Lista przedmiotów z materiałami udostępnionymi dla studentów

Dla_studentów
  • Increase font size
  • Default font size
  • Decrease font size

Jan Bukała

Projekt graficznego interfejsu użytkownika systemu do komunikacji człowiek-komputer dla pacjentów z ciężką niepełnosprawnością ruchową


Design and implementation of a graphical user interface for the human-computer interaction system for persons with severe motor disabilities


Opiekun pracy dyplomowej: dr inż. Aleksandra Królak
Praca dyplomowa inżynierska obroniona 2021-02-15
Streszczenie pracy dyplomowej:
Celem pracy było zaprojektowanie interfejsu systemu do komunikacji człowiek-komputer. Projekt jest skierowany do osób z ciężką niepełnosprawnością ruchową. Aplikacja jest obsługiwana przy pomocy algorytmu rozpoznawania mrugnięć i umożliwia użytkownikowi komunikowanie swoich potrzeb, wyrażanie bardziej złożonych myśli i przeglądanie stron internetowych. Program został zaimplementowany w języku Python, przy użyciu biblioteki PyQt5. Algorytm rozpoznawania mrugnięć opiera się na mapowaniu punktów charakterystycznych na powiekach użytkownika i obliczaniu odległości między nimi. Przeprowadzono testy jakościowe oraz ilościowe systemu. Projekt interfejsu oceniło 10 osób, a uzyskana średnia ocena w skali 1-5 wyniosła 4,2. Z powodu panującej aktualnie sytuacji pandemicznej testy ilościowe zostały ograniczone do autora projektu. Wyznaczone wartości dla parametrów precyzji, czułości i dokładności wynoszą odpowiednio 99%, 94% i 93%. Wskazuje to na wysoką użyteczność zaproponowanego rozwiązania. Słowa kluczowe: interfejs człowiek-komputer, graficzny interfejs użytkownika, Python, rozpoznawanie mrugnięć, niepełnosprawność ruchowa.
Abstract:
The aim of the work was to design the graphical user interface for human-computer interaction system. The project is aimed at people with severe motor disabilities. The application is operated using eyeblink recognition algorithm and allows the user to communicate his or her needs, express more complex thoughts and browse the web. The program was implemented using Python and the PyQt5 library. Eyeblink recognition algorithm is based on mapping characteristic points on the user's eyelids and calculating the distance between them. Qualitative and quantitative tests of the system were carried out. The interface design was assessed by 10 people, and the average score on a scale of 1-5 was 4.25. Due to the current pandemic situation, quantitative tests have been limited to the author of the project. The determined values for precision, sensitivity and accuracy parameters are respectively: 99%, 94% and 93%. This shows that the proposed solution is highly useful. Keywords: Human-computer interface, graphical user interface, Python, eyeblink detection, motor disability.