Preview

Научный вестник МГТУ ГА

Расширенный поиск

ПРИМЕНЕНИЕ ДВУХПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ IRT ДЛЯ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ОБНАРУЖЕНИЯ ЗАПРЕЩЕННЫХ ПРЕДМЕТОВ ОПЕРАТОРАМИ ДОСМОТРОВОЙ ТЕХНИКИ

https://doi.org/10.26467/2079-0619-2017-20-3-100-109

Полный текст:

Аннотация

В статье проанализированы существующие подходы к оценке эффективности деятельности операторов до- смотровой техники и представлены их недостатки. Основным недостатком является сложность реализации реко- мендаций ИКАО относительно учета влияния факторов сложности теневого рентгеновского изображения при под- готовке и оценке эффективности обнаружения запрещенных предметов операторами. Под факторами сложности теневого рентгеновского изображения понимаются специфические свойства рентгеновского изображения, которые влияют на способность к обнаружению запрещенных предметов операторами досмотровой техники. В качестве наиболее важных факторов сложности выделяются следующие: геометрические характеристики запрещенного предмета, изменение ориентации запрещенного предмета, наложение на запрещенный предмет обычных предме- тов, сложность содержимого багажа или ручной клади, схожесть цветовой гаммы запрещенных и обычных пред- метов в багаже или ручной клади.Предложена одномерная двухпараметрическая модель IRT и соответствующий критерий подготовленно- сти операторов. В рамках предложенной модели вероятностные характеристики обнаружения оператора рассмат- риваются как функции от таких параметров, как разности уровня подготовки и уровня сложности изображений, а также меры ответственности и структурированности профессиональных знаний оператора. С помощью предло- женной модели можно рассматривать две характеристические функции: во-первых, характеристическую функцию уровня подготовленности, которая описывает способности оператора по интерпретации рентгеновских изображе- ний различной трудности; во-вторых, характеристическую функцию трудности рентгеновского изображения, ко- торая описывает возможности операторов с различным уровнем подготовки интерпретировать рентгеновское изображение определенного уровня сложности. Предложенный комплексный критерий оценки уровня подготов- ленности оператора позволяет оценить его профессиональную пригодность с учетом не только среднего уровня подготовленности, но и возможной его дисперсии. Важной особенностью применения логистических функций моделей IRT является необходимость предварительного отбора тестовых изображений. Тестовые изображения должны отбираться в порядке возрастания их трудности с учетом влияния различных факторов.Предложенная модель может найти применение как в области совершенствования методов подготовки операторов досмотровой техники, так и при решении задач повышения эффективности функционирования систем досмотра.

Об авторах

Александр Константинович Волков
Ульяновский институт гражданской авиации
Россия


Дмитрий Викторович Айдаркин
Ульяновский институт гражданской авиации
Россия


Андрей Константинович Волков
Ульяновский институт гражданской авиации
Россия


Список литературы

1. Michel S., Mendes M., de Ruiter J.C., Ger Koomen C.M., Schwaninger A. Increasing x-ray image interpretation competency of cargo security screeners. International journal of industrial ergonomics, 2014, vol. 44, pp. 551-560

2. Ионов В.В., Курчавов В.В. Многопараметрическая оценка деятельности опе- раторов интроскопов / В.В. Ионов, В.В. Курчавов // Мир транспорта. 2014. № 2 (51). С. 194-201

3. Zhang N., Zhu J. A study of x-ray machine image local semantic features extraction model based on bag-of-words for airport security. International journal on smart sensing and intelligent sys- tems, 2015, vol. 38 (1), pp. 45-64

4. Biggs A.T., Cain M.S., Clark K., Darling E.F., Mitroff S.R. Assessing visual search per- formance differences between transportation security administration officers and nonprofessional visu- al searchers. Applied cognitive psychology, 2014, vol. 29 (1), pp. 142-148

5. Biggs A.T., Mitroff S.R. Improving the efficacy of security Screening tasks: a review of visual search challenges and ways to mitigate their adverse effects. Visual cognition, 2013, vol. 21 (3), pp. 330-352

6. Steiner-Koller S.M., Bolfing A., Schwaninger A. Assessment of x-ray image interpretation competency of aviation security screeners. IEEE International Carnahan Conference on Security Tech- nology Proceedings, 2009, vol. 43, pp. 303-308

7. Schwaninger A., Bolfing A., Halbherr T., Helman S., Belyavin A., Hay L. The impact of image based factors and training on threat detection performance in x-ray. International Conference on Research in Air Transportation Proceedings. 2008, vol. 3, pp. 317-324

8. Hofer F., Schwaninger A. Reliable and valid measures of threat detection performance in X-ray screening. IEEE International Carnahan Conference on Security Technology Proceedings. 2004, vol. 38, pp. 303-308

9. Halbherr T., Schwaninger A., Budgell G.R., Wales A. Airport security competency: A cross-sectional and longitudinal analysis. The international journal of aviation psychology, 2013, vol. 23 (2), pp. 113-129

10. Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: учеб- ное пособие. М.: Логос, 2002. 432 с

11. Нейман Ю.М. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов / Ю.М. Нейман, В.А. Хлебников. М.: Прометей, 2000. 168 с

12. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для студ. вузов / В.Е. Гмурман. 6-е изд., стер. М.: Высшая школа, 1998. 478 с


Для цитирования:


Волков А.К., Айдаркин Д.В., Волков А.К. ПРИМЕНЕНИЕ ДВУХПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ IRT ДЛЯ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ОБНАРУЖЕНИЯ ЗАПРЕЩЕННЫХ ПРЕДМЕТОВ ОПЕРАТОРАМИ ДОСМОТРОВОЙ ТЕХНИКИ. Научный вестник МГТУ ГА. 2017;20(3):100-109. https://doi.org/10.26467/2079-0619-2017-20-3-100-109

For citation:


Volkov A.K., Aidarkin D.V., Volkov A.K. TWO-PARAMETER IRT MODEL APPLICATION TO ASSESS PROBABILISTIC CHARACTERISTICS OF PROHIBITED ITEMS DETECTION BY AVIATION SECURITY SCREENERS. Civil Aviation High TECHNOLOGIES. 2017;20(3):100-109. (In Russ.) https://doi.org/10.26467/2079-0619-2017-20-3-100-109

Просмотров: 145


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-0619 (Print)
ISSN 2542-0119 (Online)