Управление глубиной погружения в иммерсивных интерактивных средах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Александрова Маргарита Владимировна

• Александрова Маргарита Владимировна
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Александрова Маргарита Владимировна

Введение

Глава 1. Анализ существующих технологий построения иммерсивной среды программных интерфейсов человеко-компьютерного взаимодействия применительно к задачам психологической диагностики и медицинской

реабилитации

1. 1 Применение компьютерных технологий в психологической диагностике и медицинской реабилитации

1.2 Примеры использования компьютерных технологий в

психодиагностических системах

1.3 Особенности построения человеко-компьютерных интерфейсов в системах психологического тестирования

1.4 Автоматизированная обработка результатов психодиагностики

1.5 Персонализация систем психологической диагностики и реабилитации

1.6 Управление вниманием пользователя в иммерсивной среде

1.7 Выводы по первой главе

Глава 2. Модель и система управления погружением пользователя иммерсивной среды

2.1 Формально-логическая модель иммерсивной среды с управляемой глубиной погружения

2.2 Система управления глубиной погружения пользователя иммерсивной среды

2.3 Выводы по второй главе

Глава 3. Алгоритмы управления глубиной погружения пользователя иммерсивной среды и реализующий их программный комплекс

3.1 Управление вниманием пользователя в иммерсивной среде

3.2 Алгоритм увеличения глубины погружения

3.3 Алгоритм удержания внимания пользователя

3.4 Проблемно ориентированная система управления вовлеченностью пользователя на основе интеллектуальных технологий компьютерного зрения

3.5 Методика и способ визуализации и анализа информации о вовлеченности

пользователя иммерсивной среды

3.6 Выводы по третьей главе

Глава 4. Исследование алгоритмов анализа и управления вовлеченностью пользователей иммерсивной среды

4.1 Детектирование эмоций и положений головы с помощью компьютерного зрения

4.2 Исследование влияния отвлекающих аудиовизуальных стимулов

4.3 Распознавание эмоций

4.4 Разработка системы реабилитации

4.5 Выводы по четвертой главе

Глава 5. Реализация и внедрение системы управления глубиной погружения пользователя систем иммерсивной реальности в программно-аппаратных комплексах психологической диагностики и медицинской реабилитации

5.1 Программный комплекс психосоциальной диагностики и реабилитации девиантных состояний человека

5.2 Тренажер виртуальной реальности с обратной связью

5.3 Система контроля качества производства автомобильных компонентов для реабилитации персонала частичной с потерей зрения

5.4 Выводы по пятой главе

Заключение

Список литературы

Приложение А Акты внедрения результатов диссертации

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление глубиной погружения в иммерсивных интерактивных средах»

Введение

Актуальность темы исследования. В настоящее время при решении широкого круга задач психологической диагностики и медицинской реабилитации активно применяются современные информационные технологии сбора диагностической информации, ее обработки и поддержки принятия врачебных решений. В частности, автоматизация психологического тестирования позволяет снизить трудоемкость диагностики, повысить доступность различных методик исследований и их привлекательность для пациентов. Технологии виртуальной и дополненной реальности способствуют вовлечению пациентов в процесс человеко-компьютерного взаимодействия, а также предоставляют новые возможности для реализации инновационных методик медицинской диагностики и реабилитации.

Ситуацию высокого вовлечения пользователя в процесс человеко-компьютерного взаимодействия описывает понятие иммерсивности - способа восприятия, создающего эффект высокого погружения человека в искусственно созданную среду. Традиционно иммерсивная среда создается творческой силой художественных произведений, однако в настоящее время это понятие связывается с применением аудиовизуальных стимулов, формируемых устройствами виртуальной и дополненной реальности - шлемов, очков, виртуальных дисплеев, перчаток и т.п.

Применение технологий виртуальной реальности для снижения числа лиц с ограниченными возможностями здоровья среди работоспособного населения предусмотрено Дорожной картой развития «сквозной» цифровой технологии «Технологии виртуальной и дополненной реальности» российской Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Их практическое применение способствует вовлечению пациентов в процесс тестирования, а также предоставляет новые возможности для реализации инновационных методик медицинской реабилитации.

Степень разработанности темы. Теоретическую основу исследования в области разработки приложений иммерсивной реальности, в том числе для медицинской диагностики и реабилитации, сформировали современные научные работы таких ученых, как Б.Б. Величковский, А.Н. Гусав, А.А. Захарова, Е.В.Захарова, О.Ю. Ильяшенко, И.А. Каляев, Ю.Н. Косников, А.Г. Кравец, Р.Б. Куприянов, Е.Л. Лукьянченко, A. Holzmger, V. Lazurik, N. Styervoyedov, N. Varlamova и др.

Вместе с тем единый подход к формированию иммерсивной среды с помощью современных информационно-коммуникационных технологий в настоящее время отсутствует.

В связи с этим актуальной научно-технической задачей является разработка методов и средств реализации иммерсивной среды с обеспечением глубины погружения, достаточной для сохранения высокой устойчивости внимания, с помощью современных интерактивных пользовательских интерфейсов.

Целью работы является совершенствование пользовательских интерфейсов человеко-компьютерного взаимодействия в иммерсивных интерактивных средах за счет реализации аппаратно-программной системы управления глубиной погружения пользователей и поддержки принятия решений на ее основе.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1. Анализ особенностей человеко-компьютерного взаимодействия в иммерсивной реальности, формируемой современными интерактивными пользовательскими интерфейсами.

2. Разработка формально-логической модели иммерсивной среды, учитывающей психологические и физиологические особенности восприятия информации пользователями.

3. Разработка проблемно ориентированной системы управления вовлеченностью пользователя в интерактивных пользовательских интерфейсах высокой иммерсивности с элементами искусственного интеллекта.

4. Разработка технологии визуализации и анализа информации о вовлеченности пользователя иммерсивной среды на основе компьютерных методов обработки информации.

5. Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения программных средств мониторинга и управления вниманием пользователей иммерсивных технологий.

6. Реализация и внедрение системы управления глубиной погружения пользователя систем иммерсивной реальности в программно-аппаратных комплексах психологической диагностики и медицинской реабилитации.

Объектом исследования является процесс человеко-компьютерного взаимодействия в иммерсивной интерактивной среде при проведении психодиагностики и медицинской реабилитации.

Предмет исследования - обеспечение высокого вовлечения пользователей иммерсивных интерактивных сред в процесс человеко-компьютерного взаимодействия, в том числе при применении интерактивных компьютерных интерфейсов.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложена формально-логическая модель иммерсивной интерактивной среды с управляемой глубиной погружения, отличающаяся от аналогов способом расчета глубины погружения по параметрам двигательной активности пользователя и позволяющая определять характеристики его восприятия, такие как фокус (предметность), релевантность (избирательность) и неустойчивость внимания.

2. Разработана аппаратно-программная система управления глубиной погружения пользователя иммерсивной интерактивной среды, отличающаяся наличием отрицательной обратной связи по его двигательной активности и позволяющая контролировать внимание и вовлеченность пользователей систем человеко-компьютерного взаимодействия в режиме реального времени.

3. Разработаны два алгоритма управления глубиной погружения пользователя иммерсивной интерактивной среды, позволяющие обеспечить

снижение показателя неустойчивости (рассеянности) внимания и удержание внимания пользователя под влиянием внешних и внутренних отвлекающих факторов.

4. Предложены методика и способ визуализации и анализа информации о вовлеченности пользователя человеко-компьютерного интерфейса, позволяющая в отличие от аналогов наглядно отображать глубину его погружения в контексте решаемых задач в виде круговой диаграммы и таким образом дополнять данные о результативности выполнения действий в иммерсивной интерактивной среде сведениями об эффективности ее использования.

Теоретическая значимость работы заключается в повышении эффективности программных интерфейсов человеко-компьютерного взаимодействия путем реализации обратной связи на основе обработки информации о внимании и вовлеченности пользователей.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. Предложенные модели, система и алгоритмы управления глубиной погружения пользователя иммерсивной среды позволяют повысить эффективность интерактивных систем человеко-компьютерного взаимодействия в системах поддержки принятия решений, психологического тестирования, медицинской реабилитации и в образовании.

2. Реализована проблемно ориентированная система управления вовлеченностью пользователя в интерактивных пользовательских интерфейсах высокой иммерсивности на основе интеллектуальных технологий компьютерного зрения.

3. Предложенная система управления глубиной погружения пользователя иммерсивной среды обеспечила реализацию обратной связи в программном комплексе психосоциальной диагностики и реабилитации девиантных состояний человека.

4. Метод и алгоритмы управления глубиной погружения пользователя иммерсивной среды использованы при разработке системы контроля качества

производства автомобильных компонентов для реабилитации персонала с частичной потерей зрения.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, математической статистики, математического моделирования, экспертного оценивания, теории графов, теории управления сложными системами.

Соответствие паспорту специальности. Результаты исследования соответствуют паспорту научной специальности 2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации, статистика (технические науки): 5. Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта; 9. Разработка проблемно ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов; 12. Визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации.

Положения, выносимые на защиту:

1. Формально-логическая модель иммерсивной среды с управляемой глубиной погружения, учитывающая особенности восприятия пользователя.

2. Система управления глубиной погружения пользователя иммерсивной среды, позволяющая контролировать внимание и вовлеченность пользователей систем человеко-компьютерного взаимодействия в режиме реального времени.

3. Алгоритмы управления глубиной погружения пользователя иммерсивной среды, направленные на снижение показателя неустойчивости (рассеянности) внимания и удержание внимания пользователя под влиянием внешних и внутренних отвлекающих факторов.

4. Методика и способ визуализации и анализа информации о вовлеченности пользователя иммерсивной среды.

5. Программный комплекс психосоциальной реабилитации девиантных состояний человека, позволяющий в отличие от аналогов реализовать обратную связь по мониторингу и контролю вовлеченности пациентов.

Достоверность результатов исследований подтверждается корректностью использования теоретических методов, сравнением полученных результатов с результатами выполнения реальных проектов и апробацией предложенных разработок на практике.

Внедрение результатов работы

Практическая реализация результатов работы была выполнена в рамках проведения научно-исследовательских работ по темам «Разработка программного обеспечения стенда нейросетевого анализа психоэмоционального состояния человека» и «Разработка программного комплекса психосоциальной реабилитации девиантных состояний человека» в Самарском государственном медицинском университете, ООО «Сириус-С» и ООО «Открытый код».

Результаты диссертации внедрены в учебный процесс Самарского государственного технического университета на программах бакалавриата и магистратуры по направлению «Программная инженерия» и в учебный процесс Передовой медицинской инженерной школы Самарского государственного медицинского университета по направлению «Информатика и вычислительная техника».

Результаты проведенного автором исследования обсуждались на международных конференциях в Амстердаме, Лондоне, Ташкенте, Самаре и Ульяновске.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 23 печатные научные работы, в том числе 6 статей в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России, и 6 статей в изданиях, индексируемых международными информационными базами данных Web of Science и Scopus, получено 5 свидетельств о регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 разделов, заключения, списка использованных источников и приложения; содержит 153 страницы основного текста. Список использованных источников включает 108 наименований.

Глава 1. Анализ существующих технологий построения иммерсивной среды программных интерфейсов человеко-компьютерного взаимодействия применительно к задачам психологической диагностики и медицинской реабилитации

1.1 Применение компьютерных технологий в психологической диагностике

и медицинской реабилитации

Важную роль в психологическом исследовании играют современные информационные технологии. Современный компьютерный

психодиагностический инструментарий - это сложный программно-аппаратный комплекс, позволяющий психологам ускорить процесс проведения исследования, автоматизировать обработку данных, а также получить дополнительную информацию об испытуемом при подключении дополнительных датчиков и устройств [1 - 3].

Автоматизация психологической диагностики является важной задачей цифровой трансформации здравоохранения. Внедрение современных информационных технологий в различные процессы медицинской отрасли обеспечивают развитие цифровой медицины, к ключевым направлениям которой относятся системы 3ё-моделирования, системы дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан, системы управления процессами медицинских организаций, в том числе обработки больших данных с использованием технологий искусственного интеллекта и встроенных математических функций.

Кроме специального программного обеспечения, которое используются в первую очередь медицинскими специалистами, активно создаются и используются упрощенные мобильные и web-приложения, специализированные технические устройства, доступные гражданам для мониторинга и контроля общего состояния здоровья. Особое место в данном списке занимают психологические онлайн-тесты, которые пользуются высоким спросом на

протяжении многих лет за счет простоты поиска нужного теста и его прохождения, скорости обработки результатов, использования анимации для привлечения внимания пользователя, практическое применение результатов в различных сферах: комплексная оценка личностных и психических черт, когнитивных способностей, оценка мотивации, профориентация и профессиональная консультация, социально-психологическая оценка личности в коллективе [4].

Психологическое тестирование - термин, психологии, обозначающий процедуру установления и измерения индивидуально-психологических отличий

[5].

Важным шагом в развитии психологии стало применение системного подхода к изучению, который дает возможность описания и объяснения интегральных образований действительности (целостностей).

Условием проведения системного анализа психических явлений ученые определяют практически те же принципы, которые применяются при любом системном анализе:

• Многоплановость исследования психических явлений;

• Многомерность психических явлений;

• Многоуровневость и иерархичность психических явлений;

• Множественность отношений психических свойств;

• Системная детерминация психических явлений;

• Развитие психических явлений [6].

Системный подход - направление методологии научного познания, в основе которого лежит рассмотрение объекта как системы. Система - это совокупность элементов, связанных и взаимодействующих друг с другом, образующих определенную целостность, единство и обладающих интегративным свойством.

Основные признаки системы - это наличие элементов и связи между этими элементами. Любая система (объект) рассматривается как совокупность взаимосвязанных элементов (компонентов), имеющая выход (цель), вход (ресурсы), связь с внешней средой, обратную связь.

Основные принципы системного подхода, в целом:

• Целостность;

• иерархичность строения, то есть наличие множества (по крайней мере, двух) элементов, расположенных на основе подчинения элементов низшего уровня элементам высшего уровня;

• структуризация, позволяющая анализировать элементы системы и их взаимосвязи в рамках конкретной организационной структуры;

• множественность, позволяющая использовать множество кибернетических, экономических и математических моделей для описания отдельных элементов и системы в целом;

• системность - свойство объекта обладать всеми признаками системы

[7].

Идеи системности, заложенные в трудах В.М. Бехтерева, В.Н. Мясищева, а также в трудах Б.В. Иовлева, Б.Г. Ананьева, получили развитие в общемедицинских концепциях психодиагностики и реабилитации. В концепциях большое внимание отводится психологической диагностике индивидуальных и социально-психологических свойств личности, которые в перспективе ложатся в основу системы лечебно-восстановительных, реабилитационных мероприятий.

Наиболее популярным и практически значимым направлением в психологии является психодиагностика, которая дополняется экспертными (клиническими) методиками, используемыми для решения задач психологического консультирования.

Психодиагностика - отрасль психологии, разрабатывающая теорию, принципы и инструменты оценки и измерения индивидуально-психологических особенностей личности [8]. При этом средства современной психодиагностики разделяются на две группы: формализованные и малоформализованные методики [5].

Формализованные методики включают в себя тесты, опросники, психофизиологические методики. Для них характерны детальная регламентация и стандартизация проведения обработки и представления результатов, точное

соблюдение инструкций, соблюдение определенных способов предъявления стимульного материала.

К малоформализованным методикам относятся наблюдения, интервью, анализ продуктов деятельности.

Для достижения высокого результата необходимо применять обе группы методик в комплексе. При этом развитие новых интеллектуальных методов анализа данных постепенно дополняют методы проведения диагностики использованием компьютеров и технических средств [8].

Новые технологии позволяют использовать имитацию психологической интуиции компьютерными системами [9].

1.2 Примеры использования компьютерных технологий в психодиагностических системах

Использование компьютерных технологий при проведении психологического тестирования обеспечивают автоматизацию рутинных операций: проведение инструктажа, регистрация ответом, предъявление стимулов, выдача результатов. Программный инструментарий обычно включает онлайн-тестирование, заполнение опросных листов, дистанционные собеседования, выполнение различных упражнений в игровой форме и т.п.

Реализация инструментария для проведения психодиагностики существенно повышает эффективность работы специалиста за счет автоматизации рутинных операций, повышения точности регистрации результатов и исключения ошибок при первичной обработке данных. Кроме того, появляется возможность формирования расширенного психологического профиля пользователя. В ходе проведения тестирования собираются дополнительные метрики, такие как время прохождения тестирования с возможностью детализации до времени ответа на каждый из вопросов, активность использования периферийных устройств, таких как клавиатура, мышь, учитывается эмоциональный фон испытуемого за счет использования нейронной сети, направленной на определение эмоций.

Прохождение тестов реализуется с помощью графических пользовательских интерфейсов [10], получивших широкое распространение и не требующих дополнительного обучения пользователей.

Примером научных исследований и применения компьютерных средств в психодиагностике является программа «ВерМА-тест», предназначенная для исследования вербального мышления в сочетании с цвето-семантическими характеристиками [11].

Для лечения посттравматического стресса применяют виртуально-реальную экспозиционную терапию VRET, (virtual reality exposure therapy). Данный вид терапии с использованием виртуальной реальности позволяет пациентам расслабиться и в безопасной среде побороть свои фобии. Основная цель -научиться расслабляться в момент пика угрозы. Диапазон возможностей VRET достаточно широк: от терапевтической программы «Виртуальный Ирак» для восстановления психологического равновесия участников военных действий до лечения людей с расстройствами пищевого поведения [12].

Другим примером использования является метод компьютеризированной когнитивно-поведенческой терапии, CCBT ((Computerised cognitive behavioural therapy), который используется для лечения наркотической зависимости [13].

Кроме того, к примерам компьютерных психодиагностических методик относятся: методика экспресс-диагностики функционального состояния М.П. Мороз, опросник MMPI, опросник Кеттелла, методика психосемантической диагностики скрытой мотивации И.Л. Соломина, методика экспресс-диагностики суицидального риска «Сигнал», профориентационная система «Выбор», ко-терапевтическая система «Келли-98».

Современные технологии позволяют проектировать виртуальные пространства, которые используются для подбора персонала на ответственные и эмоционально-напряженные позиции на различные предприятия и в крупные организации.

1.3

Особенности построения человеко-компьютерных интерфейсов в системах психологического тестирования

При проектировании современных психодиагностических систем особое внимание уделяется пользовательским интерфейсам. Реализация современных интерактивных пользовательских интерфейсов в составе программного обеспечения психологического тестирования позволяет сократить время, необходимое для полноценного психодиагностического обследования и повысить достоверность установления и измерения индивидуально-психологических отличий пациентов. Это обусловлено простотой использования компонентов интерфейса, отсутствием дополнительного информационного шума в виде рекламы, ярких объектов, отвлекающих внимание респондента.

Качество любого интерфейса определяется качеством взаимодействия человека с системой, скоростью его адаптации и временем работы [14].

Наиболее эффективным подходом при создании интерактивного пользовательского интерфейса является его адаптивность. Основной акцент в таком случае направлен на когнитивные способности пользователя, анализ которых позволит модифицировать информационные потоки для максимального согласования с когнитивным профилем [15].

Понимание фундаментальных принципов человеко-компьютерного взаимодействия и индивидуальных особенностей восприятия человеком пользовательских интерфейсов [16,17] позволяет существенно повысить качество инженерных решений при разработке компьютерных приложений.

Особое внимание при проектировании пользовательского интерфейса уделяется иХ-дизайну, который отвечает за функциональное восприятие и взаимодействие пользователя с ресурсом [18].

Создание качественного иХ-дизайна ориентировано на решение следующих базовых задач:

• Продолжительность взаимодействия (начало, погружение, заключение и продолжение/удержание);

• Интенсивность (рефлекс, привычка, вовлеченность);

• Разнообразие предложений (виды тестирования, интерпретация результатов);

• Взаимодействие (пассивное, активное, интерактивное);

• Триггеры (все человеческие чувства, знаки и символы);

• Значение (статус, эмоции) [19].

При проектировании интерактивного пользовательского интерфейса, как правило, дизайнеры учитывают следующие факторы:

• Анализ предметной области, выбор шаблонов взаимодействия, которые будут наиболее подходящими в контексте;

• ориентир на пользовательские потребности, собранные в ходе исследования;

• размещение интерфейсных элементов;

• создание интуитивно-понятного интерфейса;

• поддержание согласованности во всей системе [20].

Если при проектировании пользовательского интерфейса не учитываются базовые принципы, то увеличивается психологическая нагрузка на пользователя, что является причиной снижения качества взаимодействия, возникновения ошибок, снижения спроса на программный комплекс в целом.

Произвести оценку качества пользовательского интерфейса можно через сбор метрик, отражающих взаимодействие пользователя с системой. Примером таких метрик являются количество ошибочных кликов, частота взаимодействия с компонентами системы, время взаимодействия, время реакции пользователя на ответные действия системы, контроль фокуса пользователя на конкретных объектах интерфейса, учет времени взаимодействия с ними, соотношение времени фокуса пользователя на целевых и второстепенных объектах интерфейса.

Актуальность проектирования адаптивных пользовательских интерфейсом подтверждается научными работами отечественных [21-24] и зарубежных [25-27] авторов, где рассматриваются различные подходы проектирования: адаптация интерфейса к контексту решаемой задачи на основе модели знаний категории

пользователя, а также адаптация интерфейсов на основе скрытых марковских моделей. При разработке прикладных программ часто используется компонентный подход, который обеспечивает накопление элементов, виджетов с определенными стилями [28].

Наиболее простым и распространённым способом проектирования интерактивных пользовательских интерфейсов является построение сенсорного управления через жесты. Используемые жесты должны быть интуитивно понятными пользователю [29].

Однако в данных подходах упускается эмоциональное состояния пользователя и его психофизиологические особенности, а также управление компонентами интерфейса через обратную связь.

В программных комплексах, предназначенных для психологического тестирования, кроме инструментария, направленного на повышение количественных показателей, используются технологии, направленные на достижение новых качественных эффектов, что позволяет формировать новые виды диагностических экспериментов. К ним относятся динамическая генерация новых видов стимулов, адаптивное тестирование, регистрация ранее недоступных параметров реакций, сбор данных об испытуемом из открытых источников [30].

1.4 Автоматизированная обработка результатов психодиагностики

Еще одним преимуществом использования систем при проведении психодиагностики - качество, применяемые методы и скорость обработки результатов тестирования. Обработка результатов тестирования осуществляется с помощью закладываемых математических операций и медицинских алгоритмов обработки результатов психологического тестирования. Анализ результатов тестирования может быть проведен в том числе с использованием технологий искусственного интеллекта [31, 32]. Известны разные позиции относительно объективности такого анализа, однако, развитие искусственных нейронных сетей открывает все новые возможности.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Александрова Маргарита Владимировна, 2024 год

Список литературы

1. Noland R. Intelligence testing using a tablet computer: experiences with using Q-Interactive. Training and Education in Professional Psychology, 2017. Vol. 11(3). pp. 156-163 DOI: 10.1037/tep0000149.

2. Baker A., Iqbal F., Laila M., Waheed A. Psychology with mahnoor app: android-based application for self assessment, psychology dictionary, and notes. Mobile Devices and Smart Gadgets in Medical Sciences, 2020. pp. 214-231. DOI: 10.4018/978-1-7998-2521-0.ch010.

3. Войтов В.К., ШепелеваЕ.А., ГавриловаЕ.В., Думин П.Н., Ермаков С.С

. Новые средства психологического тестирования // Моделирование и анализ данных, 2021. Том 11. № 1. c. 94-108. DOI: https://doi.org/10.17759/mda.2021110107.

4. Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика Архивная копия от 28 марта 2009 на Wayback Machine, — СПб.:Братство, 1994. — 363 с.

5. Бурлачук Л. Ф. Психодиагностика: Учебник для вузов. — СПб.: Питер, 2006. — 351 с: ил. — (Серия «Учебник нового века»). ISBN 5-94723-0453, c.104

6. Барабанщиков В. А. Системный подход в структуре психологического познания / В. А. Барабанщиков // Методология и история психологии. - 2007. - Т. 2. - Вып.1. - С. 86-99.

7. Аверин В. А. Интегративный подход и принципы психологии развития человека / В. А. Аверин // Психология человека в образовании. - 2019. -Т. 1, № 3. - С. 240-248. DOI: 10.33910/2686-9527-2019-1-3-240-248.

8. Титкова Л. С., Психодиагностика: Учебное пособие. — Издательство Дальневосточного университета, Владивосток, 2002.

9. Вассерман Л. И., Дюк В. А., Иовлев Б. В., Червинская К. Р. Психологическая диагностика и новые информационные технологии. — СПб: «СЛП», 1997. — 203 с.

10. Доррер М. Имитация психологической интуиции с помощью искусственных нейронных сетей Архивная копия от 25 марта 2009 на Wayback на Wayback Machine (по материалам диссертации: Доррер М. Г., Психологическая интуиция искусственных нейронных сетей Архивная копия от 7 апреля 2009 на Wayback Machine, Диссертация,... 1998.)

11. Dhengre S., Mathur J., Oghazian F., Tan X., Mccomb C. Towards enhanced creativity in interface design through automated usability evaluation. Eleventh International Conference on Computational Creativity ICCC20, 2020. pp. 366-369.

12. Gerardi M., Rothbaum B., Ressler K., Heekin M. Virtual Reality Exposure Therapy Using a Virtual Iraq: Case Report. Journal of Traumatic Stress 2008;21(2):209-213.

13. Brian K., Charla N., Theresa B., Kathleen C. Quality vs. Quantity: Acquisition of Coping Skills Following Computerized Cognitive Behavioral Therapy for Substance Use Disorders. Addiction 2010;105(12):2120-2127.

14. Ахметова Л.В., Газизов Т.Т., Стась А.Н. Применение информационных технологий в психолого-диагностических исследованиях // PEM: Psychology. Educology. Medicine. - 2020. - № 3; URL: pem.esrae.ru/ru/29-321 (дата обращения: 08.02.2024).

15. Федоров А.В. Современный подход в проектировании грамотного пользовательского интерфейса//Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. Воронежский государственный технический университет, 2015. №2 (6). C. 97 - 100.

16. Soegaard, M., Dam, R.F.: The encyclopedia of human-computer interaction. Interaction Design Foundation (2014).

17. Dhengre, S., Mathur, J., Oghazian, F., Tan, X., Mccomb, C.: 2020 Towards enhanced creativity in interface design through automated usability evaluation In: Proceedings of the Eleventh International Conference on Computational Creativity ICCC20, pp 366-369. doi: 10.48448/dp01-f312.

18. Дворянин Д.М., Скубников К.С. К вопросу о понятиях UX UI дизайна // Аллея науки. — 2017.

19. Diller, Stephen. Making meaning : how successful businesses deliver meaningful customer experiences. — Berkeley, Calif.: New Riders, 2006. — vi, 146 pages с. — ISBN 0-321-37409-6, 978-0-321-37409-7.

20. Тепляков Владислав Алексеевич. Юзабилити сайта как фактор повышения конкурентоспособности компании // Проблемы науки. — 2018. — Вып. 2 (26). — ISSN 2413-2101.

21. Верлань А.Ф., Сопель М.Ф., Фуртат Ю.О. Об организации адаптивного пользовательского интерфейса в автоматизированных системах // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2014. - № 1 (150). - С. 100-110.

22. Зубкова Т.М., Наточая Е.Н. Проектирование интерфейса программного обеспечения с использованием элементов искусственного интеллекта // Программные продукты и системы. 2017. No1 (30). С. 5-11.

23. Попов Ф.А., Ануфриева Н.Ю. Интеллектуализация пользовательских интерфейсов информационных систем // Вестник Томского государственного университета. 2007. No 300(1). С. 130-133.

24. Диковицкий В.В. Шишаев М.Г. Технология формирования адаптивных пользовательских интерфейсов для мультипредметных информационных систем промышленных предпри- ятий // Известия вузов. Приборостроение. 2014. Т. 57. No 10. С. 12-16.

25. Гумиров Ш.Ш. Метод адаптации пользовательского интерфейса телекоммуникационных сервисов на основе скры- тых марковских моделей // Вестник НГУ. Серия: Инфор- мационные технологии. 2010. Т. 8. No 2. C. 43-53.

26. Dong Y., Zhang H., Herrera-Viedma E. Integrating experts' weights generated dynamically into the consensus reaching process and its applications in managing non-cooperative be- haviors // Decision Support Systems. 2016. V. 84. P. 115. doi: 10.1016/j.dss.2016.01.002.

27. Toledo C.M., Chiotti O., Galli M.R. Process-aware approach for managing organisational knowledge // Information Systems. 2016. V. 62. P. 1-28. doi: 10.1016/j.is.2016.04.001.

28. Sarker S., Ahuj M. Work-life conflict of globally distributed software development personnel: an empirical investigation using border theory // Information Systems Research. 2018. V. 29. N 1. P. 103-126. doi: 10.1287/isre.2017.0734.

29. Kosinski M., Wang Y., Lakkaraju H., Leskovec J. Mining Big Data to Extract Patterns and Predict Real-Life Outcomes // Big Data in Psychology. Special issue of Psychological Meth-ods. 2016. V. 21, № 4. P. 493-506.

30. Irshad S., Azmi S., Begum N. Uses of artificial intelligence in psychology. Journal of Health and Medical Sciences, 2022, Vol. 5, No. 4, pp. 21-30. DOI: 10.31219/osf.io/2hx5n.

31. Tiwari A., Chugh A., Sharma A. Uses of artificial intelligence with humancomputer interaction in psychology. In Intelligent Data-Centric Systems, Innovations in Artificial Intelligence and Human-Computer Interaction in the Digital Era, 2023. pp. 173-205.

32. Тычков А.Ю., Волкова К.Ю., Киселева Д.В., Родионова Е.А. Обзор систем виртуальной реальности // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2020. № 2 (54). c. 3-13. DOI: 10.21685/2072-3059-2020-2-1.

33. Реабилитация в медицине / Турович E. А., Скобля E. С. // Большая медицинская энциклопедия : в 30 т. / гл. ред. Б. В. Петровский. — 3-е изд. — М. : Советская энциклопедия, 1984. — Т. 22 : Растворители — Сахаров. — 544 с.

34. Епифанов В. А. Медицинская реабилитация Руководство для врачей. -М.: МЕДпресс-информ, 2005. — С.328.

35. Багутдинов Р.А., Саргсян Н.А., Красноплахтыч М.А. 2020. Аналитика, инструменты и интеллектуальный анализ больших разнородных и разномасштабных данных. Экономика. Информатика. 47 (4): 792-802. DOI 10.18413/2687-0932-2020-47-4-792-802.

36. Методы статистической обработки медицинских данных: Методические рекомендации для ординаторов и аспирантов медицинских учебных заведений, научных работников / сост.: А.Г. Кочетов, О.В. Лянг., В.П.

Масенко, И.В.Жиров, С.Н.Наконечников, С.Н.Терещенко - М.: РКНПК, 2012. -42 с.

37. Lisba P. J., Taktak A. The use of artificial neural networks in decision support in cancer: A systematic review // Neural Networks. - 2006, 19:408-415.

38. ГусевА.В, ДобриднюкС.Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении // Информационное общество. - 2017. - № 4-5. - С. 78-93.

39. Thakur, N., Han, C.Y.: (2018). An activity analysis model for enhancing user experiences in affect aware systems. 2018 IEEE 5G World Forum (5GWF), Silicon Valley, CA, USA, 2018, pp. 516 - 519, doi: 10.1109/5GWF.2018.8517032 (2018).

40. Park, So., Park, Su., Ma, K.: An automatic user activity analysis method for discovering latent requirements: usability issue detection on mobile applications. Sensors, 18. 2963. doi: 10.3390/s18092963 (2018).

41. Mohammad, S.M.: Facial recognition technology. SSRN Electronic Journal. 10.2139/ssrn.3622882 (2020).

42. Oloyede, M., Hancke, G., Myburgh, H.: A review on face recognition systems: recent approaches and challenges. Multimedia Tools and Applications, 79, pp. 27891-27922, doi: 10.1007/s11042-020-09261-2 (2020).

43. Singh, S., Prasad, S.V.A.V.: Techniques and challenges of face recognition: a critical review. Procedia Computer Science, 143. pp. 536 - 543. doi: 10.1016/j.procs.2018.10.427 (2018).

44. Remone, R, Dash, S. Face recognition and face detection benefits and challenges. European Chemical Bulletin, 12. pp. 2561 - 2566. doi: 10.31838/ecb/2023.12.si6.226 (2023).

45. Jacob, R.J.K., Karn, K.S.: Eye tracking in human-computer interaction and usability research: ready to deliver the promises. The mind's eye: cognitive and applied aspects of eye movement research. pp. 573-605 (2003).

46. Mohammed, Y.B., Karagozlu, D.: A review of human-computer interaction design approaches towards information systems development. Brain Broad Research in Artificial Intelligence And Neuroscience, 12. pp. 229 - 250. doi: 10.18662/brain/12.1/180 (2021).

47. Cioczek, M., Czarnota, T., Szymczyk, T.: Analysis of modern humancomputer interfaces. Journal of Computer Sciences Institute, 18. pp. 22 - 29. doi: 10.35784/jcsi.2403 (2021).

48. Riener R, Harders M. Virtual reality in medicine. London: Springer; 2012.

49. Попов А.П., Баев М.С., Сютина В.И. Применение мультисенсорной стимуляции для восстановления произвольной мышечной силы у больных с последствиями острого нарушения мозгового кровообращения в ранний восстановительный период // European research. 2017. №7. С. 55-60. [Popov АР, Baev MS, Syutina VI. Application of multisensor stimulation for restoration of the articial muscle power in patients with effects of acute disorder of cerebral circulation in the early reducing period. European research. 2017;(7):55-60. (In Russ).

50. Беликова С.А., Рогозов Ю.И., Свиридов А.С. Подход к конфигурированию пользовательского интерфейса на основе описания его свойств // Инновационная наука. 2015. №10-1.

51. Hutchins E., Hollan J., Norman D. Direct manipulation interfaces // Human-computer interaction. 1985. Vol. 1. No. 4. P. 311-338.

52. Захаров А.В., Хивинцева Е.В., Чаплыгин С.С., Стариковский М.Ю., Елизаров М.А., Колсанов А.В. Двигательная реабилитация пациентов в остром периоде инсульта с использованием технологии виртуальной реальности. Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. Т. 121. № 8-2. 2021. С. 71-75.

53. Roth R. User interface and user experience (UI/UX) design. Geographic Information Science and Technology Body of Knowledge, 2017, DOI: 10.22224/gistbok/2017.2.5.

54. Nurpalah A., Pasha M., Rhamdhan D., Maulana H., Rafdhi A. Effect of UI/UX designer on front end. International Journal of Research and Applied Technology, 2021, Vol. 1. pp. 335-341.

55. Malewicz M., Malewicz D. Designing user interfaces. Hype, 2020. 419 p.

56. Paluri S.K. Human computer interaction. In proceedings of 10th International Conference on Research Methods and Professional Issues, United Kingdom, 2020. pp. 1 - 7.

57. Dhengre S., Mathur J., Oghazian F., Tan X., Mccomb C. Towards enhanced creativity in interface design through automated usability evaluation. Eleventh International Conference on Computational Creativity ICCC20, 2020. pp. 366-369

58. Поцелуйко А.С., Кравец А.Г., Кульцова М.Б. Персонализация интерфейсов мобильных приложений на основе паттернов интерфейсов для людей с ограниченными возможностями // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии, 2019. № 3. с. 17-27.

59. Тагирова Л.Ф., Зубкова Т.М. Нейросетевая инструментальная среда для создания персонализированных интерфейсов прикладных программ // Программные продукты и системы, 2023. Т. 36. № 2. с. 212-222.

60. Coco M. Eye-tracking: measurements and applications. Encyclopedia of Behavioral Neuroscience. 2nd Edition, Elsevier Science Publishing. 2021. DOI: 10.1016/B978-0-12-819641-0.00158-4.

61. Santhoshikka R., Laranya C.R., Harshavarthini C., Preetha R., Saran Kumar K. Eye tracking and its applications. International Advanced Research Journal in Science, Engineering and Technology. Vol. 8, Issue 8, 2021. pp. 126-130. DOI: 10.17148/IARJSET.2021.8824.

62. Cochrane T., Sissons H. An introduction to immersive reality // Pacific Journal of Technology EnhancedLearning. 2, 6. 2019. doi:10.24135/pjtel.v2i1.28

63. Kaplan-Rakowski R., Meseberg K. Immersive media and their future // Educational Media And Technology Yearbook. Vol. 42. 2018. P. 143153. doi: 0.1007/978-3-030-27986-8_13.

64. Gamito P. et al. Presence, immersion and cyber-sickness assessment through a Test Anxiety Virtual Environment / P. Gamito, J. Oliveira, P. Santos, D. Morais, T. Saraiva, M. Pombal, B. Mota // Ann. Rev. CyberTherapy & Telemedicine (ARCTT). 2008. V. 6. P. 83-90.

65. Riva G. Enacting interactivity: The role of presence // Morganti F., Carassa A., Riva G. (eds). Enacting intersubjectivity: A cognitive and social perspective on the study of interactions. Amsterdam: IOS Press, 2008. P. 97-114.

66. Slater M. Measuring presence: A response to the Witmer and Singer Presence Questionnaire // Presence, Teleoperators and Virtual Environments. October 1999. V. 8. N 5. P. 560-565.

67. Witmer B.G., Singer M.J. Measuring presence in virtual environments: A presence questionnaire // Presence. 1998. V. 7. N 3. P. 225-240.

68. Sadowski W., Stanney K.M. Measuring and managing presence in virtual environments. Handbook of virtual environments: Design, implementation, and applications. Mahwah, N.J.: Lawrence Erlbaum Associates, 2002. P. 791-806.

69. Insko B. E. Measuring presence: Subjective, behavioral and physiological methods // Riva G., Davide F., Ijesslsteon W. A. (eds). Being there: Concepts, effects and measurement of user presence in synthetic environments. Amsterdam: IOS Press, 2003.

70. Bai H. The exploration of Arnheim's theory of visual perception in the field of art appreciation and review in junior high school // Learning & Education. 9. 139. 2020. doi:10.18282/l-e.v9i2.1428.

71. Ejaz A., Ali S.A., Ejaz M.Y., Siddiqui F.A. Graphic user interface design principles for designing Augmented Reality applications // International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 10(2). 2019. P. 209-216.

72. Singh M., Singh M.P. Augmented Reality interfaces // Natural Web Interfaces IEEE Internet Computing. 2013. P. 66-70.

73. Макгонигал Дж. Реальность под вопросом. Почему игры делают нас лучше и как они могут изменить мир / Пер. с англ. Н. Яцюк; Под ред. В. Шульпина. — М.: МИФ, 2018. - 384 с.

74. Ветушинский А.С. Игродром. Что нужно знать о видеоиграх и игровой культуре. - М.: Эксмо, 2021. — 272 с.

75. Паркин С. Самые знаменитые компьютерные игры / Пер. с англ. М.А. Райтмана; Под ред. В. Обручева. — М.: Эксмо, 2015. — 256 с.

76. Ivaschenko A, Khorina A, Sitnikov P 2018 Accented visualization by augmented reality for smart manufacturing aplications 2018 IEEE Industrial Cyber-Physical Systems Proceedings, pp 519-522.

77. Egmont-Petersen M, de Ridder D, Handels H 2002 Image processing with neural networks - a review. Pattern Recognition, 35 (10), pp 2279-2301.

78. Williams, Samuel & Enatsky, Rowena & Gillcash, Holly & Murphy, James & Gracanin, Denis. (2021). Immersive Technology in the Public School Classroom: When a Class Meets. 1-8 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/352810245_Immersive_Technology_in_the_P ublic_School_Classroom_When_a_Class_Meets (дата обращения: 14.03.2024).

79. Авербух Н.В. Психологические аспекты феномена присутствия в виртуальной среде // Вопросы психологии. 2010. № 5. С. 105-113.

80. Witmer B., Singer M. Measuring presence in virtual environments: A presence questionnaire // Presence. 1998. Vol. 7. P. 225-240.

81. Величковский Б.Б., Гусев А.Н., Виноградова В.Ф., Арбекова О.А. Когнитивный контроль и чувство присутствия в виртуальных средах // Экспериментальная психология. Том 9. № 1. 2016. С. 520. doi: 10.17759/exppsy.2016090102.

82. Войскунский А. П., Меньшикова Г. Я. О применении систем виртуальной реальности в психологии // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2008. № 1. С. 22-36.

83. Кирик Т.А. Виртуальная реальность и ее онтологические прототипы. -Курган : Изд-во Курганского гос. ун-та, 2007. - 133 с.

84. Любимов В.В. Психология восприятия: учебник. -Москва: Эксмо : ЧеРо : МПСИ, 2007. - 472 с.

85. Прохоров С.А. и др. Прикладной анализ случайных процессов / Под ред. Прохорова С.А. - Самара: Издательство СНЦ РАН, 2007. - 582 с.

86. Jacob R.J.K., Karn K.S. Eye tracking in human-computer interaction and usability research: ready to deliver the promises // The mind's eye: cognitive and applied aspects of eye movement research. 2003. P. 573-605.

87. Фреге Г. Избранные работы. М., 1997. - 159 с.

88. Пирс Ч.С. Что такое знак? // Вестник Томского государственного университета, № 3(7). - 2009. - c. 88 - 95.

89. Моррис Ч.У. Основания теории знаков // Степанов Ю.С. (Сост.) Семиотика: Антология. - М., Екатеринбург, 2001. - 702 с.

90. Duchowski A.T. A breadth-first survey of eye tracking applications // Behavior Research Methods, Instruments, &Computers (BRMIC). 34(4). 2002. P. 455-470.

91. Ivaschenko A.V., Sitnikov P.V., Diyazitdinova A.R. Accented visualization application in interactive manuals for technical training and support // Journal of Physics: Conference Series 1691, 012122 IOP Publishing, 2020. P. 1 - 6. doi: 10.1088/1742-6596/1691/1/012122.

92. Surnin O., Sitnikov P., Gubinkiy A., Dorofeev A., Nikiforova T., Krivoshee v A., Zemtsov V., Ivaschenko A. Augmented reality implementation for comfortable adaptation of disabled personnel to the production workplace // Proceedings of the 35th Annual European Simulation and Modelling Conference 2021. P. 64-69.

93. Иващенко А.В., Ситников П.В. Акцентная визуализация в интеллектуальных системах производственного контроля // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. № 4. 2018. C. 94-102.

94. Ivaschenko A., Sitnikov P., Surnin O. Accented visualization for Augmented Reality. Emerging Topics and Questions in Infocommunication Technologies, Cambridge Scholars Publishing. 2020. P. 74-97.

95. Ivaschenko A., Krivosheev A. User experience analysis based on a virtual mark-up approach // Communications in Computer and Information Science, vol 1448. 2021. P. 575-586. doi:10.1007/978-3-030-87034-8_42.

96. Roth R. User interface and user experience (UI/UX) design. Geographic Information Science & Technology Body of Knowledge. 2017. 10.22224/gistbok/2017.2.5.

97. Nurpalah A., Pasha M., Rhamdhan D., Maulana H., Rafdhi A. Effect of UI/UX designer on front end //International Journal of Research and Applied Technology. 1. 2021. P. 335-341.

98. Malewicz M., Malewicz D. Designing user interfaces. Hype, 2020. 419 p.

99. Soegaard M., Dam R.F. The encyclopedia of human-computer interaction, 2nd Ed. Interaction Design Foundation. 2014.

100. Dhengre S., Mathur J., Oghazian F., Tan X., Mccomb C. Towards enhanced creativity in interface design through automated usability evaluation // Eleventh International Conference on Computational Creativity ICCC20. 2020. P. 366-369.

101. Fathutdinova K., Vulfin A., Vasilyev V., Kirillova A., Nikonov A., "Psycho-emotional state analysis system of APCS operator". In Proceedings of ITNT 2020 - 6th IEEE International Conference on Information Technology and Nanotechnology, 9253187, 2020.

102. Lu X. Deep learning based emotion recognition and visualization of figural representation. Front. Psychol. 12:818833.

103. Иващенко А.В., Александрова М.В., Жейков Д.С., Захарова Е.В., Колсанов А.В. Адаптация интерфейсов виртуальной реальности в приложениях психодиагностики и медицинской реабилитации // Медицинская техника, 2023. № 5. с. 33-35.

104. Александрова М.В., Иващенко А.В., Борисова Т.В. Восприятие времени в среде виртуальной реальности: экзистенциальный, семиотический и онтологические аспекты // Основы экономики, управления и права, № 2 (37). -2023. - с. 9 - 13.

105. Иващенко А.В., Александрова М.В. Формирование иммерсивной среды с управляемой глубиной погружения в приложениях дополненной реальности // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе, 2023. № 1(45). с. 111-124.

106. Бессонова Ю.В., Обознов А.А. Айтрекинг в диагностике правды-лжи // Институт психологии Российской академии наук. Организационная психология и психология труда, 2019. Том 4. № 1. с. 46-86.

107. Kugurakova V., Elizarov A., Khafizov M., Lushnikov A., Nizamutdinov A. (2018). Towards the immersive VR: measuring and assessing realism of user experience, ICAROB 2018: Proceedings of International Conference on Artificial Life and Robotics, 23. 2018. pp. 146-152. DOI: 10.5954/ICAROB.2018.GS6-4.

108. Sitnikov P., Gubinskiy A., Ivaschenko A., Nikiforova T. Computer vision application for mechanical engineering production manual operations control // AIP Conference Proceedings 2402, 2021. P. 040025-1-040025-4.

Приложение А Акты внедрения результатов диссертации

открытый код

Общество с ограниченной ответственностью "Открытый код"

Россия, 443001, г. Самара, ул. Ульяновская, д. 52, этаж 15, комн. 14 Тел./факс [phone] [e-mail] | »лму.о-сойе ш

ОГРН 1036300222100 | ИНН 6313007301 | КПП 631501001

05.04.2024

г.Самара

АКТ

внедрення результатов диссертационной работы Александровой Маргариты Владимировны

Результаты диссертационной работы Александровой Маргариты Владимировны на тему «Управление глубиной погружения в иммерсивных интерактивных средах», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации, статистика, внедрены и используются при разработке программно-аппаратных комплексов компьютерного зрения для мониторинга процессов и объектов промышленных предприятий и холдингов.

Одно из ключевых направлений деятельности компании - развитие систем компьютерного зрения, А ЯЛ/Я и их применение в различных отраслях: промышленность, медицина, образование и др.

Разработанные Александровой М.В. алгоритмы управления глубиной погружения пользователя иммерсивной интерактивной среды использовались компанией при разработке системы контроля производственных процессов на разных предприятиях промышленности.

Использование разработанных алгоритмов позволило повысить концентрацию внимания пользователя на производственном процессе. А используемые технологии, такие как интеллектуальное распознавание и видео аналитика, позволили в режиме реального времени указывать оператору на допущенные ошибки.

Разработанная в диссертационной работе формально - логическая модель иммерсивной интерактивной среды и способ визуализации и анализа информации о вовлеченности пользователя человеко-компьютерного интерфейса используются компанией при разработке систем анализа девиантного поведения человека в области защиты информации и здравоохранения.

Управляющий -

индивидуальный предприниматель ООО «Открытый код»

О.Л. Сурнин

Общество с ограниченной ответственностью«Сириус-Самара> О Г Р Н 1116315005630 I И Н Н 6315638415 I К П П

631501001

а я, 3 [phone] ^ infofflsirius-snir.ru

443001, Самара, ул. Ульяновская, О

д. 52/55, э т а * 15

г. Самара

10 апреля 2024 г.

ЛК'Г

об использовании результатов диссертационного исследования в научных исследованиях и разработках организации

Результаты диссертационного. исследования Александровой Маргариты Владимировны по специальности 2.3.1 Системный анализ, управление и обработка информации, статистика, на тему «Управление глубиной погружения в иммерсивных интерактивных средах» внедрены для практического использования в проектах компании ООО «Сириус-С».

Разработанные в диссертации формально-логическая модель и система управления глубиной погружения пользователя иммерсивной интерактивной среды используются при разработке проблемно-ориентированных систем управления вовлеченностью пользователя применительно к области здравоохранения и образования по заказу медицинских и образовательных организаций для обработки получаемой информации и видео аналитики.

Представленные результаты исследования являются перспективными для дальнейшего развития и масштабирования аппаратно-программных комплексов, в составе которых используются технологии компьютерного зрения.

Генеральный директор, д.т.н.

(В