Intelligent software application for adaptive control of screen modes based on user activity analysis
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
This paper discusses the problem of the long-term effects of screen use on vision and overall user wellbeing. The concept of an intelligent software application is proposed, which analyzes user activity and automatically adjusts screen parameters according to the working conditions. Methods such as computer vision, machine learning, and behavior monitoring are employed. This approach allows for dynamic changes in brightness, contrast, and color temperature, reducing visual strain and improving user comfort. The architecture of the application is outlined, along with the prospects for its further development, including integration with operating systems and enhancement of adaptation algorithms.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Kozachenko M. R., Chekhmestruk R. Y. Intelligent software application for adaptive control of screen modes based on user activity analysis // Матеріали LIV науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23297.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Singh, S., McGuinness, M. B., Anderson, A. J., & Downie, L. E; Digital eye strain – A comprehensive review. Clinical and Experimental Optometry. – 2022. 140p
- Sen A., Richardson S. Computer Vision Syndrome: A Worldwide Health Concern // Journal of Clinical and Diagnostic Research. – 2015. Vol. 9, Issue 10. – P. 1–3.
- Filatov, D., & Filatov: Evolutionary algorithm based adaptive navigation in information retrieval interfaces. – 2015, 10p
- Charu C. Aggarwal; Neural networks and deep learning. – 2023, 529p.