ICANDO: Intellectual Computer AssistaNt for Disabled Operators

Publication in the conference proceedings of EUSIPCO, Florence, Italy, 200

Verification of Photometric Parallaxes with Gaia DR2 Data

Results of comparison of Gaia DR2 parallaxes with data derived from a combined analysis of 2MASS (Two Micron All-Sky Survey), SDSS (Sloan Digital Sky Survey), GALEX (Galaxy Evolution Explorer), and UKIDSS (UKIRT Infrared Deep Sky Survey) surveys in four selected high-latitude $|b|>48^{\circ}$ sky areas are presented. It is shown that multicolor photometric data from large modern surveys can be used for parameterization of stars closer than 4400 pc and brighter than $g_{SDSS} = 19.^m6$, including estimation of parallax and interstellar extinction value. However, the stellar luminosity class should be properly determined.Comment: 11 pages, 5 figure

Аналитический обзор систем автоматического определения депрессии по речи

В последние годы в медицинской и научно-технической среде возрос интерес к задаче автоматического определения наличия депрессивного состояния у людей. Депрессия является одним из самых распространенных психических заболеваний, непосредственно влияющих на жизнь человека. В данном обзоре представлены и проанализированы работы за последние два года на тему определения депрессивного состояния у людей. Приведены основные понятия, относящиеся к определению депрессии, описаны как одномодальные, так и многомодальные корпусы, содержащие записи информантов с установленным диагнозом депрессии, а также записи контрольных групп, людей без депрессии. Рассмотрены как теоретические исследования, так и работы, в которых описаны автоматические системы для определения депрессивного состояния — от одномодальных до многомодальных. Часть рассмотренных систем решает задачу регрессивной классификации, предсказывая степень тяжести депрессии (отсутствие, слабая, умеренная, тяжелая), а другая часть – задачу бинарной классификации, предсказывая наличие заболевания у человека или его отсутствие. Представлена оригинальная классификация методов вычисления информативных признаков по трем коммуникативным модальностям (аудио, видео и текстовая информация). Описаны современные методы, используемые для определения депрессии в каждой из модальностей и в совокупности. Наиболее популярными методами моделирования и распознавания депрессии в рассмотренных работах являются нейронные сети. В ходе аналитического обзора выявлено, что основными признаками депрессии считаются психомоторная заторможенность, которая влияет на все коммуникативные модальности, и сильная корреляция с аффективными величинами валентности, активации и доминации, при этом наблюдается обратная корреляция между депрессией и агрессией. Выявленные корреляции подтверждают взаимосвязь аффективных расстройств с эмоциональными состояниями человека. В множестве рассмотренных работ наблюдается тенденция объединения модальностей для улучшения качества определения депрессии

Transmission of a Drift Tube Ion Mobility Spectrometer, Connected with a Mass Spectrometer

AbstractIn this work it is experimentally showed that transmission of atmospheric drift tube ion mobility spectrometer (DT-IMS), connected with mass spectrometer (MS), depends on ion mobility of investigated compounds, because of depletion effect of Bradbury-Nielson ion gate (IG), which previously has been approved only by standalone DT-IMS. Theoretical estimation of depletion width of IG is in good agreement with experimental data. Also it is found, that ion lost due to its pulsing work of IG are few times smaller, than its duty cycle. It's explained by difference in influence of coulomb repulsion at 100% and 1% duty cycle – in first case it's significant versus second case, when coulomb repulsion become negligibly small, that reduces lost of ions on entrance of MS interface

Is Everything Fine, Grandma? Acoustic and Linguistic Modeling for Robust Elderly Speech Emotion Recognition

Acoustic and linguistic analysis for elderly emotion recognition is an under-studied and challenging research direction, but essential for the creation of digital assistants for the elderly, as well as unobtrusive telemonitoring of elderly in their residences for mental healthcare purposes. This paper presents our contribution to the INTERSPEECH 2020 Computational Paralinguistics Challenge (ComParE) - Elderly Emotion Sub-Challenge, which is comprised of two ternary classification tasks for arousal and valence recognition. We propose a bi-modal framework, where these tasks are modeled using state-of-the-art acoustic and linguistic features, respectively. In this study, we demonstrate that exploiting task-specific dictionaries and resources can boost the performance of linguistic models, when the amount of labeled data is small. Observing a high mismatch between development and test set performances of various models, we also propose alternative training and decision fusion strategies to better estimate and improve the generalization performance.Comment: 5 pages, 1 figure, Interspeech 202

Аналитический обзор аудиовизуальных систем для определения средств индивидуальной защиты на лице человека

Начиная с 2019 года все страны мира столкнулись со стремительным распространением пандемии, вызванной коронавирусной инфекцией COVID-19, борьба с которой продолжается мировым сообществом и по настоящее время. Несмотря на очевидную эффективность средств индивидуальной защиты органов дыхания от заражения коронавирусной инфекцией, многие люди пренебрегают использованием защитных масок для лица в общественных местах. Поэтому для контроля и своевременного выявления нарушителей общественных правил здравоохранения необходимо применять современные информационные технологии, которые будут детектировать защитные маски на лицах людей по видео- и аудиоинформации. В статье приведен аналитический обзор существующих и разрабатываемых интеллектуальных информационных технологий бимодального анализа голосовых и лицевых характеристик человека в маске. Существует много исследований на тему обнаружения масок по видеоизображениям, также в открытом доступе можно найти значительное количество корпусов, содержащих изображения лиц как без масок, так и в масках, полученных различными способами. Исследований и разработок, направленных на детектирование средств индивидуальной защиты органов дыхания по акустическим характеристикам речи человека пока достаточно мало, так как это направление начало развиваться только в период пандемии, вызванной коронавирусной инфекцией COVID-19. Существующие системы позволяют предотвратить распространение коронавирусной инфекции с помощью распознавания наличия/отсутствия масок на лице, также данные системы помогают в дистанционном диагностировании COVID-19 с помощью обнаружения первых симптомов вирусной инфекции по акустическим характеристикам. Однако, на сегодняшний день существует ряд нерешенных проблем в области автоматического диагностирования симптомов COVID-19 и наличия/отсутствия масок на лицах людей. В первую очередь это низкая точность обнаружения масок и коронавирусной инфекции, что не позволяет осуществлять автоматическую диагностику без присутствия экспертов (медицинского персонала). Многие системы не способны работать в режиме реального времени, из-за чего невозможно производить контроль и мониторинг ношения защитных масок в общественных местах. Также большинство существующих систем невозможно встроить в смартфон, чтобы пользователи могли в любом месте произвести диагностирование наличия коронавирусной инфекции. Еще одной основной проблемой является сбор данных пациентов, зараженных COVID-19, так как многие люди не согласны распространять конфиденциальную информацию

Status and Perspectives of the Mini-MegaTORTORA Wide-field Monitoring System with High Temporal Resolution

Here we briefly summarize our long-term experience of constructing and operating wide-field monitoring cameras with sub-second temporal resolution to look for optical components of GRBs, fast-moving satellites and meteors. The general hardware requirements for these systems are discussed, along with algorithms for real-time detection and classification of various kinds of short optical transients. We also give a status report on the next generation, the MegaTORTORA multi-objective and transforming monitoring system, whose 6-channel (Mini-MegaTORTORA-Spain) and 9-channel prototypes (Mini-MegaTORTORA-Kazan) we have been building at SAO RAS. This system combines a wide field of view with subsecond temporal resolution in monitoring regime, and is able, within fractions of a second, to reconfigure itself to follow-up mode, which has better sensitivity and simultaneously provides multi-color and polarimetric information on detected transients

Simulation models and research algorithms of thin shell structures deformation Part I. Shell deformation models

In the article the development of thin shell construction theory is considered according to the contribution of researchers, chronology, including the most accurate and simplified solutions. The review part of the article consists only of those publications which are related to the development of shell theory. The statement is based on the works of famous Russian researchers (V. V. Novozhilov, A. I. Lurie, A. L. Goldenweiser, H. M. Mushtari, V. Z. Vlasov), who developed the specified theory the most. The paper also mentions the researchers who improved the theory, calculation methods in aspects of strength, sustainability and vibrations of thin elastic shell constructions. Separately the application of the models for ribbed shells constructions is shown. It is reporting the basic principles of nonlinear thin shell construction theory development, including the nonlinear relations for deformations. In the article it is shown that if median surface of the shell is referred to the orthogonal coordinate system, then the expressions for deformations, obtained by different authors, practically correspond. The case in which the median surface of the shell is referred to an oblique-angled coordinate system was developed by A. L. Goldenweiser. For static problem, the functional of the total potential energy of deformation, representing the difference between the potential energy and the work of external forces, is used. The equilibrium equations and natural boundary conditions are derived from the minimum condition of this functional. In case of dynamic problem, the functional of the total deformation energy of the shell is described in which it is necessary to consider the kinetic energy of shell deformation. It is necessary to underline that the condition for minimum of the specified functional lets to derive the movement equations and natural boundary and initial conditions. Also, in the article the results of contemporary research of thin shell theory are presented

Neural network-based method for visual recognition of driver’s voice commands using attention mechanism

Visual speech recognition or automated lip-reading systems actively apply to speech-to-text translation. Video data proves to be useful in multimodal speech recognition systems, particularly when using acoustic data is difficult or not available at all. The main purpose of this study is to improve driver command recognition by analyzing visual information to reduce touch interaction with various vehicle systems (multimedia and navigation systems, phone calls, etc.) while driving. We propose a method of automated lip-reading the driver’s speech while driving based on a deep neural network of 3DResNet18 architecture. Using neural network architecture with bi-directional LSTM model and attention mechanism allows achieving higher recognition accuracy with a slight decrease in performance. Two different variants of neural network architectures for visual speech recognition are proposed and investigated. When using the first neural network architecture, the result of voice recognition of the driver was 77.68 %, which was lower by 5.78 % than when using the second one the accuracy of which was 83.46 %. Performance of the system which is determined by a real-time indicator RTF in the case of the first neural network architecture is equal to 0.076, and the second — RTF is 0.183 which is more than two times higher. The proposed method was tested on the data of multimodal corpus RUSAVIC recorded in the car. Results of the study can be used in systems of audio-visual speech recognition which is recommended in high noise conditions, for example, when driving a vehicle. In addition, the analysis performed allows us to choose the optimal neural network model of visual speech recognition for subsequent incorporation into the assistive system based on a mobile device