Цель: разработать методику формирования видеодатасета рефлекторной мимической активности лица в группе сотрудников транспортной безопасности (ТБ) с оценкой их психофизиологического состояния, подтверждающего наличие функционального состояния утомления.
Методы. В работе впервые описан метод определения психической надежности сотрудников транспортной безопасности с использованием машинного обучения. Предметом исследования выступило функциональное состояние – утомление. Объектом изучения выступили сотрудники транспортной безопасности железнодорожного транспорта 63 человека (мужчины, n=37 и женщины, n=26). Средний возраст составил у мужчин 37+-7,2, Женщин 35 +-7,5. При исследование использовались: опросник ДОРС (BMSII-B, Plath & Richter, 1985: адаптация А. Б. Леоновой и С. Б. Величковской, 2001) «Дифференцированная оценка состояний сниженной работоспособности; ГШ Госпитальная шкала тревоги и депрессии (Hospital Anxiety and Depression Scale – HADS); УН методика «Уровень невротизации» (УН); ВЛК (Шипилов)- методики А.И.Шипилова «Тест по выявлению уровня внутриличностной конфликтности»; ВР оценка простой сенсомоторной реакции в миллисекундах.
Результаты. Обучение нейронной сети проводилось при помощи библиотеки mediapipe. Были вычислены ключевые точки лица в каждом кадре. Использовалась BlazeFace (модель машинного обучения для быстрого определения положения лица и ключевых точек), которая строит 468 ключевых точек одновременно на нескольких лицах и дает оценку их координат в трехмерном пространстве. В нашем исследовании нами была предпринята попытка доказать возможность применения технологии машинного обучения по распознаванию психической надежности у работников транспортной безопасности. Мы экстраполировали состояние утомления на психическую надежность работников транспортной безопасности.
Заключение. В результате исследования в эксперименте были подтверждена возможность обучения искусственных нейронных сетей по дистанционному распознаванию функционального состояния утомления. Точность распознавания в нашем эксперименте 70%, говорит о необходимости в проведении дальнейших исследований.
Ключевые слова: психическая надежность, транспортная безопасность, машинное обучение.