Розглянуто основні прийоми використання текстового Microsoft Word 2000, а також його можливості у контексті послідовності дій, які виконує користувач. Висвітлено технологію сканування та розпізнавання за допомогою програми Fine Reader 5.0. Описано інтерфейс пакета, розкрито значення встановлених параметрів і традиційної послідовності дій для одержання електронного документа.

Висвітлено питання побудови, впровадження та використання інформаційних систем і технологій у законотворчій, правозастосовній і правоосвітній діяльності. Наведено основні напрями інформатизації правової сфери в Україні, розглянуто особливості системної інформатизації законотворчої діяльності. Описано систему (бібліотеку) баз даних і знань у галузі держави і права, розкрито суть державної політики у сфері інформатизації.

Освещены вопросы построения, внедрения и использования информационных систем и технологий в законодательной, правообразовательной и правоприменимой деятельности. Приведены основные направления информатизации правовой системы в Украине, рассмотрены особенности системной информатизации законодательной деятельности. Описана система (библиотека) баз данных и знаний в отрасли государства и права, розкрыта сущность государственной политики в сфере информатизации.

Представлено новий спосіб проведення судово-акустичної (фоноскопічної) експертизи, призначений для виявлення слідів цифрової обробки аналогових і цифрових фонограм під час перевіки їх автентичності - програму "Академія", розроблену під керівництвом автора за результатами проведених теоретичних та експериментальних досліджень даної проблеми.

Розглянуто нову інформаційну технологію розпізнавання зображень облич людей у великих базах даних. Запропонована технологія з використанням досягнень комп'ютерних наук розширює наукові методи ототожнювання людини. Ці методи використовуються у криміналістичному вченні про зовнішній вигляд людини - габітоскопії.

Представлен новый метод идентификации человека по изображению лица при помощи набора из 8 геометрических характеристик, полученных из изображения лица и реализованного на обычной нейронной сети. Экспериментальные результаты доказали, что предложенный метод дает большую точность распознавания, чем другие существующие методы.

Запропоновано підхід від бінарного зображення підпису до напівтонового на основі перетворення Радона, що дає характерні "яскраві" точки для кожного екземпляра. Розроблено методи виділення характерних ознак підпису, які визначають його за автоматизованої ідентифікації (істина або підробка), у просторі вейвлет-перетворення, псевдофазовій системі координат, розкладання у сингулярних базисах; вектор параметрів, який інваріантний до повороту, обертання та зсуву на основі моментів Ху та Церніке. Для зменшення розміру простору ознак запропоновано створення карти підпису. Розроблено програмне забезпечення для розв'язання даної задачі. Наведено методичну та алгоритмічну базу автоматизованої ідентифікації та аналізу бінарних підписів на підставі розроблених інтегральних методів виділення ознак, ефективність якої обгрунтовано теоретично та підтверджено впровадженнями.

Розроблено апаратно-програмний комплекс для автоматичної ідентифікації по голосу, який за рахунок втілення різних методів вирішення проблеми підвищує надійність розпізнавання, а за рахунок автоматичної обробки інформації зменшує суб'єктивність експерта та час проведення експертизи. Запропоновані нові підходи, алгоритми і методики. Результати праці знайшли застосування при проведенні судових експертиз матеріалів звукозапису.

  Скачати повний текст

Представлены результаты исследования задач, возникающих при создании систем распознавания личности по радужной оболочки глаза (РОГ). Предложен новый двухуровневый подход к построению кода, описывающего полутоновое изображение РОГ. Проанализирована точность трех мер для сравнения сходства кодов РОГ разных людей. Исследования выполнены на изображениях глаз высокого разрешения (с радиусом РОГ порядка 500 и 1000 пикселей), а также на общедоступной базе изображений глаз со стандартным разрешением - CASIA-Iris-V3-Lamp (с радиусом РОГ порядка 90 - 110 пикселей).

Приведены результаты решения задачи обнаружения номеров государственной регистрации автотранспортных средств на изображениях. Решение основано на использовании каскада классификаторов в процессе мультимасштабного сканирования изображений для поиска однострочных номерных знаков. При построении каскада использованы классификаторы разных типов: начальные классификаторы основаны на анализе положения обучающих объектов в узлах многомерного куба, конечные - сформированы в виде линейной комбинации значений свойств с помощью алгоритма AdaBoost. Использование каскада смешанных классификаторов позволило увеличить быстродействие алгоритма обнаружения.

Рассмотрен метод векторного приближения для получения улучшенных шаблонов классов распознаваемых символов с наименьшей ошибкой классификации. Реализованный по данному методу алгоритм производит постепенное смещение вектора-изображения шаблона класса по направлению к векторам-изображениям ошибочно классифицированных символов таким образом, чтобы область, соответствующая данному классу, захватывала эти изображения.

Розглянуто задачу розпізнавання за обличчям людини з використанням великих баз даних. Запропоновано та досліджено два методи - головних компонент і метод виділення ознак за допомогою вейвлет-перетворення вхідних зображень з подальшим використанням головних компонент. Показано, що якість розпізнавання цих методів є приблизно однаковою, у цьому разі попередня вейвлет-обробка дозволяє значно зменшити кількість вхідної інформації, що є важливим для роботи в режимі реального часу.

Розроблено математичну модель процесу попереднього оброблення зображень в оптоелектронних системах ідентифікації особи за спектральними ознаками райдужки очей з використанням динамічної спектральної фільтрації. Наведено результати моделювання процесу первинного оброблення зображень.

Одной из актуальных проблем, связанных с безопасностью биометрических технологий, является обнаружение фальшивых и подвергшихся искусственному изменению папиллярных узоров (ИИПУ) отпечатков пальцев. Разработан эффективный метод обнаружения ИИПУ отпечатков пальцев на основе модифицированной модели когерентности поля ориентаций. Результаты экспериментов показывают, что метод хорошо выявляет изображения ИИПУ отпечатков пальцев. Предложенный метод не требует дополнительной обработки и использует результаты вычислений в традиционных блоках существующих систем распознавания отпечатков пальцев.

Рассмотрены методы решения задачи сегментации символов на изображениях номерных знаков автотранспортных средств на основе сопоставления с моделями расположения символов. Предложенные методы сопоставления позволяют учесть искажения в положении символов, связанные с ракурсом съемки автомобильного номерного знака, а также увеличить качество сегментации символов на изображениях с частичным затенением автомобильного номера.

Індекс рубрикатора НБУВ: З970.61 + Х819(4УКР)112.032

Рубрики:

Бази даних

Адміністративне право окремих країн

Шифр НБУВ: Ж25189 Пошук видання у каталогах НБУВ 
Повний текст  Наукова періодика України 
Видання зберігається у :

Запропоновано спосіб використання нечіткої інформації в даних мікрофайла перепису населення для забезпечення їх групової анонімності. Розглянуто метод підрахунку міри належності кожного статистичного запису множині записів, розподіл яких потрібно анонімізувати. Підхід проілюстровано за допомогою розв'язання задачі групової анонімності на базі реальних даних.

Представлена концепция системы автоматического распознавания номерных знаков автотранспортных средств. Выделены основные этапы построения и функционирования автоматической системы распознавания номеров, которые являются отдельными взаимосвязанными подзадачами, допускающими самостоятельное рассмотрение. Рассмотрены особенности задач на каждом этапе и возможные пути их решения. Внимание уделено критериям оценки качества систем распознавания автомобильных номеров, которые во многом определяют используемые подходы в процессе разработки системы.

Машинозчитувана зона - необхідний атрибут сучасних подорожніх документів, вона присутня на паспортах громадян більшості країн світу, закордонних паспортах України, державних ідентифікаційних картках громадян. Вона містить два або три рядки символів, в яких кодується основна інформація про власника документа з метою її зчитування комп'ютером шляхом оптичного розпізнавання символів. Задача локалізації та розпізнавання символів машинозчитуваної зони є складною та актуальною для застосування у мобільних системах зчитування документів, оскільки алгоритми, призначені для стаціонарних систем, неможливо використати для зображень, що одержуються за допомогою веб-камери мобільного пристрою. Запропоновано новий підхід до локалізації та розпізнавання машинозчитуваної зони документів.

Представлено исследование идентификации человека по радужной оболочке глаза на основе алгоритма Даугмана, использующего преобразование вейвлетов Габора, чтобы извлечь фазную структуру радужной оболочки глаза. Произведен анализ предметной области и был выбран наилучший метод для определения человека по радужной оболочке глаза. При построении кода радужной оболочки используется пространственно-частотная свертка изображения фильтрами Габора. Рассмотрены также предобработка изображений радужной оболочки глаза и метод определения ее областей, свободных от ресниц, век и бликов.