Re: С экраном – вариант "сложный". Идея замечательная ↑
metanymous в посте Metapractice (оригинал в ЖЖ)
Ну, в этом месте сложность не с моделированием движений. В этом месте сложность в математическом моделировании. Требуется программа, которая (а) аппроксимирует пиксельные линии в непрерывные "геометрические" кривые (б) классифицирует "геометрические" кривые по онтологическим признакам, например, - "петля". И т.п.
Ну, т.е. в таком варианте не надо никаких датчиков. Но, потребуется специальный софт.
Да, специальная программа.
Использование встроенных датчиков – не сильно большая проблема. Хотя достаточно хороший тач-скрин будет, наверное, на большем числе устройств, чем нормальный акселерометр.
Совершенно верно.
Такой софт будет иметь более обширное применение, нежели только специальные процедуры типа рефрейминга.
Да уж! По меньшей мере терапевтический софт. Идея замечательная, поскольку опирается на центральную идею, которую никто без Метапрактика в мире не реализует. При этом она терпимая по сложности в реализации, можно сделать "на коленке" силами микро-команды. Одновременно, всё что вокруг этой идеи (ну, в рефрейминге это вывод экранов с поясняющим текстом + логика переходов-возвратов) реализуется тривиально.
Да, совершенно верно. Я в своём исследовании просто показал, что наличествует огромное число двигательных КАЧЕСТВЕННЫХ (не статистических) признаков в движениях любого субъекта.
Выше я указал одну такую "фигуру" - "петлю". Таких фигур/признаков в 15 минутной функциональной двигательной пробе любого субъекта содержится несколько десятков. На поверхности.
В качестве функциональной пробы субъекту было задание 15 минут разглядывать некий сайт.
–С другой стороны. При наличии такого софта рефрейминг перестает быть специальной процедурой.
–Его можно проводить параллельно текущей работе.
–Вопросы/инструкции рефрейминга можно будет подавать даже на подпороговом уровне восприятия!
--Надо будет запатентовать всё вдоль и попрёк! :)
Да, надо.
--Вообще, на таком софте можно калибровать: -ауто_идентификацию - востребовано в банкинге, в дистанционном обучении. В корпоративных системах безопасности. -показатели САН -показатели лояльности ..фактически - показатели чего только не захочешь.
--Ну да.
Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
14 комментариев
сначала старые сначала новые
Ну, в этом месте сложность не с моделированием движений. В этом месте сложность в математическом моделировании.
Ну, ваш покорный, увы, не специализируется именно на мат. моделировании. Поэтому может разбираться в этой теме не более чем на уровне человека с не самым плохим обще-техническим образованием.
Требуется программа, которая (а) аппроксимирует пиксельные линии в непрерывные "геометрические" кривые (б) классифицирует "геометрические" кривые по онтологическим признакам, например, - "петля". И т.п.
Тут нет двух шагов, это один шаг.
Если есть наперёд заданная онтология, то определять её – решённая (современной наукой и техникой) задача.
Программы, распознающие "жесты мыши", могут распознавать траектории любой степени заковыристости, состоящие из элементарных элементов типа тех же полуколец, отрезков и т.д.
В таком случае это решаемая своими силами задача. Но очень трудоёмкая.
–Да, совершенно верно. Я в своём исследовании просто показал, что наличествует огромное число двигательных КАЧЕСТВЕННЫХ (не статистических) признаков в движениях любого субъекта.
–Выше я указал одну такую "фигуру" - "петлю". Таких фигур/признаков в 15 минутной функциональной двигательной пробе любого субъекта содержится несколько десятков. На поверхности.
–В качестве функциональной пробы субъекту было задание 15 минут разглядывать некий сайт.
Ну, сырая выжимка из этого, как я понимаю, что готовой модели именно "сигналлинга" на этих траекториях пока нет. Или перейти от "онтологии фоновых движений" к "онтологии СИГНАЛЬНЫХ движений" – это тривиальная задача?
Да, надо.
Или засекретить :)
Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
Ну, надо делать то, что:
– можем сделать своими силами
– займёт максимум небольшое количество месяцев работ (в свободное время)
– имеет очевидную прямую пользу и ээ потребительскую привлекательность для широкой публики
М.б. под эти критерии подойдёт лучше что-то другое, чем именно рефрейминг.
Приманивать каких-то мега-инвесторов ни смысла, ни возможности (на первом шаге) нет.
Ну, ваш покорный, увы, не специализируется именно на мат. моделировании. Поэтому может разбираться в этой теме не более чем на уровне человека с не самым плохим обще-техническим образованием.
Требуется программа, которая (а) аппроксимирует пиксельные линии в непрерывные "геометрические" кривые (б) классифицирует "геометрические" кривые по онтологическим признакам, например, - "петля". И т.п.
Тут нет двух шагов, это один шаг.
Если есть наперёд заданная онтология, то определять её – решённая (современной наукой и техникой) задача.
Программы, распознающие "жесты мыши", могут распознавать траектории любой степени заковыристости, состоящие из элементарных элементов типа тех же полуколец, отрезков и т.д.
В таком случае это решаемая своими силами задача. Но очень трудоёмкая.
–Да, совершенно верно. Я в своём исследовании просто показал, что наличествует огромное число двигательных КАЧЕСТВЕННЫХ (не статистических) признаков в движениях любого субъекта.
–Выше я указал одну такую "фигуру" - "петлю". Таких фигур/признаков в 15 минутной функциональной двигательной пробе любого субъекта содержится несколько десятков. На поверхности.
–В качестве функциональной пробы субъекту было задание 15 минут разглядывать некий сайт.
Ну, сырая выжимка из этого, как я понимаю, что готовой модели именно "сигналлинга" на этих траекториях пока нет. Или перейти от "онтологии фоновых движений" к "онтологии СИГНАЛЬНЫХ движений" – это тривиальная задача?
Да, надо.
Или засекретить :)
Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
Ну, надо делать то, что:
– можем сделать своими силами
– займёт максимум небольшое количество месяцев работ (в свободное время)
– имеет очевидную прямую пользу и ээ потребительскую привлекательность для широкой публики
М.б. под эти критерии подойдёт лучше что-то другое, чем именно рефрейминг.
Приманивать каких-то мега-инвесторов ни смысла, ни возможности (на первом шаге) нет.
--Ну, в этом месте сложность не с моделированием движений. В этом месте сложность в математическом моделировании.
--Ну, ваш покорный, увы, не специализируется именно на мат. моделировании. Поэтому может разбираться в этой теме не более чем на уровне человека с не самым плохим обще-техническим образованием.
В те времена мы находили в интернете готовое решение этой задачи.
--Требуется программа, которая (а) аппроксимирует пиксельные линии в непрерывные "геометрические" кривые (б) классифицирует "геометрические" кривые по онтологическим признакам, например, - "петля". И т.п.
--Тут нет двух шагов, это один шаг.
Два.
--Если есть наперёд заданная онтология, то определять её – решённая (современной наукой и техникой) задача.
--Программы, распознающие "жесты мыши", могут распознавать траектории любой степени заковыристости, состоящие из элементарных элементов типа тех же полуколец, отрезков и т.д.
Эта онтология у меня в голове. А где твои распознающие программы?
В таком случае это решаемая своими силами задача. Но очень трудоёмкая.
В своё время эту задачу решил студент-дипломник факультета инфор. технологий.
Ну, сырая выжимка из этого, как я понимаю, что готовой модели именно "сигналлинга" на этих траекториях пока нет. Или перейти от "онтологии фоновых движений" к "онтологии СИГНАЛЬНЫХ движений" – это тривиальная задача?
Совершенно верно.
--Да, надо.
--Или засекретить :)
С моим уходом это будет засекречено сверхнадежно.
Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
--Ну, надо делать то, что: – можем сделать своими силами – займёт максимум небольшое количество месяцев работ (в свободное время) – имеет очевидную прямую пользу и ээ потребительскую привлекательность для широкой публики
--М.б. под эти критерии подойдёт лучше что-то другое, чем именно рефрейминг.
Ну да.
Приманивать каких-то мега-инвесторов ни смысла, ни возможности (на первом шаге) нет.
Ну да.
--Ну, ваш покорный, увы, не специализируется именно на мат. моделировании. Поэтому может разбираться в этой теме не более чем на уровне человека с не самым плохим обще-техническим образованием.
В те времена мы находили в интернете готовое решение этой задачи.
--Требуется программа, которая (а) аппроксимирует пиксельные линии в непрерывные "геометрические" кривые (б) классифицирует "геометрические" кривые по онтологическим признакам, например, - "петля". И т.п.
--Тут нет двух шагов, это один шаг.
Два.
--Если есть наперёд заданная онтология, то определять её – решённая (современной наукой и техникой) задача.
--Программы, распознающие "жесты мыши", могут распознавать траектории любой степени заковыристости, состоящие из элементарных элементов типа тех же полуколец, отрезков и т.д.
Эта онтология у меня в голове. А где твои распознающие программы?
В таком случае это решаемая своими силами задача. Но очень трудоёмкая.
В своё время эту задачу решил студент-дипломник факультета инфор. технологий.
Ну, сырая выжимка из этого, как я понимаю, что готовой модели именно "сигналлинга" на этих траекториях пока нет. Или перейти от "онтологии фоновых движений" к "онтологии СИГНАЛЬНЫХ движений" – это тривиальная задача?
Совершенно верно.
--Да, надо.
--Или засекретить :)
С моим уходом это будет засекречено сверхнадежно.
Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
--Ну, надо делать то, что: – можем сделать своими силами – займёт максимум небольшое количество месяцев работ (в свободное время) – имеет очевидную прямую пользу и ээ потребительскую привлекательность для широкой публики
--М.б. под эти критерии подойдёт лучше что-то другое, чем именно рефрейминг.
Ну да.
Приманивать каких-то мега-инвесторов ни смысла, ни возможности (на первом шаге) нет.
Ну да.
--Если есть наперёд заданная онтология, то определять её – решённая (современной наукой и техникой) задача.
--Программы, распознающие "жесты мыши", могут распознавать траектории любой степени заковыристости, состоящие из элементарных элементов типа тех же полуколец, отрезков и т.д.
--Эта онтология у меня в голове. А где твои распознающие программы?
Они не "мои". Они просто существуют, кем-то уже написанные. Я помню, сто лет назад ковырялся в исходниках одной из этих прог. Раз кто-то уже написал, я смогу повторить.
--Программы, распознающие "жесты мыши", могут распознавать траектории любой степени заковыристости, состоящие из элементарных элементов типа тех же полуколец, отрезков и т.д.
--Эта онтология у меня в голове. А где твои распознающие программы?
Они не "мои". Они просто существуют, кем-то уже написанные. Я помню, сто лет назад ковырялся в исходниках одной из этих прог. Раз кто-то уже написал, я смогу повторить.
–В таком случае это решаемая своими силами задача. Но очень трудоёмкая.
–В своё время эту задачу решил студент-дипломник факультета инфор. технологий.
Эту = какую? Именно задачу распознавания паттернов в траекториях мыши? Или задачу записывания и проигрывания траекторий, чтобы потом некий человек/оператор распознавал паттерны своей головой?
--Ну, сырая выжимка из этого, как я понимаю, что готовой модели именно "сигналлинга" на этих траекториях пока нет. Или перейти от "онтологии фоновых движений" к "онтологии СИГНАЛЬНЫХ движений" – это тривиальная задача?
--Совершенно верно.
Понятно.
--Да, надо.
--Или засекретить :)
--С моим уходом это будет засекречено сверхнадежно. Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
Ну что тогда, обсуждаем совместное предприятие? :)
--Ну, надо делать то, что: – можем сделать своими силами – займёт максимум небольшое количество месяцев работ (в свободное время) – имеет очевидную прямую пользу и ээ потребительскую привлекательность для широкой публики
--М.б. под эти критерии подойдёт лучше что-то другое, чем именно рефрейминг.
--Ну да.
Ну подумаем. Надо каталогизировать все возможные идеи.
--Приманивать каких-то мега-инвесторов ни смысла, ни возможности (на первом шаге) нет.
--Ну да.
Ну и бог с ними.
–В своё время эту задачу решил студент-дипломник факультета инфор. технологий.
Эту = какую? Именно задачу распознавания паттернов в траекториях мыши? Или задачу записывания и проигрывания траекторий, чтобы потом некий человек/оператор распознавал паттерны своей головой?
--Ну, сырая выжимка из этого, как я понимаю, что готовой модели именно "сигналлинга" на этих траекториях пока нет. Или перейти от "онтологии фоновых движений" к "онтологии СИГНАЛЬНЫХ движений" – это тривиальная задача?
--Совершенно верно.
Понятно.
--Да, надо.
--Или засекретить :)
--С моим уходом это будет засекречено сверхнадежно. Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
Ну что тогда, обсуждаем совместное предприятие? :)
--Ну, надо делать то, что: – можем сделать своими силами – займёт максимум небольшое количество месяцев работ (в свободное время) – имеет очевидную прямую пользу и ээ потребительскую привлекательность для широкой публики
--М.б. под эти критерии подойдёт лучше что-то другое, чем именно рефрейминг.
--Ну да.
Ну подумаем. Надо каталогизировать все возможные идеи.
--Приманивать каких-то мега-инвесторов ни смысла, ни возможности (на первом шаге) нет.
--Ну да.
Ну и бог с ними.
--Если есть наперёд заданная онтология, то определять её – решённая (современной наукой и техникой) задача.
--Программы, распознающие "жесты мыши", могут распознавать траектории любой степени заковыристости, состоящие из элементарных элементов типа тех же полуколец, отрезков и т.д.
--Эта онтология у меня в голове. А где твои распознающие программы?
--Они не "мои". Они просто существуют, кем-то уже написанные. Я помню, сто лет назад ковырялся в исходниках одной из этих прог. Раз кто-то уже написал, я смогу повторить.
Было бы замечательно.
--Программы, распознающие "жесты мыши", могут распознавать траектории любой степени заковыристости, состоящие из элементарных элементов типа тех же полуколец, отрезков и т.д.
--Эта онтология у меня в голове. А где твои распознающие программы?
--Они не "мои". Они просто существуют, кем-то уже написанные. Я помню, сто лет назад ковырялся в исходниках одной из этих прог. Раз кто-то уже написал, я смогу повторить.
Было бы замечательно.
–В таком случае это решаемая своими силами задача. Но очень трудоёмкая.
–В своё время эту задачу решил студент-дипломник факультета инфор. технологий.
--Эту = какую? Именно задачу распознавания паттернов в траекториях мыши?
Да нет проблемы распознавания. Но, для реализации распознавания уже готовых паттернов, требуется какой-то программный/математический аппарат, которых бы транслировал пиксельные линии в "геометрические"/математические линии/"абстракции".
Или задачу записывания и проигрывания траекторий, чтобы потом некий человек/оператор распознавал паттерны своей головой?
--Да, надо.
--Или засекретить :)
--С моим уходом это будет засекречено сверхнадежно. Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
--Ну что тогда, обсуждаем совместное предприятие? :)
Ну да.
–В своё время эту задачу решил студент-дипломник факультета инфор. технологий.
--Эту = какую? Именно задачу распознавания паттернов в траекториях мыши?
Да нет проблемы распознавания. Но, для реализации распознавания уже готовых паттернов, требуется какой-то программный/математический аппарат, которых бы транслировал пиксельные линии в "геометрические"/математические линии/"абстракции".
Или задачу записывания и проигрывания траекторий, чтобы потом некий человек/оператор распознавал паттерны своей головой?
--Да, надо.
--Или засекретить :)
--С моим уходом это будет засекречено сверхнадежно. Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
--Ну что тогда, обсуждаем совместное предприятие? :)
Ну да.
Покрутил айфон, запустив встроенную прогу для калибровки датчиков наклона. Точность, буквально, миллиметровая. Ошибка менее одного градуса (т.е. гораздо точнее, чем возможно различить "на глаз"). Попробовал откалибровать сигналы ээ "вручную" – просто пользуясь показателями углов наклона как БОС – вышла заметная разница в амплитуде. Типа 2 градуса наклона – "да", от 5 градусов – "нет".
Т.е. калибруется даже количественный сигнал.
И что нам еще надо? :)
И что нам еще надо? :)
А ещё есть работающие/проверенные способы измерения пульса. К камере прислоняется палец, вспышка включается на полную, и по изменению цвета пальца детектируется пульсовая волна. Работает безупречно – разве что положение палец надо удерживать под камерой в достаточно небольшом диапазоне положений.
А как долго следует держать палец над камерой для получения результата?
5-15 секунд (прога калибрует шкалу измерений). Дальше в реальном времени изменения видно.
Не понял.
Т.е. она показывает некий средневзвешенный показатель пульса в "динамике"?
Т.е. она показывает некий средневзвешенный показатель пульса в "динамике"?
Ну да. Я не знаю, как она усредняет – судя по всему, примерно так: берёт количество ударов пульса за последние 10 секунд, умножает на 6, и показывает на экране. Типа "бегущее среднее".
Угм. Понятно.