Yuguruvchilarning motivatsiyasini ta'sirchan nuqtai nazardan yaxshilash uchun taqiladigan qurilmalar va mashinalarni o'rganish 1-qism
Aug 31, 2023
Abstrakt: taqiladigan texnologiya foydalanuvchiga qaratilgan ilovalarni ishlab chiqishda ortib borayotgan rol o'ynamoqda. Sport sohasida ushbu texnologiya, masalan, sportchilarning ish faoliyatini yaxshilaydigan, jarohatlar xavfini kamaytiradigan yoki charchoqni nazorat qiluvchi echimlarni amalga oshirish uchun qo'llaniladi. Ushbu yechimlarning aksariyatida his-tuyg'ular ishtirok etadi, ammo afsuski, ular real vaqt rejimida kuzatilmaydi yoki mashg'ulotlar sifatini oshirishga yordam beradigan qaror elementi sifatida foydalanilmaydi va sportchilarning sog'lig'ini kafolatlash uchun ishlatilmaydi. Ushbu maqolada biz yuguruvchilarning mashg'ulot paytidagi his-tuyg'ularini aniqlay oladigan taqiladigan va mashinani o'rganish modellari to'plamini taqdim etamiz. Yechim yuguruvchilarning elektrodermal faolligini tahlil qilishga asoslanadi, bu fiziologik parametr hissiyotlarni aniqlash sohasida keng qo'llaniladi. DJ-yugurish loyihasining bir qismi sifatida biz bu his-tuyg'ulardan musiqa orqali motivatsiyani oshirish uchun foydalandik. Bu o‘quvning har bir lahzasida eng mos qo‘shiqlarni tanlash va ijro etish uchun loyihaning texnologik infratuzilmasi bilan o‘zaro aloqada bo‘lgan DJRunning mobil ilovasiga taqiladigan va modellarni birlashtirishni talab qildi.
Cistanche charchoqqa qarshi va chidamlilikni kuchaytiruvchi vosita sifatida harakat qilishi mumkin va eksperimental tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, Cistanche tubulosa qaynatmasi og'irlikdagi suzuvchi sichqonlarda shikastlangan jigar gepatotsitlari va endotelial hujayralarini samarali himoya qilishi, NOS3 ekspressiyasini oshirishi va jigar glikogenini rag'batlantirishi mumkin. sintez, shuning uchun charchoqqa qarshi ta'sir ko'rsatadi. Feniletanoid glikozidga boy Cistanche tubulosa ekstrakti zardobdagi kreatin kinaz, laktat dehidrogenaza va laktat darajasini sezilarli darajada kamaytirishi va ICR sichqonlarida gemoglobin (HB) va glyukoza darajasini oshirishi mumkin va bu mushaklarning shikastlanishini kamaytirish orqali charchoqqa qarshi rol o'ynashi mumkin. va sichqonlarda energiyani saqlash uchun sut kislotasini boyitishni kechiktirish. Murakkab Cistanche Tubulosa tabletkalari og'irlikni ko'taruvchi suzish vaqtini sezilarli darajada uzaytirdi, jigar glikogen zaxirasini oshirdi va sichqonlarda mashqdan keyin qon zardobidagi karbamid darajasini pasaytirdi, bu uning charchoqqa qarshi ta'sirini ko'rsatdi. Cistanchis qaynatmasi sichqonlarning chidamliligini oshirishi va mashq qilishda charchoqni yo'q qilishni tezlashtirishi mumkin, shuningdek, yuk mashqlaridan keyin qon zardobida kreatin kinazning ko'payishini kamaytirishi va mashqdan keyin sichqonlarning skelet mushaklarining ultrastrukturasini normal holatda saqlashi mumkin, bu uning ta'siri borligini ko'rsatadi. jismoniy kuch va charchoqqa qarshi kurash. Cistanchis, shuningdek, nitrit bilan zaharlangan sichqonlarning yashash vaqtini sezilarli darajada uzaytirdi va gipoksiya va charchoqqa chidamliligini oshirdi.
Charchagan ustiga bosing
【Batafsil ma'lumot uchun:george.deng@wecistanche.com / WhatsApp:8613632399501】
Kalit so'zlar: his-tuyg'ularni aniqlash; taqiladigan qurilmalar; mashinani o'rganish; yugurish; musiqa tavsiyasi
1.Kirish
So'nggi yillarda sensorli texnologiyalarni progressiv miniatyuralashtirishdagi yutuqlar tufayli taqiladigan qurilmalar sog'liqni saqlash [1] yoki o'yin-kulgi [2,3] kabi turli fanlarda qiziqarli qurilmalarga aylandi. Biroq, ular ko'plab sport turlarining amaliyotida muhim ahamiyatga ega bo'ldi [4,5]. Turli xil qurilmalar orasida aqlli soatlar, bilaguzuklar va bilaguzuklar ajralib turadi. Ular sportchilarning jismoniy faolligini, xulq-atvorini va ish faoliyatini o'lchash, faoliyatning bir necha jihatlari (masofa, tezlik, oyoq urishi va tezlashuv kabi harakatga asoslangan parametrlarni o'lchash) haqida ma'lumotni kuzatish va to'plash va fiziologik signallarni olish imkonini beradi. yurak urish tezligi, harorat, kislorod bilan ta'minlash, qon bosimi yoki elektrodermal o'tkazuvchanlik [4].
Sport sohasida taqiladigan asboblardan foydalanish asosan ishlashni kuzatish, tahlil qilish va yaxshilash, jarohatlarni kamaytirish yoki charchoqni nazorat qilishga qaratilgan. Ushbu echimlar odatda sportchilarning sog'lig'i parametrlari to'g'risida ma'lumot oladi [6] yoki faoliyatni bajarishda postural yoki jismoniy muammolarni aniqlaydi [7,8]. Biroq, ushbu muammolarga erishish uchun ko'pgina tijorat qurilmalari faqat kuzatuv ma'lumotlari va ishlash o'lchovlarini oladi va taqdim etadi, ular keyinchalik qayta ishlanadi va sportchilar yoki ularning murabbiylari tomonidan yuklab olinadi va tahlil qilinadi. Ular real vaqt rejimida fikr-mulohaza bildirish uchun ishlatilmaydi, chunki ma'lumotlar oflayn rejimda qayta ishlanadi [6] va mashg'ulot qanday o'tganini, ushbu amaliyot davomida qanday muammolar paydo bo'lganini, ba'zi hollarda u nimani his qilganini tushunish uchun faoliyat tugagandan so'ng foydalanuvchi tomonidan tasvirlanadi. muayyan daqiqalar va bu ularning ishlashiga qanday ta'sir qilishi mumkin. Tuyg'ular bizning kundalik hayotimizga, ishimizga, o'qishimizga, tanlovimizga yoki o'rganish yoki qaror qabul qilish qobiliyatimizga sezilarli ta'sir ko'rsatishi isbotlangan. Hissiyotlar bizning sog'lig'imizga ham ta'sir qiladi [2] va sport ko'rsatkichlarining juda muhim jihati hisoblanadi [9]. Sportchilar o'zlarining his-tuyg'ularini tartibga solish va shuning uchun ularning ish faoliyatini yaxshilash uchun turli strategiyalardan foydalanishlari mumkin [10]. Bir necha yillardan buyon emotsional omillar sportchilarning tayyorgarligi, ko‘rsatkichlari va musobaqalardagi yutuqlari uchun asos bo‘lishini o‘rgangan va isbotlagan ko‘plab ishlar mavjud [11,12]. Ushbu tadqiqotlarga qaramay, sportchilarning hissiy holati juda cheklangan tarzda o'lchanadi, odatda mashg'ulotdan keyin xatti-harakatlarini tahlil qiladi va ularning kayfiyati haqida o'z-o'zini baholash anketalari orqali [13], undan oldin va keyin to'ldirish uchun foydalanadilar. faoliyati [7]. Sportchilarning jismoniy mashqlar paytida, real vaqtda va yovvoyi tabiatda his qilgan hissiy holatlari haqida juda kam tadqiqotlar mavjud.
Tuyg'ularni avtomatik ravishda tanib olishning eng keng tarqalgan usullaridan biri fiziologik signallarni ushlashga asoslangan [14], chunki bu ma'lumotlar bizga insonning haqiqiy hissiy holatini ob'ektiv ravishda aks ettirishga imkon beradi [4] va ta'sirlarni ifodalovchi biosignallarni yashirish yoki bostirish mumkin emas. 15]. Inson his-tuyg'ulari haqida ma'lumot beradigan ko'plab fiziologik signallar orasida sensorlar tomonidan o'lchanadigan his-tuyg'ularni aniqlash uchun eng foydalisi harorat, elektrodermal faollik, yurak urish tezligi, qon hajmining pulsi, mushaklarning elektr faolligi, nafas olish va miya elektr faolligi [14] . Sun'iy intellekt algoritmlari yordamida his-tuyg'ularni aniqlash va bashorat qilish uchun ushbu signallardan foydalanish hozirda keng qo'llaniladi. Biroq, hissiy holatlarni ifodalash chora-tadbirlari sub'ektiv ko'rsatkichlar sifatida cheklovlarga ega bo'lganligi sababli, quyidagi ikkita modelni ajratib ko'rsatadigan turli xil hissiy tasvirlar taklif qilindi: his-tuyg'ular quvonchli, qayg'uli va boshqalar kabi diskret toifalarga bo'lingan kategorik modellar va o'lchovli. modellar, unda toifalar qo'zg'alish va valentlik o'lchovli bo'shliqlarga asoslangan [16].
Sport sohasida taqiladigan texnologiyalar doimiy, real vaqt rejimida va invaziv bo'lmagan yoki intruziv usulda ma'lumotlarni olish qobiliyati tufayli his-tuyg'ularni aniqlash uchun eng ko'p qo'llaniladigan qurilmalardir [6]. Sport ko'rsatkichlarida his-tuyg'ularning isbotlangan ahamiyati va sportda taqiladigan qurilmalarning keng qo'llanilishiga qaramay, juda kam sonli tadqiqotlar real vaqtda sportchilarning his-tuyg'ularini tahlil qildi. Odatda, ushbu tadqiqotlar kelajakda tahlil qilish uchun fiziologik signallarni aniqlash uchun taqiladigan qurilmalardan foydalanadi, oflayn, lekin ular sportchilarga mashg'ulot paytida ularning his-tuyg'ulari haqida fikr bildirmaydi. Bu Azhar [17] va Havlucu [18] ishlariga tegishli boʻlib, ular murabbiylar kuzatishlari va mashinani oʻrganish algoritmlari asosida tennischilarning psixologik holatini bashorat qilish imkonini beruvchi fiziologik signallarni olish uchun turli xil tijorat taqib yuriladigan qurilmalardan foydalanadilar. Bi va boshqalar. [19], shuningdek, tomoshabinlar bilan baham ko'riladigan samarali xaritalarni yaratish uchun poyga paytida uzoq masofaga yuguruvchilarning hissiy holatini aniqlash uchun tijorat taqiladigan qurilmalardan foydalangan. Dyuprening ishlari jismoniy mashqlar paytida sportchilarda hissiy naqshlarni modellashtirish [20] va zipline mashqlarini bajarishda ularning his-tuyg'ulari va ularning ishlashi o'rtasidagi bog'liqlikni tahlil qilish uchun kiyiladigan asboblardan foydalanishga qaratilgan. Ko'pgina ishlarda kiyinish moslamalari qo'llaniladi va stress [22], og'riq [23] yoki charchoq hissini aniqlash uchun sportchilarning his-tuyg'ularini hisobga oladi [4,24].
Biroq, sportchilarning ish faoliyatini yaxshilash, zerikishlarini bartaraf etish yoki ularning charchoqlari va zaiflashishini kamaytirish uchun faoliyatni rivojlantirish jarayonida his-tuyg'ularni aniqlash va ularni o'zgartirishga harakat qilish juda muhimdir. Sportchilarni rag'batlantirishning turli usullari orasida musiqa eng ko'p ishlatiladiganlardan biridir. Ko'p yillar davomida musiqaning ta'siri hissiyotlar bilan juda bog'liqligi isbotlangan. Neyroilmiy tadqiqotlar empirik ravishda musiqaning kayfiyatni o'zgartirishi mumkinligini ko'rsatdi, chunki u miyaning hissiy tuzilmalarini faollashtirishi mumkin va bu his-tuyg'ular markaziy asab tizimiga ta'sir qiluvchi fiziologik o'zgarishlarni keltirib chiqaradi [25,26]. Shu sababli, musiqa his-tuyg'ularni tartibga solish [27], tashvish, stress yoki depressiyani kamaytirish [28], ruhiy salomatlik va farovonlikni [28], xotirani [29] va motivatsiyani yaxshilash uchun ko'plab terapiya turlarida qo'llanilgan. 30]. Ko‘pgina asarlarda musiqa foydalanuvchilarda his-tuyg‘ularni uyg‘otish yoki o‘zgartirish uchun ishlatilsa [31,32], boshqa asarlarda esa foydalanuvchilarning musiqa tinglashdagi hissiy idroki tahlil qilinadi [33,34]. Fiziologik sensorlarda bo'lgani kabi, musiqada ham hissiyotlarni aniqlash uchun bir xil hissiy modellar qo'llaniladi: kategorik va o'lchovli modellar [35].
Musiqa tinglashning sportchilar uchun turli xil afzalliklari, masalan, qo'zg'alishni nazorat qilish, seziladigan harakatlarni kamaytirish va ishlashni yaxshilash va boshqalar [36-38]. Barcha sport turlaridan musiqadan foydalanish yugurishda juda mashhur bo'ldi, chunki u yangi boshlanuvchilardan tortib professionallargacha bo'lgan hamma narsani qamrab oladi [39,40]. Musiqa bilan yugurish yuguruvchining motivatsiyasini oshirishga yordam beradi, qiyin mashg'ulotlarni yanada yoqimli qiladi va yuguruvchini yolg'iz his qiladi. Ushbu effektlar uzoq masofaga yuguruvchilar uchun, shuningdek, yugurishni boshlashni xohlaydigan o'tirgan turmush tarziga ega odamlar uchun alohida qiziqish uyg'otadi [41]. Bir necha yillardan beri musiqaning mashq qilish motivatsiyasiga ta'sirini o'rganish uchun turli fiziologik ma'lumotlarni aniqlash uchun taqiladigan qurilmalardan foydalanadigan ishlar [42–44] yoki yuguruvchilarning ish faoliyatini yaxshilash uchun [37,45]. Garchi ko'p hollarda mualliflar his-tuyg'ularni aniqlash haqida gapirsalar ham, ular foydalanuvchining fiziologik signallardan his-tuyg'ularini aniqlamaydilar, qisman tijorat kiyimi juda qimmat bo'lganligi sababli. Buning o'rniga ular yurak urish tezligi kabi ma'lumotlarni olish uchun, uni musiqa ritmi bilan bog'lash uchun tezlashtirish, ma'lum tezlikni saqlab qolish, muayyan qadam kadansiga erishish yoki oqimga erishish uchun foydalanadilar [36].
DJ-yugurish loyihasining bir qismi sifatida biz Spotify Music [46] orqali uzoq masofaga yuguruvchilarning motivatsiyasi va ish faoliyatini yaxshilash uchun xizmatga asoslangan tizimni ishlab chiqdik. Tizim yuguruvchining his-tuyg'ulari, mashg'ulotning xususiyatlari va u mashg'ulot o'tkazayotgan muhitiga qarab musiqa tanladi va ijro etdi. Texnologik nuqtai nazardan yechim asosan uchta dasturiy tizimdan iborat edi. Birinchidan, tinglovchilarning qo'shiqni tinglashda qanday his-tuyg'ularini aniqlaydigan RIADA [47] deb nomlangan musiqa hissiyotlarini aniqlash tizimi ishlatilgan. Ushbu tizim Spotify qo'shiqlari katalogini qayta ishlaydi va har bir qo'shiq tinglovchilarga qo'zg'atadigan hissiy effektlarni tavsiflovchi yorliqlar to'plamini yaratadi. Ikkinchidan, mashg'ulot davomida ijro etilishi kerak bo'lgan qo'shiqlarni aniqlash uchun yuguruvchilar kontekstini sharhlaydigan hissiyotlarga asoslangan musiqa tavsiyachisi ishlatilgan [46,48]. Ushbu tavsiyalar qo'shiqlar tomonidan yaratilgan (va RIADA yorliqlari tomonidan tasvirlangan) va yuguruvchilar his qilgan his-tuyg'ularga asoslangan samarali mezonlar hisoblanadi. Va nihoyat, tavsiya etilgan qo'shiqlarni ijro etish uchun tavsiya beruvchi bilan o'zaro aloqada bo'lgan mobil ilovadan foydalanildi. DJ-Running tizimining innovatsiyasi musiqani yuguruvchining har bir lahzada his qiladigan his-tuyg'ulariga, uning hissiy o'zgarishlariga va u yugurayotgan muhitning geografik xususiyatlariga moslashtirish imkoniyatidadir. Ushbu buzuvchi omil yuguruvchining his-tuyg'ularini real vaqt rejimida, masalan, kiyinish texnologiyasidan foydalangan holda tanib olish va talqin qilishni talab qiladi. [49] da, biz ushbu turdagi his-tuyg'ularni aniqlash uchun zarur yordamni ta'minlaydigan taqiladigan qurilma dizayni bo'yicha oldingi g'oyalarni chizgan edik.
Ushbu maqolada biz uzoq masofaga yuguruvchilar tomonidan osongina kiyiladigan taqiladigan qurilma prototipini yakuniy ishlab chiqishga va taqiladigan qurilmaga o'rnatilgan sensorlar tomonidan olingan ma'lumotlardan his-tuyg'ularni tanib olish uchun dasturlashtirilgan sun'iy intellekt modellariga e'tibor qaratamiz. Bizning bilaguzuk prototipimiz real vaqt rejimida mashg'ulotlar paytida yuguruvchilarning fiziologik faolligini kuzatish imkonini beradi. Xususan, biz yuguruvchilarning teri reaktsiyalarini kuzatishdan manfaatdormiz. Ushbu fiziologik javoblar hissiyotlarni tanib olish muammosida keng qo'llanilgan [50-52]. Keyin turli xil mashinani o'rganish algoritmlari baholandi va ular o'rtasida taqiladigan signallardan tanib olish tizimini yaratish uchun taqqoslandi. Eng yaxshi tanib olish modeli yuguruvchining his-tuyg‘ulari asosida musiqani tavsiya etish jarayonini qo‘llab-quvvatlash uchun DJ-Running mobil ilovasiga integratsiya qilish uchun tanlanadi. Mavjud yondashuvlarga nisbatan ushbu maqolada taqdim etilgan tan olish tizimining asosiy hissalari quyidagilardir:
• Kiyiladigan buyum bozorda oson topiladigan arzon datchiklar va elektron komponentlar yordamida ishlab chiqilgan. Bu haqiqat va uning oddiy dizayni qurilmani osongina takrorlanishiga imkon beradi.
• Yuguruvchining ergonomikasi sport bilan shug‘ullanish uchun qulay va qulay bilaguzukni loyihalash uchun o‘rganilgan. Ushbu dizaynda sensorlarning joylashishi jismoniy faoliyat davomida ularning o'lchovlari ishonchli bo'lishini ta'minlaydi.
• Kiyiladigan qurilmaning apparati real vaqt rejimida sensorlardan o'lchovlarni oladi va xom ma'lumotlarga kirish imkonini beradi (USB ulagichi yoki Bluetooth aloqa tarmog'i orqali). Mavjud qurilmalarning aksariyati qayta ishlangan ma'lumotlarga kirishni ta'minlaydigan dasturiy ilovalar bilan birgalikda sotiladi, ammo sensorning xom ashyosi ma'lumotlariga emas (masalan, ta'sirchan hisoblash sohasida eng mashhur taqiladigan Empatica E4 [53]); boshqa tijorat mahsulotlari xom ma'lumotlarga kirish imkonini beradi, lekin GSR Loger [54], Plux [55] yoki Shimmer [56] kabi harakatdagi foydalanuvchi tomonidan foydalanish uchun mo'ljallanmagan.
• Jismoniy tayyorgarlik jarayonida yuguruvchining fiziologik reaktsiyasini tavsiflash uchun taqiladigan xom ashyoni qayta ishlash tartibi belgilangan va dasturlashtirilgan. Keyinchalik bu xarakteristika sun'iy intellekt usullarini qo'llash orqali yuguruvchining his-tuyg'ularini aniqlash uchun ishlatiladi.
• Taqiladigan va his-tuyg'ularni aniqlash modellari samarali mobil ilovalarni ishlab chiqish uchun mo'ljallangan mahsulot prototipini taqdim etish uchun birlashtirilgan. Natija o'z-o'zini baholash anketalariga asoslangan ko'proq qo'llaniladigan usullarga muqobil sifatida, hatto foydalanuvchi harakatda bo'lsa ham, real vaqt rejimida his-tuyg'ularni tan olish imkonini beradi.
• Musiqa tavsiyalarini yuguruvchining real vaqtdagi his-tuyg'ulariga moslashtirish uchun yechim DJ-Running loyihasi kontekstida sinovdan o'tkazildi.
Ushbu qog'oz quyidagicha tashkil etilgan. 2-bo'lim yuguruvchilar uchun taqiladigan kiyim dizaynini tavsiflaydi. 3-bo'limda yuguruvchilarning his-tuyg'ularini aniqlash uchun ishlatiladigan mashinani o'rganish modellarini yaratish jarayoni keltirilgan. U taqiladigan qurilma orqali olingan ma'lumotlarni filtrlashni, his-tuyg'ularni ifodalashni, xususiyatlarni ajratib olish va tanlashni, shuningdek, mashinani o'rganish usullariga asoslangan turli xil tanib olish strategiyalarini qo'llashni o'z ichiga oladi. Olingan modellarning DJ-Running mobil ilovasiga integratsiyasi 4-bo'limda tasvirlangan. Va nihoyat, ba'zi xulosalar va kelajakdagi ishlar 5-bo'limda batafsil yoritilgan.
2. The Wearable tavsifi
Kiyinish moslamasining dizayni engil bo'lishi va jismoniy mashqlarni bajarishda sportchilarga to'sqinlik qilmasligi kerak. Shu sababli, u 1-rasmda ko'rsatilganidek, bilaguzuk sifatida qurilgan. Bilaguzuk osongina joylashtirish uchun Velcro tasmalari va qurilmaning elektron qismlarini o'z ichiga olgan ichki qutisi bo'lgan to'qimachilik bilagidan qilingan.
2-rasmda loyihalashtirilgan apparatning asosiy komponentlari tasvirlangan. Bilaguzuk terining elektrodermal o'tkazuvchanligini o'lchash uchun galvanik teriga reaktsiya (GSR) sensorini birlashtiradi. GSR ma'lumotlari hissiy qo'zg'alishni aks ettiradi va odatda fiziologik kiyinish vositalariga asoslangan his-tuyg'ularni tan olishda qo'llaniladi [57]. GSR sensori bilakning ichki qismida joylashgan. Bu joy GSR ma'lumotlarini o'lchash uchun foydali ekanligi tasdiqlangan [58]. Ichkarida, sensor ikkita nikel kontaktidan va analog signalni ta'minlaydigan asbob kuchaytirgichidan iborat bo'lib, u taqiladigan mikroprotsessorning o'rnatilgan ADC konvertori tomonidan o'qiladi. Mikroprotsessor, shuningdek, Bluetooth past energiya (BLE) protokoli orqali kuzatilgan ma'lumotlarni mobil ilovaga yuborishi mumkin.
Biz ATMega328P@16Mhz mikroprotsessorli Bluno Beetle BLE platasini tanladik va TI CC2540 chipi bilan plataga integratsiyalangan Bluetooth qobiliyati. Ushbu mikroprotsessorli plata bozordagi eng kichik Arduino BLE platalaridan biridir. U to'rtta analog kirish piniga, to'rtta raqamli pinga va bitta I2C portiga ega. Bluetooth aloqasining uzatish masofasi 30 m (ochiq maydonda 50 m). Ushbu modul qo'shimcha kutubxonalar yoki drayverlarsiz kodlarni yuklash uchun standart Arduino IDE dasturi bilan mos keladi.
Batareya bilan ishlaydigan tizim ishlab chiqilgan bilaguzuk kabi taqiladigan tizim uchun majburiydir. Bunday holda, biz 500 mA / 3,7 V quvvatga ega qayta zaryadlanuvchi LiPo batareyasini tanladik. Biz TP4056 zaryadlovchiga asoslangan elektron platani kiritdik. Ushbu plata himoya pallasida to'liq doimiy oqim / doimiy kuchlanish chiziqli zaryadlovchi modulidir. Modulda zaryadlash davom etayotganini yoki zaryadning tugashini ko'rsatish uchun ikkita qizil va yashil LED mavjud.
Olingan ma'lumotlar RAW formatida saqlanadi va sensordan olingan qarshilik ma'lumotlarini va his-tuyg'ularni aniqlash tajribalarida voqealarni aniqlashga imkon beruvchi vaqt belgisini taqdim etadi.
3. Tuyg'ularni tanib olish uchun mashinani o'rganish modellari
Ushbu bo'lim hissiyotlarni ifodalash uchun mavjud modellarni tanishtirish bilan boshlanadi. Ulardan biri yuguruvchilarning his-tuyg'ularini ularning fiziologik ma'lumotlaridan chiqaradigan tanib olish modellarini yaratish uchun tanlangan. Qurilish jarayoni samarali ma'lumotlar to'plamini yaratish, xususiyatlarni olish va tanlash va mashinani o'rganish modellarini bajarishni o'z ichiga oladi.
3.1. Hissiyotlarni ifodalash
Birinchidan, foydalanuvchilarning his-tuyg'ularini ifodalash modellarini joriy qilish kerak. Ilgari 1-bo'limda aytib o'tilganidek, affektiv hisoblash sohasida ikki xil turdagi modellar keng qo'llanilgan: kategorik va o'lchovli modellar. Ushbu ish eng mashhur o'lchovli modellardan biri bo'lgan Rassellning sirkumpleks modeliga asoslangan [59]. U valentlik (X o'qi) va qo'zg'alish (Y o'qi) o'lchovlari bilan belgilanadigan ikki o'lchovli bo'shliqda ta'sirchan holatlarni ifodalaydi. Valentlik hodisa, ob'ekt yoki vaziyatning ichki zavqini / noroziligini (ijobiy/salbiy) ifodalaydi, qo'zg'alish esa tuyg'uning juda tinchlantiruvchidan juda hayajonli yoki qo'zg'atuvchigacha bo'lgan idrok etilgan intensivligini ifodalaydi. Ushbu ikki o'lchovning kombinatsiyasi (valentlik / qo'zg'alish) to'rt xil kvadrantni aniqlaydi: tajovuzkor (salbiy/ijobiy), baxtli (ijobiy/ijobiy), qayg'uli (salbiy/salbiy) va bo'shashgan (ijobiy/salbiy) kvadrant. Keyin, har bir his-tuyg'u ikki o'lchovli makonda bir nuqtaga ko'rsatiladi va shuning uchun ham yuqorida aytib o'tilgan kvadrantlardan birida joylashgan.
3.2. Fiziologik ma'lumotlar to'plamini yaratish
Tuyg'ularni ifodalash uchun model tanlanganidan so'ng, keyingi bosqich tanib olish modellarini yaratish uchun ishlatiladigan fiziologik ma'lumotlar to'plamini yaratishdan iborat. Ushbu ma'lumotlar to'plami yuguruvchilarning hissiy stimulga qaysi fiziologik javob ekanligini tushunishga yordam beradigan ma'lumotlarni o'z ichiga olishi kerak. DJ-Running loyihasi doirasida musiqa yuguruvchilarga ijobiy ta'sir ko'rsatadigan hissiy o'zgarishlarni qo'zg'atuvchi stimul sifatida ishlatiladi. Shuning uchun musiqa, his-tuyg'ular va taqiladigan texnologiya kerakli ma'lumotlar to'plamini yaratish uchun birlashtirildi.
Muayyan qiziqish uyg'otadigan qo'shiqlarni tinglashda foydalanuvchilarning fiziologik reaktsiyasini aniqlash uchun tajriba o'tkazildi. Ushbu javoblar taqiladigan qurilma orqali nazorat qilinadi va ma'lumotlar to'plamini yaratish uchun ishlatiladi. Eksperimentga jalb qilingan usul, asboblar va ishtirokchilar va olingan natijalar quyidagi paragraflarda tasvirlangan.
Metodologiya: Tajriba shovqinsiz xonada o'tkazildi, unda ishtirokchi dam olish holatida zambilda yotgan edi. Bu turli his-tuyg'ularni qo'zg'atadigan qo'shiqlar to'plamini ijro etish va ilgari tasvirlangan kiyinish moslamasi orqali tinglovchining fiziologik reaktsiyasini kuzatishdan iborat. Qo'shiqlarni ijro etish paytida taqiladigan qurilma orqali olingan fiziologik ma'lumotlar qurilmaning ichki xotirasida saqlanadi. Tajriba tugagandan so'ng ushbu ma'lumotlarni USB port orqali yuklab olish mumkin.
Uskunalar: Tajriba davomida to'rtta asbobdan foydalanildi: tinglovchining fiziologik reaktsiyasini yozib olish uchun taqiladigan qurilma, ijro etiladigan qo'shiqlarni o'z ichiga olgan affektiv pleylist, ushbu qo'shiqlarni ijro etish uchun MP4 pleer va ularni tinglash uchun bir juft naushnik. Dasturlashtirilgan pleylist to'qqizta qo'shiqdan iborat bo'lib, ikkitasi Rasselning har bir hissiy kvadrantiga tegishli (ayniqsa, Baxtli, G'amgin, Agressiv va Bo'shashgan kvadrantlarga) va tinglovchini dam olish uchun tajriba boshida qo'llaniladigan yana bir qo'shimcha qo'shiq. Ikki xil qoʻshiqning bir-biriga oʻxshash boʻlishi mumkin boʻlgan emotsional javobini oldini olish uchun ketma-ket qoʻshiqlar oʻrtasida 15 soniyalik pauzalar kiritilgan. Pleylistning umumiy davomiyligi taxminan 41 daqiqa.
Ishtirokchilar: Eksperimentda qatnashganlarning umumiy soni 32. Ularning barchasi 25 yoshdan 45 yoshgacha bo'lgan erkaklar edi. Ular sportchilar ro'yxatidan tasodifiy tanlab olingan va tajribada ixtiyoriy ravishda ishtirok etgan. Ishtirokchilar sog‘lom turmush tarziga ega bo‘lib, sport bilan muntazam shug‘ullanadilar (haftasiga o‘rtacha besh soat). Eksperimentni boshlashdan oldin, ular o'zlarining kayfiyatlari odatdagidek (masalan, hech kim vaqti-vaqti bilan stress yoki asabiylashmagan) va ularning hech biri natijalarga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan hissiy kasalliklardan aziyat chekmaganligini e'lon qildi. Natijalar: taqiladigan qurilma har bir seans uchun fiziologik ma'lumotlar faylini yaratadi. Unda tinglovchining to'qqizta qo'shiqqa munosabati, xususan, EDA sensoridan olingan ma'lumotlar mavjud. Shuning uchun, tajribaning xom natijasi fiziologik ma'lumotlarning 32 fayli (har bir tinglovchi uchun bittadan) edi. Shunga qaramay, taqiladigan qurilma orqali olingan ma'lumotlarda xatolar bo'lgan yoki to'liq bo'lmagan fayllarni yo'q qilish uchun tekshirish protsedurasi qo'llanildi (xususan, 7 ta fayl o'chirildi). Ushbu protsedura tugallangandan so'ng, 25 ta haqiqiy faylning har biri bir necha bo'laklarga bo'lingan, shuning uchun har birida ma'lum bir qo'shiqni ijro etish paytida yozilgan ma'lumotlar saqlanadi. Xususan, bizni Rassellning qolgan hissiy kvadrantlari uchun sakkizta ma'lumot fayli, ikkitasi quvnoq qo'shiqlar, ikkitasi qayg'uli qo'shiqlar va boshqalarni olish qiziqtirdi (eksperiment boshida tinglovchini tinchlantirish uchun ishlatilgan qo'shiq bekor qilindi). . Bundan tashqari, ushbu fayllarning har biriga tegishli qo'shiq orqali tinglovchida paydo bo'lgan his-tuyg'ularni tavsiflash uchun hissiy yorliq tayinlangan (shunday qilib, Baxtli, G'amgin, Agressiv va Bo'shashgan yorliqlari ishlatilgan). Ushbu jarayonni tugatgandan so'ng, olingan EDA ma'lumotlarining 200 ta faylidan (har bir hissiy kvadrant uchun 50 ta fayl) eksperimentning maqsadli ma'lumotlar to'plami yaratildi. Ushbu fayllar va ularning yorliqlari namunalar bo'lib, keyinchalik ular mashinani o'rganish texnikasi asosida tanib olish modellarini yaratishda foydalaniladi.
3.3. Sensor signalini qayta ishlash va xususiyatlarni chiqarish
3-rasmda fiziologik ma'lumotlar fayllaridan his-tuyg'ularni aniqlash modellarini yaratish uchun foydalaniladigan xususiyatlarni ajratib olish jarayoni ko'rsatilgan. Shunga o'xshash jarayonlar ushbu turdagi sensor ma'lumotlari bilan ishlaydigan boshqa takliflarda qo'llanilgan [60-64].
Xususiyatlarni ajratib olish jarayoni avval tavsiflangan tajriba natijasida olingan har bir ma'lumot fayliga alohida qo'llaniladi. Jarayonning boshida GSR dan EDAga tarjima qilish bosqichi GSR sensori tomonidan olingan o'lchovlarni elektrodermal faollik qiymatlariga (EDA) o'zgartiradi. Ikkala o'lchov ham hissiy qo'zg'alishni aks ettirishga xizmat qiladi, ammo GSR terining elektr qarshiligini ohmlarda va EDA Siemensdagi o'tkazuvchanlikni o'lchaydi. Ushbu konvertatsiya ikki tomonlama maqsadga ega. Bir tomondan, bu EDA signalining cho'qqilarini tahlil qilish asosida xususiyatlarni hisoblash imkonini beradi. Bu xususiyatlar hissiyotlarni tanib olish muammosida keng qo'llanilgan. Boshqa tomondan, EDA sensorini (masalan, Empatica E4 bilaguzuk [53]) birlashtirgan tijorat taqiladigan qurilmalar mavjudligini hisobga olsak, ushbu qiymatlarga asoslangan his-tuyg'ularni aniqlash tizimi juda qayta ishlatilishi mumkin va turli qurilmalardan olingan fiziologik ma'lumotlar bilan ishlashga qodir bo'lishi mumkin. .
Keyinchalik, EDA ma'lumotlarini pastga tushirish, ma'lumotni yo'qotmasdan, signalning namuna tezligini, soniyasiga ikkita namunani kamaytirish uchun qo'llaniladi. Ushbu pasayish signalni keyingi qayta ishlashni osonlashtiradi. Artefaktni aniqlash deb ataladigan keyingi bosqich EDA chiqish signalining shovqinini olib tashlashdan iborat. Ma'lumotlar sifatini yaxshilash uchun odatda signalni filtrlashda qo'llaniladigan shovqinni kamaytirish usuli bo'lgan median filtrni qo'llaydi.
Ba'zi xususiyatlar to'g'ridan-to'g'ri filtrlangan signaldan olinishi mumkin, boshqalari esa signal kontekstini tahlil qilishni talab qiladi. [52] da bu xususiyatlar mos ravishda statistik xususiyatlar va hodisa bilan bog'liq xususiyatlar deb nomlanadi. Jarayonning bir qismi sifatida artefaktni aniqlash natijasida statistik xususiyatlar to'plami hisoblanadi. Bu xususiyatlar 1-jadvalda sanab o'tilgan va tushuntirilgan. Boshqa tomondan, Phasic komponentlarini ajratib olish bosqichi voqea bilan bog'liq xususiyatlarni ajratib olish uchun signal kontekstini tahlil qilish uchun javobgardir. U signalning tonik va fazali komponentlarini hisoblashdan iborat. Intuitiv ravishda, tonik komponent kontekstda shaxsning o'tkazuvchanlik darajasini (signalning sekin o'zgarishi) ifodalaydi, faza esa odamning ma'lum bir stimulga (tez o'zgarishlar) javoblariga mos keladi. Fazik komponent tonikdan olinadi va fiziologik nuqtai nazardan tegishli o'zgarishlarni (cho'qqilar va ofsetlarni) aniqlash uchun ishlatiladi. [65] da taklif qilinganidek, bu oʻzgarishlar sekundiga ±{5}}.01 mikrosiemens qiyalik va 3 soniya davom etishi kerak. Bu parametrlar shaxsga yoki u qilayotgan faoliyatga qarab farq qilishi mumkin, lekin umumiy holatda adekvat hisoblanadi. O'zgarishlar hisoblab chiqilgandan so'ng, ular qiziqishning hodisaga bog'liq xususiyatlarini hisoblash uchun qayta ishlanadi. Ular 1-jadvalning pastki qismida ko'rsatilgan.
Nihoyat, bu xususiyatlar qiymatlar shkalasini bir xil qilish uchun normallashtirildi. Ushbu normallashtirish ma'lum bir mashinani o'rganish algoritmlarini qo'llash uchun zarur, masalan, k-eng yaqin qo'shnilar kabi masofaviy o'lchovlardan foydalanadigan algoritmlar uchun. Biz Scikit MinMaxScaler vositasidan [66] funksiyalar shkalasini oʻzgartirish uchun foydalandik, bunda 0 minimal qiymat va 1 har birining maksimal qiymati hisoblanadi.
3.4. Xususiyatlarni tanlash
Ishning bir qismi sifatida yuguruvchining his-tuyg'ularini tanib olishning eng yaxshi variantini aniqlash uchun turli tasniflash modellari qurilgan. Ushbu modellar yuguruvchi kiygan qurilma (model kiritish) orqali olingan fiziologik ma'lumotlardan his-tuyg'ularni (modelning chiqishi) chiqaradi. Quyidagi ikkita model ko'rib chiqildi:
• 1-variant: Kirish namunasini Rassellning hissiy kvadrantlaridan biriga tayinlaydigan ko‘p sinfli tasniflash modeli (4-sinf modeli). Chiqish to'rt juft qiymatdan (mantiqiy qiymat va haqiqiy qiymatdan) tashkil topgan vektor bo'lib, har bir juftlik sportchi his qilgan his-tuyg'ularning tegishli kvadrantda joylashishi ehtimolini ifodalaydi. Masalan, chiqish ((to'g'ri, noto'g'ri, noto'g'ri, noto'g'ri), (0.84, 0.18, 0.12, 0.{{1) 0}}6)) 0,84 ehtimollik bilan baxtli tuyg‘uni ifodalaydi. G'amgin, tajovuzkor va bo'shashtirilgan ehtimolliklar (0.18, 0,12 va 0,06 mos ravishda) tasniflash chegarasidan pastroq va shuning uchun kiritish ham qayg'uli emas, g'azablanmagan va bo'shashmagan deb tasniflanadi.
• 2-variant: To'rtta ikkilik tasniflash modeli, har bir Rassell kvadrantiga bittadan, yuguruvchi vaqtning ma'lum bir lahzasida his qiladigan tuyg'u tegishli kvadrantga tegishli yoki yo'qligini bashorat qiladi. Shuning uchun bu klassifikatorlarning har birining chiqishi qiymatlar juftligi (mantiqiy qiymat va haqiqiy qiymat) hisoblanadi. Misol uchun, Happy klassifikatorida natija (noto'g'ri, 0.2) foydalanuvchi baxtli kvadrantda joylashgan his-tuyg'ularni his qilmayotganligini bildiradi (qolgan modellarga o'xshash).
Ushbu modellarni yaratishdan oldin, ushbu jarayonda ishtirok etadigan xususiyatlarni aniqlash kerak. Bir nechta modellar yaratiladigan 2-variantda xususiyatlar har bir aniq model nuqtai nazaridan tahlil qilinadi; ya'ni, biz xususiyat klassifikatorning natijasini tan olish uchun muhim bo'lishi mumkin, ammo boshqalar uchun ahamiyatsiz bo'lishi mumkin deb taxmin qilamiz.
Mashinani o'rganishda tez-tez ishlatiladigan ba'zi statistik testlar xususiyatlarning ahamiyatini baholash va izohlash uchun ishlatilgan. Xususan, biz tasniflash variantlarining har birida xususiyatlarning ahamiyatlilik darajasini baholash uchun uchta turli statistik testlarni tanladik: Chi-kvadrat, ANOVA F-qiymati va Mutual axborot testlari. Ushbu testlar odatda tasniflash muammolarini hal qilish uchun birgalikda qo'llaniladi, chunki ular turli nuqtai nazardan modelning chiqishi bilan "eng bog'liq" xususiyatlarni topadilar [52]. "Eng bog'liq" talqinidan qat'i nazar, har bir test xususiyatlarni eng muhimidan eng kamiga qarab tartiblaydi, so'ngra ovoz berish strategiyasini qo'llagan holda tegishli natijalar birlashtiriladi.
2-jadvalda ovoz berish asosidagi ko'p testli yondashuvni qo'llashdan keyin har bir tasniflash varianti uchun natija ko'rsatilgan. Birinchi ustunda 1-variantda tasvirlangan ko‘p toifali modelni (4-Sinf) yaratishda ishtirok etgan eng mosidan eng kamiga qarab tartiblangan funksiyalar keltirilgan. Qolgan ustunlar Baxtli/G‘amgin/Agressiv/Bo‘shashgan. 2-variantning modellari. Natijalar xususiyatlarning foydaliligi quriladigan klassifikatorga qarab farqlanishini isbotlaydi. Ushbu qurish jarayonining bir qismi sifatida mavjud atributlar to'plamini kamaytirish va aniqroq tasniflagichlarni yaratish uchun xususiyat tanlash usuli qo'llaniladi.
【Batafsil ma'lumot uchun:george.deng@wecistanche.com / WhatsApp:8613632399501】
