Распознавание психофизиологических состояний пользователей на основе скрытого мониторинга действий в компьютерных системах

Установлено, что признаки голоса, клавиатурного почерка и характера работы субъекта с компьютерной мышью содержат информацию о следующих психофизиологических состояниях оператора: нормальное, усталость, опьянение, возбужденное, расслабленное (сонное). Признаки голоса лучше всего позволяют распознавать усталость или сонное состояние диктора. Клавиатурный почерк, помимо указанных состояний, имеет признаки, характеризующие нормальное состояние оператора. Некоторые особенности работы с мышью содержат информацию о сонном состоянии и состоянии опьянения. Проведен эксперимент по распознаванию состояний на основе стратегии Байеса и нейросетевого подхода, наилучший результат: 5,9% ошибок определения состояния за время мониторинга субъекта до 100 секунд.