Search

Tato práce se zabývá klasifikací úrovně odbornosti pilota a leteckých manévrů z pohledu očí. Cílem je poskytnout další cenný nástroj pro hodnocení pilotáže leteckými instruktory~a~poskytnout tak zpětnou vazbu trénovaným pilotům. Tato myšlenka je založena na základě výsledků relevantních studií, které objevily korelaci mezi užíváním efektivních skenovacích vzorů a doménové výkonnosti. V této práci jsou uvažovány dvě třídy odbornosti --- piloti a nováčci. Tato práce využívá běžné metriky pro analýzu pohledu očí. Dále jsou v této práci využity klasifikační techniky strojového učení. Metoda podpůrných vektorů je využita pro klasifikaci úrovně způsobilosti, zatímco pro klasifikaci leteckých manévrů jsou využity skryté Markovovy modely. Výsledkem práce je vysoce přesná klasifikace úrovně odbornosti pilot a dobrá schopnost rozeznat individuální letecké manévry provedené piloty., This work deals with the classification of pilot proficiency level and basic flight maneuvers from gaze. The goal is to provide additional valuable tool for aviation instructors to evaluate proficiency of pilot students and provides them with feedback. This idea is based on results of numerous relevant studies, which discovered correlation between effective scanning patterns and domain performance. This thesis considers two proficiency levels~---~amateur and experienced. This work utilizes common analysis metrics of visual scanning and machine-learning classification techniques. The Support Vector Machine algorithm is used for the proficiency classification and Hidden Markov Models are utilized in basic flight maneuvers classification. The result of this thesis is a high accuracy proficiency classification and good ability to distinguish between individual basic flight maneuvers performed by pilots.

Tato práce se zabývá klasifikací úrovně odbornosti pilota a leteckých manévrů z pohledu očí. Cílem je poskytnout další cenný nástroj pro hodnocení pilotáže leteckými instruktory~a~poskytnout tak zpětnou vazbu trénovaným pilotům. Tato myšlenka je založena na základě výsledků relevantních studií, které objevily korelaci mezi užíváním efektivních skenovacích vzorů a doménové výkonnosti. V této práci jsou uvažovány dvě třídy odbornosti --- piloti a nováčci. Tato práce využívá běžné metriky pro analýzu pohledu očí. Dále jsou v této práci využity klasifikační techniky strojového učení. Metoda podpůrných vektorů je využita pro klasifikaci úrovně způsobilosti, zatímco pro klasifikaci leteckých manévrů jsou využity skryté Markovovy modely. Výsledkem práce je vysoce přesná klasifikace úrovně odbornosti pilot a dobrá schopnost rozeznat individuální letecké manévry provedené piloty., This work deals with the classification of pilot proficiency level and basic flight maneuvers from gaze. The goal is to provide additional valuable tool for aviation instructors to evaluate proficiency of pilot students and provides them with feedback. This idea is based on results of numerous relevant studies, which discovered correlation between effective scanning patterns and domain performance. This thesis considers two proficiency levels~---~amateur and experienced. This work utilizes common analysis metrics of visual scanning and machine-learning classification techniques. The Support Vector Machine algorithm is used for the proficiency classification and Hidden Markov Models are utilized in basic flight maneuvers classification. The result of this thesis is a high accuracy proficiency classification and good ability to distinguish between individual basic flight maneuvers performed by pilots.

Tato práce se zabývá klasifikací úrovně odbornosti pilota a leteckých manévrů z pohledu očí. Cílem je poskytnout další cenný nástroj pro hodnocení pilotáže leteckými instruktory~a~poskytnout tak zpětnou vazbu trénovaným pilotům. Tato myšlenka je založena na základě výsledků relevantních studií, které objevily korelaci mezi užíváním efektivních skenovacích vzorů a doménové výkonnosti. V této práci jsou uvažovány dvě třídy odbornosti --- piloti a nováčci. Tato práce využívá běžné metriky pro analýzu pohledu očí. Dále jsou v této práci využity klasifikační techniky strojového učení. Metoda podpůrných vektorů je využita pro klasifikaci úrovně způsobilosti, zatímco pro klasifikaci leteckých manévrů jsou využity skryté Markovovy modely. Výsledkem práce je vysoce přesná klasifikace úrovně odbornosti pilot a dobrá schopnost rozeznat individuální letecké manévry provedené piloty., This work deals with the classification of pilot proficiency level and basic flight maneuvers from gaze. The goal is to provide additional valuable tool for aviation instructors to evaluate proficiency of pilot students and provides them with feedback. This idea is based on results of numerous relevant studies, which discovered correlation between effective scanning patterns and domain performance. This thesis considers two proficiency levels~---~amateur and experienced. This work utilizes common analysis metrics of visual scanning and machine-learning classification techniques. The Support Vector Machine algorithm is used for the proficiency classification and Hidden Markov Models are utilized in basic flight maneuvers classification. The result of this thesis is a high accuracy proficiency classification and good ability to distinguish between individual basic flight maneuvers performed by pilots.

Tato práce se zabývá klasifikací úrovně odbornosti pilota a leteckých manévrů z pohledu očí. Cílem je poskytnout další cenný nástroj pro hodnocení pilotáže leteckými instruktory~a~poskytnout tak zpětnou vazbu trénovaným pilotům. Tato myšlenka je založena na základě výsledků relevantních studií, které objevily korelaci mezi užíváním efektivních skenovacích vzorů a doménové výkonnosti. V této práci jsou uvažovány dvě třídy odbornosti --- piloti a nováčci. Tato práce využívá běžné metriky pro analýzu pohledu očí. Dále jsou v této práci využity klasifikační techniky strojového učení. Metoda podpůrných vektorů je využita pro klasifikaci úrovně způsobilosti, zatímco pro klasifikaci leteckých manévrů jsou využity skryté Markovovy modely. Výsledkem práce je vysoce přesná klasifikace úrovně odbornosti pilot a dobrá schopnost rozeznat individuální letecké manévry provedené piloty., This work deals with the classification of pilot proficiency level and basic flight maneuvers from gaze. The goal is to provide additional valuable tool for aviation instructors to evaluate proficiency of pilot students and provides them with feedback. This idea is based on results of numerous relevant studies, which discovered correlation between effective scanning patterns and domain performance. This thesis considers two proficiency levels~---~amateur and experienced. This work utilizes common analysis metrics of visual scanning and machine-learning classification techniques. The Support Vector Machine algorithm is used for the proficiency classification and Hidden Markov Models are utilized in basic flight maneuvers classification. The result of this thesis is a high accuracy proficiency classification and good ability to distinguish between individual basic flight maneuvers performed by pilots.

Tato práce se zabývá klasifikací úrovně odbornosti pilota a leteckých manévrů z pohledu očí. Cílem je poskytnout další cenný nástroj pro hodnocení pilotáže leteckými instruktory~a~poskytnout tak zpětnou vazbu trénovaným pilotům. Tato myšlenka je založena na základě výsledků relevantních studií, které objevily korelaci mezi užíváním efektivních skenovacích vzorů a doménové výkonnosti. V této práci jsou uvažovány dvě třídy odbornosti --- piloti a nováčci. Tato práce využívá běžné metriky pro analýzu pohledu očí. Dále jsou v této práci využity klasifikační techniky strojového učení. Metoda podpůrných vektorů je využita pro klasifikaci úrovně způsobilosti, zatímco pro klasifikaci leteckých manévrů jsou využity skryté Markovovy modely. Výsledkem práce je vysoce přesná klasifikace úrovně odbornosti pilot a dobrá schopnost rozeznat individuální letecké manévry provedené piloty., This work deals with the classification of pilot proficiency level and basic flight maneuvers from gaze. The goal is to provide additional valuable tool for aviation instructors to evaluate proficiency of pilot students and provides them with feedback. This idea is based on results of numerous relevant studies, which discovered correlation between effective scanning patterns and domain performance. This thesis considers two proficiency levels~---~amateur and experienced. This work utilizes common analysis metrics of visual scanning and machine-learning classification techniques. The Support Vector Machine algorithm is used for the proficiency classification and Hidden Markov Models are utilized in basic flight maneuvers classification. The result of this thesis is a high accuracy proficiency classification and good ability to distinguish between individual basic flight maneuvers performed by pilots.

Tato práce se zabývá klasifikací úrovně odbornosti pilota a leteckých manévrů z pohledu očí. Cílem je poskytnout další cenný nástroj pro hodnocení pilotáže leteckými instruktory~a~poskytnout tak zpětnou vazbu trénovaným pilotům. Tato myšlenka je založena na základě výsledků relevantních studií, které objevily korelaci mezi užíváním efektivních skenovacích vzorů a doménové výkonnosti. V této práci jsou uvažovány dvě třídy odbornosti --- piloti a nováčci. Tato práce využívá běžné metriky pro analýzu pohledu očí. Dále jsou v této práci využity klasifikační techniky strojového učení. Metoda podpůrných vektorů je využita pro klasifikaci úrovně způsobilosti, zatímco pro klasifikaci leteckých manévrů jsou využity skryté Markovovy modely. Výsledkem práce je vysoce přesná klasifikace úrovně odbornosti pilot a dobrá schopnost rozeznat individuální letecké manévry provedené piloty., This work deals with the classification of pilot proficiency level and basic flight maneuvers from gaze. The goal is to provide additional valuable tool for aviation instructors to evaluate proficiency of pilot students and provides them with feedback. This idea is based on results of numerous relevant studies, which discovered correlation between effective scanning patterns and domain performance. This thesis considers two proficiency levels~---~amateur and experienced. This work utilizes common analysis metrics of visual scanning and machine-learning classification techniques. The Support Vector Machine algorithm is used for the proficiency classification and Hidden Markov Models are utilized in basic flight maneuvers classification. The result of this thesis is a high accuracy proficiency classification and good ability to distinguish between individual basic flight maneuvers performed by pilots.