ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
В рамках проекта впервые в мировой науке и практике реализован комплекс научно-исследовательских мероприятий, направленных на разработку алгоритма анализа терагерцовых (ТГц) изображений лица человека, и показано, что с помощью кластерного анализа изображений в расширенном ИК-ТГц диапазоне можно разделить испытуемых на группы в соответствии с типом реакции нервной системы в стрессовых условиях. В рамках проекта с использованием разных стрессоров (физическая или информационная нагрузка, электростимуляция) выделены зоны лица, характеризующиеся наиболее выраженным проявлением эмоциональных реакций в зависимости от типа стрессовой нагрузки, и подтверждена воспроизводимость полученных результатов через значительные промежутки времени. Был усовершенствован и апробирован на экспериментальных ИК-ТГц изображениях оригинальный гистограммный подход к анализу изменений интенсивностей ИК-ТГц излучений как от всей поверхности лица, так и в заданных зонах интереса с помощью зондового метода. Проведенный анализ изображений человека в расширенном ИК-ТГц диапазоне, показал, что для выбранных типов испытуемых при физиологическом стрессе (на примере электростимуляции) наблюдается корреляция ИК-ТГц излучений в области лба с кожно-гальванической реакцией организма, регистрируемой стандартным контактным методом. Для повышения качества исходных ИК-ТГц изображений разработан и апробирован оригинальный фильтр для обработки исходных изображений с подавлением ортотропных аппаратурных артефактов без нарушений морфологической структуры изображения. Разработан программный продукт, корректирующий сдвиг объекта на изображении относительно опорного кадра, оптимизированный для нивелирования микродвижений головы при съемке в реальных условиях. Разработан алгоритм бесконтактной регистрации ритма дыхания на основе гистограммного анализа изображений лица человека в расширенном ИК-ТГц диапазоне. Дополнительно предложен авторский высокочувствительный метод анализа изменений интенсивности сигнала в заданной зоне интереса с использованием ядра пространственного дифференцирования. По результатам проекта подготовлена коллективная монография, содержащая описание основных достижений выполненных исследований и разработок.