[发明专利]一种程序员的疲劳程度的检测方法

说明书

本发明的一种程序员的疲劳程度的检测方法，包括：步骤1，传感器监测T至T+1时刻程序员的头部动作变化以及键盘鼠标的输出并且汇集数据到处理器；步骤2，利用获得的人的头部动作变化以及键盘鼠标的输出，给分类器施加权重对人的可能处于的状态进行分类，得到概率最大的状态S_K机器概率P_K；步骤3，T+1时刻施加屏幕弹窗和提示音测试信号；步骤4，传感器监测T+1至T+2时刻人的头部动作变化以及键盘鼠标的输出并且汇集数据到处理器；步骤5，代入二项分布的公式进行计算，步骤二给出了一个可能的概率P_K，把它看成是先验概率，在步骤3和4的基础上进行更新。所以这里用贝叶斯公式进行更新。本发明能够在一个程序员的状态未知但键盘和鼠标的输出可以获得的情况下的人机系统中对程序员的疲劳程度识别。

技术领域

本发明涉及程序员的状态的识别，具体涉及程序员的状态未知但键盘和鼠标的输出可以获得的情况下获得程序员的疲劳程度的方法。

背景技术

传感器能够检测待测量并能够将其按照一定的规律转换成电信号或者其他信号为我们获取信息；图像处理技术可以对获得的人的图片进行图像分析，获得人的动作；模式识别技术是通过计算机来处理和判读数据，做到为不同的状态实现分类。

通过在人机系统中安装的传感器，我们可以获得人针对某项刺激的反应及其动作变化，通过模式识别技术我们可以在加入我们所需要的权值的基础上对人的状态进行简单地分类。

发明内容

本发明要解决在一个程序员的状态未知但键盘和鼠标的输出可以获得的情况下的人机系统中对程序员的疲劳程度识别的问题，提出了基于传感器检测技术、图像处理技术、模式识别技术和贝叶斯公式的程序员的疲劳程度的检测方法，对此类程序员的疲劳程度的检测方法提供了一种思路。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种程序员的疲劳程度的检测方法，含有以下步骤：

步骤1：传感器监测T至T+1时刻程序员的头部动作变化以及键盘鼠标的输出并且汇集数据到处理器；

步骤2：利用获得的人的头部动作变化以及键盘鼠标的输出，给分类器施加权重对人的可能处于的状态进行分类，得到概率最大的状态S_K机器概率P_K；

步骤3：T+1时刻施加屏幕弹窗和提示音作为测试信号；

步骤4：传感器监测T+1至T+2时刻人的头部动作变化以及键盘鼠标的输出并且汇集数据到处理器。

步骤5：代入二项分布的公式进行计算，步骤2给出了概率P_K，作为先验概率，在步骤3和4的基础上进行更新，所以这里用贝叶斯公式进行更新。

本发明提出了基于传感器检测技术、图像处理技术、模式识别技术和贝叶斯公式的程序员的疲劳程度的检测方法，对此类程序员的疲劳程度的检测方法提供了一种思路。传感器能够检测待测量并能够将其按照一定的规律转换成电信号或者其他信号为我们获取信息；图像处理技术可以对获得的人的图片进行图像分析，获得人的动作；模式识别技术是通过计算机来处理和判读数据，做到为不同的状态实现分类。

与现有技术相比，本发明技术方案的优点有：

(1)本发明结合图像处理技术和模式识别，图像处理技术以及键鼠检测程序获得模式识别技术所需要的数据，模式识别在此基础上对程序员的疲劳程度进行分类，给出程序员概率最大也就是最有可能的疲劳程度。

(2)通过发送屏幕弹窗和提示音等测试信号并再次获得程序员的动作变化和键鼠输出，通过贝叶斯公示增大或减少人处于某种状态的可能性。

附图说明

图1：本发明方法的流程图；

具体实施方式