achieved by the fact that when hiring an operator or recertifying knowledge, a cardiogram is hiddenly recorded in the initial state - before the start of activity, then - at the simulator object, when performing various types of professional activity, stationary sections on the cardiogram are distinguished with subsequent assessment of densities at each of them probability distributions of less than 10 accepted in medical practice indicators of heart rate variability and 25 additional indicators obtained by the original described below and illustrated in FIG. In two ways, which are taken as standards describing the adequate psychophysiological state of the operator in the initial state and when performing typical tasks of the upcoming work, at the stage of professional activity at a real object, the identity of the operator who is starting work is authenticated with the simultaneous hidden registration of his cardiogram with the allocation of stationary sections on it and building on each of them the probability densities of the HRV parameters, determining the degree of similarity of the resulting distribution the probabilities of these indicators at the initial stationary site with the distribution-standard obtained earlier in the initial state of the operator before starting work on the simulating facility, while admission to work on a real facility is subject to two conditions: the authenticator of the operator and the adequate psychophysiological state of the operator, which is established if the aforementioned degree of similarity of the probability distributions of HRV indicators exceeds a predetermined level; otherwise, the operator’s access to work on a real object is blocked;

далее в процессе профессиональной деятельности оператора на реальном объекте при регистрации кардиограммы сравнивают получаемые на каждом последующем ее стационарном участке распределения вероятностей показателей ВСР с соответствующими ранее полученными распределениями-эталонами, выделяют наиболее близкое к текущему распределение, по которому устанавливают, в каком психофизиологическом состоянии текущий момент находится испытуемый, и в случае, если степень сходства распределений не превышает заданного уровня, констатируют нахождение оператора в неадекватном состоянии - опасном для продолжения профессиональной деятельности.then, in the process of the operator’s professional activity at a real object, when registering a cardiogram, they compare the probability distributions of HRV indicators obtained at each subsequent stationary section with the corresponding previously obtained standard distributions, select the distribution closest to the current one, by which it is established in what psychophysiological state the current moment is the subject, and if the degree of similarity of the distributions does not exceed a predetermined level, they find denie operator in an inadequate state - dangerous to continue the occupation.

Предлагаемый способ поясняется иллюстрациями.The proposed method is illustrated by illustrations.

На фиг. 1 представлена временная диаграмма работы системы, реализующей последовательность операций по предлагаемому способу: изменение кардиограммы С во времени на этапе проверки профессиональных навыков оператора в исходном состоянии С и при выполнении различных операций на тренажере С, С, …, C (а); моменты времени принятия решений СР об изменении свойств кардиограммы в точках t0, t1, …, tN (б); плотности распределения вероятностей показателей ВСР, т.е. С, до принятия решений в соответствующий момент времени ti (в); операции г)-и) отражают последовательность работы оператора на реальном объекте, причем СA(t) - функция принятия решения системой на предъявление аутентификатора (пароля, смарт-карты и др.) (г), CiP(t) - изменение кардиограммы в процессе работы (д), CP(t) - сигналы принятия решений о смене свойств кардиограммы (е), P(С0P) - плотность распределения параметра С0P кардиограммы до начала выполнения профессиональной деятельности в момент

Figure 00000007
; d - показатель сходства текущего распределения вероятности параметра с одним из его распределений в базе эталонов, УP - минимальный уровень сходства сравниваемых распределений, ниже которого допуск оператора к работе в системе блокируется (з); Р(С) - плотность распределения вероятностей параметра С1P, характеризующая кардиограмму до появления решения о смене ее свойств в момент времени
Figure 00000008
.In FIG. 1 shows a timing diagram of the system that implements the sequence of operations according to the proposed method: changing the cardiogram C 1E in time at the stage of checking the professional skills of the operator in the initial state C 0E and when performing various operations on the simulator C 1E , C 2E , ..., C NE ( and ); decision making moments С Р about changes in the cardiogram properties at points t 0 , t 1 , ..., t N (b); probability density distribution of HRV indicators, i.e. With iE , before making decisions at the appropriate time t i (c); operations d) -i) reflect the sequence of the operator’s work on a real object, with C A (t) - the decision-making function of the system to present the authenticator (password, smart card, etc.) (d), C iP (t) - changing the cardiogram in the process of work (e), C P (t) - decision signals on changing the properties of the cardiogram (e), P (C 0P ) - distribution density of the parameter C 0P cardiogram before starting professional activity at the time
Figure 00000007
; d is an indicator of the similarity of the current probability distribution of a parameter with one of its distributions in the database of standards, P is the minimum level of similarity of the compared distributions, below which the operator’s access to the system is blocked (h); P (C 1p ) is the probability distribution density of the parameter C 1P , characterizing the cardiogram until the decision to change its properties at the time
Figure 00000008
.

На фиг. 2 проиллюстрирована идея расширения числа показателей для описания ВСР: Ri, Ri+1 - i-й и (i+1)-й интервалы сердечных сокращений, G(M) - среднеквадратическое отклонение расстояний между точками от центра выделенного квадрата.In FIG. Figure 2 illustrates the idea of expanding the number of indicators to describe HRV: R i, R i + 1 - i-th and (i + 1) -th heartbeat intervals, G (M) - standard deviation of the distance between points from the center of the selected square.

На фиг. 3 приведены экспериментальные одномерные распределения вероятностей показателей ВСР в исходном состоянии оператора «ИС», при потреблении им 30 мг сорокаградусного алкоголя «А», при потреблении «сонной» таблетки «С»: VLF - мощность очень низкочастотных составляющих кардиограммы, LF/HF - отношение мощностей в низкочастотном и высокочастотном диапазоне кардиограммы; С1 - коэффициент корреляции сдвинутых на один шаг последовательности кардиоинтервалов; Обл. 18 - процент попадания точек с координатами Ri, Ri+1 в область с номером 18.In FIG. Figure 3 shows the experimental one-dimensional probability distributions of HRV indicators in the initial state of the IS operator, when he consumed 30 mg of alcohol A, when he consumed a sleep pill C, VLF is the power of the very low-frequency components of the cardiogram, LF / HF is the ratio capacities in the low-frequency and high-frequency range of the cardiogram; C 1 is the correlation coefficient of a sequence of cardio intervals shifted by one step; Region 18 - the percentage of hit points with coordinates R i , R i + 1 in the area with number 18.

На фиг. 4, а, б изображен модернизированный автомобильный тренажер на базе персонального компьютера, который использовался для проверки работоспособности способа в условиях работы испытуемых в ситуациях, имеющих место быть на практике: 1 - имитатор автомобильного руля, 2 - блок имитации автомобильных педалей, 3 - блок имитации рычага переключения передач, 4 - мониторы, 5 - акустическая система, 6 - клавиатура, 7 - системный блок, 8 - холтеровский монитор «Кардиотехника-04-8(М)», 9 - чехол для холтеровского монитора, закрепленный на автомобильном сиденье, 10 - блок связи с холтеровского монитора с ПК.In FIG. 4, a , b depicts a modernized car simulator based on a personal computer, which was used to test the operability of the method in the conditions of work of subjects in situations that take place in practice: 1 - a car steering wheel simulator, 2 - a car pedal simulator block, 3 - a simulator block gear lever, 4 - monitors, 5 - speaker system, 6 - keyboard, 7 - system unit, 8 - cardiotechnics-04-8 (M) Holter monitor, 9 - Holter monitor cover mounted on the car seat, 10 - bl ok communication from Holter monitor with PC.

Обозначенный выше технический результат достигается следующим образом. При приеме на работу или при очередной переаттестации знаний оператору предлагается продемонстрировать навыки работы на объекте-имитаторе или тренажере. В отличие от представленных на рынке тренажеров он дополнительно снабжен датчиком бесконтактной регистрации кардиограммы, позволяющим реализовать режим скрытой идентификации психофизиологического состояния субъекта как на стадии предварительной оценки параметров ВСР, так и в процессе ведения профессиональной деятельности.The above technical result is achieved as follows. When hiring or at the next recertification of knowledge, the operator is invited to demonstrate skills at a simulator or simulator. Unlike the simulators available on the market, it is additionally equipped with a contactless cardiogram recording sensor, which allows for the implementation of a hidden identification mode for the psychophysiological state of the subject both at the stage of preliminary assessment of HRV parameters and in the process of conducting professional activities.

Предложено и апробировано несколько технологий дистанционного измерения параметров сердечной деятельности человека. Одна из них основана на использовании кресла со встроенной «электромеханической пленкой» [Annttonen J., Surakka V. Emotions and Heart Rate While Sitting on a Chair // Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems. New York, NY: ACM, 2005. pp. 491-493. [Электронный ресурс] - URL: http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1055040]. Более широко распространена технология лазерной допплеровской виброметрии, основанной на анализе интерференционных картин, формирующихся при освещении кожного покрова лазерным излучением [Habib Tabatabai, David Е. Oliver, John W. Rohrbaugh, Christopher Popadopoulos. Novel Applications of Laser Doppler Vibration Measurements to Medical Imaging // Sensing ant Imaging: An International Journal, June 2013, V. 14, Is. 1-2, pp. 13-28; Чен M. и др. Лазерные допплеровские виброизмерения физиологических функций: оценка биометрических возможностей // IEEE Transcations on Information Forensics and Security, 2010, 5(3), art. № 5483212, pp. 449-460]. Технология позволяет измерять пульс на расстоянии до 20 м с различных сторон субъекта.Several technologies for remote measurement of human cardiac activity parameters have been proposed and tested. One of them is based on the use of a chair with an integrated “electromechanical film” [Annttonen J., Surakka V. Emotions and Heart Rate While Sitting on a Chair // Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems. New York, NY: ACM, 2005. pp. 491-493. [Electronic resource] - URL: http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1055040]. More widely used is the technology of laser Doppler vibrometry, based on the analysis of interference patterns formed when the skin is illuminated by laser radiation [Habib Tabatabai, David E. Oliver, John W. Rohrbaugh, Christopher Popadopoulos. Novel Applications of Laser Doppler Vibration Measurements to Medical Imaging // Sensing ant Imaging: An International Journal, June 2013, V. 14, Is. 1-2, pp. 13-28; Chen M. et al. Laser Doppler vibration measurements of physiological functions: assessment of biometric capabilities // IEEE Transcations on Information Forensics and Security, 2010, 5 (3), art. No. 5483212, pp. 449-460]. The technology allows you to measure the pulse at a distance of 20 m from various sides of the subject.

Не менее эффективный метод дистанционного получения информации о состоянии сердечно-сосудистой системы, основанный на анализе видео- и тепловых изображений кожного покрова [Jain U., Tan В., Li Q. Concealed know ledge identification using facial thermal imaging // ICASSP. IEEE International Conference on Acoustics Speech and signal Processing, 2012, March 25-30. Art. № 6288219, pp. 1677-1680; Cross C.B., Shipper J.A., Petkil D.T. Thermal imaging to defect physiological indicators of stress in humans // Conference on Thermosense- Thermal Infrared Applications XXXV, 2013, April 30-May 01, V. 8705, Art. no. 870501. DOI: 10.1117/12].An equally effective method for remotely obtaining information about the state of the cardiovascular system, based on the analysis of video and thermal images of the skin [Jain U., Tan B., Li Q. Concealed know ledge identification using facial thermal imaging // ICASSP. IEEE International Conference on Acoustics Speech and signal Processing, 2012, March 25-30. Art. No. 6288219, pp. 1677-1680; Cross C. B., Shipper J. A., Petkil D.T. Thermal imaging to defect physiological indicators of stress in humans // Conference on Thermosense - Thermal Infrared Applications XXXV, 2013, April 30-May 01, V. 8705, Art. no. 870501. DOI: 10.1117 / 12].

Учитывая малые размеры устройств, реализующих отмеченные технологии, обеспечение режима скрытого получения информации о состоянии сердечно-сосудистой системы интересующего субъекта не является ограничивающим фактором.Given the small size of devices that implement the above technologies, the provision of a hidden mode of obtaining information about the state of the cardiovascular system of the subject of interest is not a limiting factor.

На тренажере (объекте-имитаторе) моделируются типичные ситуации профессиональной деятельности переаттестуемого (принимаемого на работу) оператора. Регистрируемые параметры кардиограммы (один из которых показан на фиг. 1, а) анализируются на стационарность, при нарушении которой формируются сигналы Cp(t) (фиг. 1, б), запускающие процесс формирования эмпирической плотности распределения вероятностей Р(С) выбранных параметров С (фиг. 1, в), принимаемых за эталонные. Алгоритмы нарушения стационарности известны [Никифоров И.В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. - М.: Наука, 1983. - 200 с.]. Первые из распределений Р(С) характеризуют состояние оператора до проведения профессиональной деятельности (исходное состояние). Технология создания исходного состояния путем снятия «напряжения перед экзаменом» известна в полиграфии и сводится к формированию так называемых нейтральных вопросов [Варламов В.А. Детектор лжи. - М.: ПЕР-СЭ-Пресс, 2004. - 352 с.]. По завершению экзаменационных испытаний информация о Р(С) вводится в компьютер объекта управления. На этом процесс обучения завершается, если доступ на объект осуществляется по аутентификатору. Очевидно, эталоны характеризуют изменение напряжения субъекта при выполнении i-го вида деятельности, находясь в психофизиологическом состоянии, признанным экспертом-психологом адекватным.On the simulator (object-simulator) typical situations of professional activity of a re-certified (hired) operator are modeled. The recorded parameters of the cardiogram (one of which is shown in Fig. 1, a ) are analyzed for stationarity, in violation of which signals C p (t) are generated (Fig. 1, b), which start the process of forming the empirical probability distribution density P (C iE ) of the selected parameters C iE (Fig. 1, c), taken as reference. Stationarity violation algorithms are known [Nikiforov I.V. Sequential detection of changes in the properties of time series. - M .: Nauka, 1983 .-- 200 p.]. The first of the distributions P (C 0E ) characterize the state of the operator before conducting professional activities (initial state). The technology for creating the initial state by removing the "stress before the exam" is known in the printing industry and comes down to the formation of so-called neutral questions [Varlamov V.A. Polygraph. - M .: PER-SE-Press, 2004. - 352 p.]. Upon completion of the examination tests, information about P (C iE ) is entered into the computer of the control object. This completes the learning process if access to the object is carried out by the authenticator. Obviously, the standards characterize the change in the tension of the subject when performing the i-th type of activity, being in a psychophysiological state recognized by an expert psychologist as adequate.

Перед началом профессиональной деятельности реализуется операция допуска оператора к управляемой системе по аутентификатору, и если допуск состоялся (фиг. 1, г), формируется сигнал CA(t) (фиг. 1, г). Одновременно скрыто регистрируется кардиограмма оператора (фиг. 1, д) и запускается процесс ее анализа на стационарность. По первому нарушению стационарности (момент

Figure 00000009
на фиг. 1, е) завершается построение распределения Р(С0P), (фиг. 1, ж), отражающего исходное психофизиологическое состояние оператора перед работой. Это распределение сравнивается с аналогичным распределением Р(С), полученным на стадии обучения. Определяется мера сходства этих распределений d (фиг. 1, з), при превышении ею заданного уровня УP запускается процесс слежения за психофизиологическим состоянием оператора. При d<УP его допуск к работе на объекте блокируется с объяснением оператору правдоподобной причины, например, несоответствие аутентификатора зарегистрированному в памяти этого объекта. Фактическая причина несоответствия сравниваемых распределений - нахождение работника в неадекватном состоянии (алкогольное или наркотическое опьянение, прединфарктное состояние, возбуждение перед реализацией намерения незаконного изъятия конфиденциальной информации из компьютера, недопустимый уровень утомления и др.). Иными словами, доступ к работе на объекте управления осуществляется при выполнении двух условий: наличие аутентификатора и нахождение работника в адекватном состоянии.Before the start of professional activity, the operator’s admission to the controlled system by the authenticator is implemented, and if the admission has taken place (Fig. 1, d), a signal C A (t) is generated (Fig. 1, d). At the same time, the operator’s cardiogram is hidden (Fig. 1, e) and the process of its analysis for stationarity is started. On the first violation of stationarity (moment
Figure 00000009
in FIG. 1e ), the construction of the distribution P (C 0P ), (Fig. 1g ), which reflects the initial psychophysiological state of the operator before work, is being completed. This distribution is compared with a similar distribution of P (C 0E ) obtained at the training stage. A measure of the similarity of these distributions d is determined (Fig. 1, h), when it exceeds a predetermined level, P starts the process of monitoring the psychophysiological state of the operator. When d <Y P, his access to work on the object is blocked with an explanation to the operator of a plausible reason, for example, the authenticator does not match the memory registered in this object. The actual reason for the mismatch between the compared distributions is that the employee is in an inadequate state (alcohol or drug intoxication, pre-infarction state, agitation before realizing the intention to illegally remove confidential information from the computer, an unacceptable level of fatigue, etc.). In other words, access to work at the control object is subject to two conditions: the authenticator is in place and the employee is in an adequate condition.

В процессе выполнения поставленных задач скрыто регистрируются те же параметры CiP(t), что и в процессе обучения (фиг. 1, д), реализуется и алгоритм нахождения моментов времени изменения свойств регистограммы (фиг. 1, е). Появление первого решения о появлении таких изменений в момент

Figure 00000010
, формируется распределение параметров на интервале
Figure 00000011
;
Figure 00000012
, т.е. P(C1P) (фиг. 1, и). Сравнение его с эталонными Р(С), Р(С), Р(С) и т.д. по максимуму сходства d устанавливается, в каком состоянии i в указанный период находился оператор, а по дисперсии
Figure 00000013
- уровень колебания напряжения нервной системы при выполнении i-го задания.In the process of accomplishing the tasks, the same parameters C iP (t) are hidden, which are recorded in the learning process (Fig. 1, e), and the algorithm for finding the time instants of changing the properties of the registogram is implemented (Fig. 1, f). The appearance of the first decision about the appearance of such changes at the moment
Figure 00000010
, the distribution of parameters is formed on the interval
Figure 00000011
;
Figure 00000012
, i.e. P (C 1P ) (Fig. 1, and). Comparing it with the reference P (C 1E ), P (C 2E ), P (C 3E ), etc. by the maximum of similarity d, it is established in what state i the operator was in the indicated period, and by the variance
Figure 00000013
- the level of fluctuations in the tension of the nervous system when performing the i-th task.

Для проверки работоспособности предложенного технического решения необходимо прежде всего выбрать параметры (признаки по терминологии теории распознавания образов) кардиограммы, описывающие психофизиологическое состояние субъекта.To test the operability of the proposed technical solution, it is necessary first of all to select the parameters (signs in the terminology of the theory of pattern recognition) cardiograms that describe the psychophysiological state of the subject.

Считается, что объективным показателем эмоционального напряжения человека может служить совокупность электрокардиографических параметров [Симонов В.П. Эмоциональный мозг. - М.: Наука, 1981. - 167 с.]. В 1996 г. Европейским обществом кардиологов и Североамериканским электрофизическим обществом предложены стандарты измерений и интерпретации вариабельности сердечного ритма с рекомендациями по клиническому использованию этого источника информации о состоянии человека [Heart Rate Variatility of measurement, physiological interpretation ant clinical use // Europlan Heart Journal, 1996, k. 17, pp. 354-381]. В отечественной литературе опыт по исследованию ВСР систематизирован в методических рекомендациях, изложенных в [Баевский P.M., Иванов Г.Г., Чирейкин Л.В. В помощь практическому врачу. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем. Методические рекомендации // Вестник аритмологии. - 2001. - №24. - С. 65-87]. На сегодняшний день для описания психофизиологического состояния человека по потоку кардиоинтервалов можно использовать индекс напряжения регуляторных систем или стресс-индекс SI, среднеквадратическое отклонение RR интервалов SDNN, среднее значение RR интервалов М, индекс стресса IS, предложенный в [Пат. 2246251 РФ, МПК А61В 5/00. Способ оценки психофизиологического состояния субъекта по сердечному ритму [Текст] / Годунов В.А. и др.], коэффициент корреляции между массивами RRN и RRN+1 C1 и др. (всего более 20 параметров).It is believed that a set of electrocardiographic parameters can serve as an objective indicator of a person’s emotional stress [Simonov V.P. The emotional brain. - M.: Science, 1981. - 167 p.]. In 1996, the European Society of Cardiology and the North American Electrophysical Society proposed standards for measuring and interpreting heart rate variability with recommendations for the clinical use of this source of information about human conditions [Heart Rate Variatility of measurement, physiological interpretation ant clinical use // Europlan Heart Journal, 1996, k. 17, pp. 354-381]. In domestic literature, experience in the study of HRV is systematized in the methodological recommendations set forth in [Bayevsky PM, Ivanov GG, Chireikin L.V. To help a practitioner. Analysis of heart rate variability using various electrocardiographic systems. Methodical recommendations // Bulletin of arrhythmology. - 2001. - No. 24. - S. 65-87]. To date, to describe the psychophysiological state of a person by the flow of cardio intervals, you can use the stress index of regulatory systems or the stress index SI, the standard deviation of the RR intervals SDNN, the average value of the RR intervals M, the stress index IS proposed in [Pat. 2246251 RF, IPC А61В 5/00. A method for assessing the psychophysiological state of a subject by heart rate [Text] / Godunov V.A. et al.], the correlation coefficient between the arrays RR N and RR N + 1 C 1 and others (more than 20 parameters in total).

Результаты исследований по созданию систем идентификации психофизиологического состояния субъекта с использованием каждого из перечисленных параметров в отдельности позволили сделать вывод, что все они относятся к классу малоинформативных, т.е. не обеспечивающих приемлемый уровень надежности (вероятностей ошибок 1-го и 2-го рода) идентификации. Подобная ситуация характерна и для задач биометрической идентификации субъектов по динамике подсознательных движений [Епифанцев Б.Н. Скрытая идентификация психофизиологического состояния человека-оператора в процессе профессиональной деятельности. - Омск, СибАДИ, 2013, 198 с.]. Существующий взгляд на проблему - решение принимать по результатам анализа всей совокупности имеющихся признаков [Ушмаев О.С. Проблемы применения биометрической идентификации в комплексной защите информации // Информационные технологии, 2009, №12, с. 34-38]. Идеологическая основа: каждый признак несет незначительную информацию о психофизиологическом состоянии субъекта, но использование всей совокупности признаков в принципе позволяет получить приемлемые вероятности ошибок 1-го и 2-го рода.The results of studies on the creation of systems for identifying the psychophysiological state of a subject using each of the parameters listed separately allowed us to conclude that they all belong to the class of uninformative ones, i.e. not providing an acceptable level of reliability (probability of errors of the 1st and 2nd kind) of identification. A similar situation is typical for the tasks of biometric identification of subjects according to the dynamics of subconscious movements [Epifantsev B.N. Hidden identification of the psychophysiological state of the human operator in the process of professional activity. - Omsk, SibADI, 2013, 198 p.]. The existing view of the problem is the decision to take based on the results of the analysis of the totality of the available signs [Ushmaev OS Problems of the use of biometric identification in integrated information protection // Information Technologies, 2009, No. 12, p. 34-38]. Ideological basis: each sign carries insignificant information about the psychophysiological state of the subject, but the use of the totality of signs in principle allows us to obtain acceptable probabilities of errors of the 1st and 2nd kind.

Различные исследователи в своих работах используют от 3-х до 20-ти показателей вариабельности сердечного ритма. При решении задачи идентификации психофизиологического состояния потребовалось увеличить это число. Обратимся к фиг. 2, а, на которой в координатах пар последовательных кардиоинтервалов RRi и RRi+1 отражена реальная картина работы сердца испытуемого в различных психофизиологических состояниях. Для конкретного субъекта изображение кардиограммы в указанных координатах меняет очертания при различных психофизиологических состояний субъекта.Various researchers use from 3 to 20 indicators of heart rate variability in their work. In solving the problem of identifying the psychophysiological state, it was necessary to increase this number. Turning to FIG. 2, and on which the pairs of coordinates in successive RR-intervals RR i and RR i + 1 reflected the real picture of the test operation of the heart in different psychophysiological states. For a particular subject, the image of the cardiogram in the indicated coordinates changes shape under various psychophysiological conditions of the subject.

Для описания изображения подобного вида найдем его центр MRRi, MRRi+1 и разобьем его на 25 областей (фиг. 2, б): от центра отступаем в каждую сторону на величину среднеквадратического отклонения G(M). Пронумеруем области от 1 до 25, процент попадания точек в каждую из них примем за дополнительные признаки.To describe an image of a similar type, we find its center M RRi , M RRi + 1 and divide it into 25 regions (Fig. 2b): we deviate from the center in each direction by the standard deviation G (M). We will number the areas from 1 to 25, we will take the percentage of points in each of them for additional signs.

В процессе исследования регистрировались все признаки, по данным эксперимента строились гистограммы совместного распределения, по критерию χ2 - Пирсона определялся вид стандартного распределения, параметры которого принимались за эталонные.During the study, all signs were recorded, according to the experiment, histograms of the joint distribution were constructed, according to the χ 2 - Pearson criterion, the type of the standard distribution was determined, the parameters of which were taken as the reference ones.

Известно, что число образов, предъявляемых на этапе обучения, должно существенно превышать 20n, где n - число признаков [Ерош И.Л., Сергеев М.Б., Соловьев Н.В. Обработка и распознавание изображений в системах превентивной безопасности. - СПб.: СПбГУАП, 2005. - 154 с.]. Это означает, что для построения эталона психофизиологического состояния «алкогольное опьянение» испытуемый должен порядка 1000 раз принимать алкоголь.It is known that the number of images presented at the training stage should significantly exceed 20n, where n is the number of signs [Erosh I. L., Sergeev M. B., Soloviev N. V. Image processing and recognition in preventive security systems. - SPb .: SPbGUAP, 2005. - 154 p.]. This means that in order to build a standard of psychophysiological state of “alcohol intoxication”, the subject must take alcohol about 1000 times.

Чтобы продемонстрировать работоспособность предложенного технического решения, отступим от схемы «оптимального приема сигналов» по терминологии [Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. - М.: Радио и связь, 1983. - 320 с.], упростив следующие операции.To demonstrate the operability of the proposed technical solution, let’s step back from the “optimal signal reception” scheme in terminology [V. Tikhonov Optimum signal reception. - M .: Radio and communications, 1983. - 320 p.], Simplifying the following operations.

На этапе «обучения» вместо совместного распределения вероятностей значений признаков будем строить одномерные распределения вероятностей для каждого из них. На фиг. 3, а-г приведены примеры нескольких таких распределений ряда параметров в трех психофизиологических состояниях: исходное состояние, принимаемое инструктором за нормальное состояние, после принятия 30 мг сорокоградусного алкоголя, состояние после принятия снотворной таблетки: ИС, А, С.At the “training” stage, instead of a joint probability distribution of the values of the attributes, we will construct one-dimensional probability distributions for each of them. In FIG. 3 and -d are examples of a few number of parameters of such distributions in three psychophysiological states: original state received instructor for the normal state, after taking 30 mg sorokogradusnuyu alcohol state after taking sleeping pills: IP, A, C.

Сопоставление текущего (их) распределения (й) вероятностей признаков с эталонными можно реализовать несколькими способами. Классический из них основан на получении оценки близости сравниваемых векторов по расстоянию между ними. Наиболее простой является оценка евклидового расстоянияComparison of the current (their) distribution (s) of the probabilities of features with the reference can be implemented in several ways. The classic of them is based on obtaining an estimate of the proximity of the compared vectors by the distance between them. The easiest is to estimate the Euclidean distance

Figure 00000014
Figure 00000014

где a i, bi - значения i-го признака каждого из векторов, каждый из которых в рассматриваемой задаче является моментом сравниваемых распределений вероятностей. Более сложны по конструкции расстояния Махаланобаса, Танимото, Фишера и др.where a i , b i are the values of the ith feature of each of the vectors, each of which in the problem under consideration is the moment of the compared probability distributions. The distances of Mahalanobas, Tanimoto, Fisher, etc. are more complicated in design.

В другом варианте исполнения способа можно исключить этап построения распределений вероятностей признаков на этапе профессиональной деятельности, а операцию выделения эталонного распределения, наиболее близкого к текущему, заменить операцией выделения эталонного распределения, наиболее адекватно описываемого текущим набором признаков. Для проведения этой операции требуется алгоритм.In another embodiment of the method, it is possible to exclude the stage of constructing probability distributions of features at the stage of professional activity, and replace the operation of allocating the reference distribution closest to the current one by replacing the operation of extracting the reference distribution that is most adequately described by the current set of features. This operation requires an algorithm.

Пусть Aj - идентифицируемый признак, Hi - гипотеза, ассоциируемая с идентифицируемым образом, i - номер гипотезы, N - количество гипотез, k - номер реализации идентификационных данных, порождаемых идентифицируемым образом (и описывающих его), j - номер идентификационного признака, n - общее количество признаков, P(Aj/Hi) - апостериорная плотность распределения вероятностей гипотез.Let A j be an identifiable attribute, H i be a hypothesis associated with an identifiable image, i be a hypothesis number, N be a number of hypotheses, k be a realization number of identification data generated by an identifiable image (and describe it), j be an identifier attribute number, n is the total number of features, P (A j / H i ) is the posterior density of the probability distribution of hypotheses.

При поступлении k-реализации формируется набор вероятностей Pk(Aj/Hi). Первой гипотезе соответствуют вероятности Pk(A11), …, Pk(Aj1), …, Pk(An1), i-ой: Pk(A1/Hi), …, Pk(Aj/Hi), …, Pk(An/Hi) и т.д. Тогда вероятность гипотезы Hi по всем признакам можно оценить по формулеUpon receipt of the k-implementation, a set of probabilities P k (A j / H i ) is formed. The first hypothesis corresponds to the probabilities P k (A 1 / H 1 ), ..., P k (A j / H 1 ), ..., P k (A n / H 1 ), i-th: P k (A 1 / H i ), ..., P k (A j / H i ), ..., P k (A n / H i ), etc. Then the probability of the hypothesis H i in all respects can be estimated by the formula

Figure 00000015
Figure 00000015

В простейшем случае решение о номере верной гипотезы i принимается по максимальному значению qk(Hi). Более продвинутые варианты базируются на статистической теории принятия решений.In the simplest case, the decision on the number of the correct hypothesis i is made by the maximum value q k (H i ). More advanced options are based on statistical decision theory.

Второй алгоритм решения задачи строится на модифицированной формуле гипотез БайесаThe second algorithm for solving the problem is based on a modified Bayesian hypothesis formula

Figure 00000016
Figure 00000016

где Р(Гij) - априорные вероятности i-х гипотез при поступлении j-го признака. Если они неизвестны, будем считатьwhere Р (Г ij ) are the a priori probabilities of the i-th hypotheses upon receipt of the j-th attribute. If they are unknown, we will consider

P(Гij)=N-1 при j=1;P (T ij ) = N -1 for j = 1;

Р(Гij)=0,5(Р(Гij)+Р(Hi/Aj), при j=2;P (G ij ) = 0.5 (P (G ij ) + P (H i / A j ), with j = 2;

Figure 00000017
, при j>m.
Figure 00000017
, for j> m.

При m=1 данная формула переходит в классическую формулу Байеса.For m = 1, this formula transforms into the classical Bayes formula.

Третий алгоритм решения задачи можно построить на общей теореме о повторении опытов. Согласно этой теореме вероятность того, что событие Hi в n зависимых опытах появится d раз, равна коэффициенту при zd в выражении производящей функции:The third algorithm for solving the problem can be built on the general theorem on the repetition of experiments. According to this theorem, the probability that the event H i in n dependent experiments appears d times is equal to the coefficient at z d in the expression of the generating function:

Figure 00000018
Figure 00000018

где qij=1-pij, pij - вероятность i-й гипотезы при поступлении j-го признака. Коэффициент при z° есть вероятность P0n того, что рассматриваемая гипотеза не верна. Тогда с вероятностью Q0n=1-P0n она признается справедливой.where q ij = 1-p ij , p ij is the probability of the i-th hypothesis upon receipt of the j-th attribute. The coefficient at z ° is the probability P 0n that the hypothesis under consideration is not true. Then, with the probability Q 0n = 1-P 0n, it is recognized as valid.

Для сравнения перечисленных алгоритмов по обеспечиваемой ими вероятности ошибок идентификации проведен вычислительный эксперимент при следующих условиях: число признаков 7, максимальное число гипотез (психофизиологических состояний - 50, k=100).To compare the above algorithms by the probability of identification errors provided by them, a computational experiment was carried out under the following conditions: number of signs 7, maximum number of hypotheses (psychophysiological states - 50, k = 100).

Параметры генераторов апостериорных вероятностей по каждому признаку определялись исходя из условия: плотности распределения вероятностей P(Aj/Hi) подчиняются нормальному закону. Для генерации значений признаков в соответствии с их распределениями использовался метод разыгрывания случайных величин Монте-Карло.The parameters of the posterior probability generators for each feature were determined on the basis of the condition: the probability distribution densities P (A j / H i ) obey the normal law. To generate feature values in accordance with their distributions, the Monte Carlo random value method was used.

По результатам исследования сделан вывод, что рассмотренные алгоритмы по сумме вероятностей ошибок 1-го и 2-го рода примерно одинаковы, и в последующих экспериментах использовался алгоритм на базе модифицированной формулы Байеса.Based on the results of the study, it was concluded that the considered algorithms are approximately the same in terms of the probabilities of errors of the 1st and 2nd kind, and in subsequent experiments, an algorithm based on a modified Bayes formula was used.

Для каждой гипотезы было сгенерировано по 30000 реализаций. При параметре значимости α=0,01 достоверность сделанных выводов о вероятностях идентификации психофизиологических состояний оператора (ИС, А, С) составляет 0,974. Полученное усредненное значение вероятности верной идентификации опасных состояний для группы испытуемых из 20 человек оказалась равной 93,7%.For each hypothesis, 30,000 realizations were generated. With the significance parameter α = 0.01, the reliability of the conclusions made about the probabilities of identifying the psychophysiological conditions of the operator (IS, A, C) is 0.974. The obtained average value of the probability of the correct identification of dangerous conditions for a group of subjects from 20 people turned out to be 93.7%.

Эксперименты проводились на автомобильном тренажере (фиг. 4) и включали в себя вождение транспортного средства в различных психофизиологических состояниях.The experiments were carried out on a car simulator (Fig. 4) and included driving a vehicle in various psychophysiological conditions.

Claims (1)

Способ скрытой оценки и мониторинга опасных психофизиологических состояний оператора человеко-машинных систем в процессе профессиональной деятельности, основанный на сравнении параметров кардиограммы при приеме оператора на работу или переаттестации знаний на объекте-имитаторе при выполнении различных видов деятельности и на реальном объекте, для чего вначале параметры оценивают в исходном состоянии - до начала деятельности, далее - во время профессиональной деятельности на объекте-имитаторе, далее - на реальном объекте, по результатам сравнения параметров принимают решение о психофизиологическом состоянии оператора, отличающийся тем, что регистрацию кардиограммы проводят скрытно от испытуемого, при этом на кардиограмме выделяют стационарные участки с последующим построением на каждом из них плотностей распределения вероятностей показателей вариабельности сердечного ритма (ВСР), которые принимают за эталоны адекватного психофизиологического состояния оператора в исходном состоянии и на этапе выполнения типовых задач профессиональной деятельности на объекте-имитаторе, при этом перед началом профессиональной деятельности на реальном объекте вначале проводят аутентификацию приступающего к работе оператора с одновременной регистрацией его кардиограммы с выделением на ней стационарных участков и построением на каждом из них плотностей распределения регистрируемых на предыдущих этапах показателей ВСР, определяют степень сходства полученного распределения вероятностей этих показателей на начальном стационарном участке с распределением-эталоном, полученным ранее в исходном состоянии оператора до начала деятельности на объекте-имитаторе, при этом допуск к работе на реальном объекте осуществляется при соблюдении двух условий: наличия аутентификатора оператора и адекватного психофизиологического состояния оператора, которое устанавливается в случае, если упомянутая степень сходства распределений вероятностей показателей ВСР превышает заданный уровень; в противном случае допуск оператора к работе на реальном объекте блокируется;
далее в процессе профессиональной деятельности оператора на реальном объекте при регистрации кардиограммы сравнивают получаемые на каждом последующем ее стационарном участке распределения вероятностей показателей ВСР с соответствующими ранее полученными распределениями-эталонами, выделяют наиболее близкое к текущему распределение, по которому устанавливают, в каком психофизиологическом состоянии в текущий момент находится испытуемый, и в случае, если степень сходства распределений не превышает заданного уровня, констатируют нахождение оператора в неадекватном состоянии - опасном для продолжения профессиональной деятельности.
A method for covert assessment and monitoring of dangerous psychophysiological conditions of a human-machine systems operator in the course of professional activity, based on comparing the cardiogram parameters when hiring an operator or recertifying knowledge on a simulator object when performing various types of activities and on a real object, for which the parameters are first evaluated in the initial state - before the start of activity, then - during professional activity at the simulator object, then - at the real object, according to the result there, comparisons of parameters make a decision on the psychophysiological state of the operator, characterized in that the cardiogram is recorded secretly from the subject, while stationary sections are distinguished on the cardiogram, followed by the construction of probability densities of heart rate variability (HRV) indicators on each of them, which are taken as standards an adequate psychophysiological state of the operator in the initial state and at the stage of performing typical tasks of professional activity on an object an e-simulator, in this case, before starting a professional activity on a real object, the operator who starts work is first authenticated with the simultaneous registration of his cardiogram with the allocation of stationary sections on it and the construction of the distribution densities of the HRV indicators recorded at the previous stages on each of them, determine the degree of similarity of the obtained probability distributions of these indicators in the initial stationary section with the distribution-standard obtained earlier in the initial state op an herator before starting work on a simulator object, while admission to work on a real object is subject to two conditions: the presence of an operator authenticator and an adequate psychophysiological state of the operator, which is established if the mentioned degree of similarity of the probability distributions of HRV indicators exceeds a predetermined level; otherwise, the operator’s access to work on a real object is blocked;
Further, in the process of the operator’s professional activity at a real object, when registering a cardiogram, they compare the probability distributions of HRV indicators obtained at each subsequent stationary section with the corresponding previously obtained standard distributions, select the distribution closest to the current one, by which it is established in which psychophysiological state at the moment the subject is located, and if the degree of similarity of the distributions does not exceed a predetermined level, ascertain the operator’s driving in an inadequate condition - dangerous for continuing professional activities.
RU2014143870/14A 2014-10-29 2014-10-29 Method of hidden evaluating and monitoring of hazardous psychophysiological states of human-machine system operator during professional activities RU2579422C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014143870/14A RU2579422C1 (en) 2014-10-29 2014-10-29 Method of hidden evaluating and monitoring of hazardous psychophysiological states of human-machine system operator during professional activities

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014143870/14A RU2579422C1 (en) 2014-10-29 2014-10-29 Method of hidden evaluating and monitoring of hazardous psychophysiological states of human-machine system operator during professional activities

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2579422C1 true RU2579422C1 (en) 2016-04-10

Family

ID=55793488

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014143870/14A RU2579422C1 (en) 2014-10-29 2014-10-29 Method of hidden evaluating and monitoring of hazardous psychophysiological states of human-machine system operator during professional activities

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2579422C1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2681929C1 (en) * 2018-03-27 2019-03-13 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии имени В.П. Сербского" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ ПН им. В.П. Сербского" Минздрава России) Method of correction of self-regulation and psychoemotional state of extreme profile experts in conditions of stress load modeling
RU2698441C2 (en) * 2017-01-20 2019-08-26 Общество с ограниченной ответственностью "Лаборатория мобильной медицины" (ООО "Лаборатория мобильной медицины") Device for non-contact recording of patient's biometric parameters in lying

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001078598A1 (en) * 2000-04-18 2001-10-25 Tamara Yakovlevna Ryabova Methods for checking and self-checking an output of the cardiovascular system and a checking device
RU2358647C1 (en) * 2008-02-04 2009-06-20 Федеральное государственное унитарное предприятие "Летно-исследовательский институт им. М.М. Громова" Heart rhythm based method of operator examination and monitoring for psychophysiological state in professional activity
RU2392860C1 (en) * 2008-12-22 2010-06-27 Геннадий Николаевич Гриценко Method of professional reliability evaluation for specialists in critical activity areas
WO2012146957A1 (en) * 2011-04-29 2012-11-01 Koninklijke Philips Electronics N.V. An apparatus for use in a fall detector or fall detection system, and a method of operating the same
RU2480156C1 (en) * 2012-01-31 2013-04-27 Евгений Аркадьевич Голубев Adaptive method of remote identification of human responses to unconscious psychic irritants by analysis of heart rate variability

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001078598A1 (en) * 2000-04-18 2001-10-25 Tamara Yakovlevna Ryabova Methods for checking and self-checking an output of the cardiovascular system and a checking device
RU2358647C1 (en) * 2008-02-04 2009-06-20 Федеральное государственное унитарное предприятие "Летно-исследовательский институт им. М.М. Громова" Heart rhythm based method of operator examination and monitoring for psychophysiological state in professional activity
RU2392860C1 (en) * 2008-12-22 2010-06-27 Геннадий Николаевич Гриценко Method of professional reliability evaluation for specialists in critical activity areas
WO2012146957A1 (en) * 2011-04-29 2012-11-01 Koninklijke Philips Electronics N.V. An apparatus for use in a fall detector or fall detection system, and a method of operating the same
RU2480156C1 (en) * 2012-01-31 2013-04-27 Евгений Аркадьевич Голубев Adaptive method of remote identification of human responses to unconscious psychic irritants by analysis of heart rate variability

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
STUIVER A.et al. Short-term cardiovascular responses to changing task demands// Int J Psychophysiol. 2012 Aug;85(2):153-60, реф. PubMed, найдено [26.05.2015] из Интернет www.pubmed.com. *
ЕПИФАНЦЕВ Б.Н. Скрытая идентификация психофизиологического состояния человека-оператора в процессе профессиональной деятельности, монография, Омск, СибАДИ, 2013, с. 19, 23, 24, 131-132, 145-151, 167-170. *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2698441C2 (en) * 2017-01-20 2019-08-26 Общество с ограниченной ответственностью "Лаборатория мобильной медицины" (ООО "Лаборатория мобильной медицины") Device for non-contact recording of patient's biometric parameters in lying
RU2681929C1 (en) * 2018-03-27 2019-03-13 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии имени В.П. Сербского" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ ПН им. В.П. Сербского" Минздрава России) Method of correction of self-regulation and psychoemotional state of extreme profile experts in conditions of stress load modeling

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Haque et al. Deep multimodal pain recognition: a database and comparison of spatio-temporal visual modalities
Agrafioti et al. ECG pattern analysis for emotion detection
de Santos Sierra et al. A stress-detection system based on physiological signals and fuzzy logic
US7135980B2 (en) Physiomagnetometric inspection and surveillance system and method
KR101739058B1 (en) Apparatus and method for Psycho-physiological Detection of Deception (Lie Detection) by video
Masciocchi et al. Everyone knows what is interesting: Salient locations which should be fixated
de Santos Sierra et al. Real-time stress detection by means of physiological signals
Moctezuma et al. Subjects identification using EEG-recorded imagined speech
US20030032870A1 (en) Method for psychophysiological detection of deception through brain function analysis
US10318833B2 (en) System and method for person identification and personality assessment based on EEG signal
Ben-Shakhar et al. Common and distinctive features of verbal and pictorial stimuli as determinants of psychophysiological responsivity.
Morabito et al. An explainable Artificial Intelligence approach to study MCI to AD conversion via HD-EEG processing
WO2016080366A1 (en) Authentication device using brainwaves, authentication method, authentication system, and program
Hossain et al. Observer’s galvanic skin response for discriminating real from fake smiles
RU2579422C1 (en) Method of hidden evaluating and monitoring of hazardous psychophysiological states of human-machine system operator during professional activities
Gołaszewski et al. Thermal Vision as a Method of Detection of Deception: A Review of experiences
Jaiswal et al. Gsr based generic stress prediction system
Dehzangi et al. Driver distraction detection using MEL cepstrum representation of galvanic skin responses and convolutional neural networks
Esener Subspace-based feature extraction on multi-physiological measurements of automobile drivers for distress recognition
Thomas et al. EEG-based biometrie authentication using self-referential visual stimuli
Epifantsev et al. Hidden identification for operators of information-processing systems by heart rate variability in the course of professional activity
Barillare As Its Next Witness, the State Calls... the Defendant: Brain Fingerprinting as Testimonial under the Fifth Amendment
Rougé et al. Anonymizing motion sensor data through time-frequency domain
Zhumazhanova et al. Informativeness Assessment of the Thermal Pattern Features of the Face and Neck Region in the Tasks of Recognition of the Subject’s Changed State
Elaad Detection of deception: A transactional analysis perspective

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20171030