CC BY
16
Список литературы /References
1. Джогупов Р.Г., Ерофеев А.А. Пьезокерамические элементы в приборостроении и автоматике. Л.: Машиностроение, Ленинград. Отделение, 1986. 256 с.
2. Способ создания электроакустического контакта / И.С. Беляева, А.А. Свицин // Авт. св. СССР. № 453199, МКИ В 23 К 11/28, 1975. Бюлл. № 46.
3. Рахимов Ш.Э., Юсупов С.МРазработка листового металлического компонента с формированием дизайна с использованием программного обеспечения cae (unigraphics nx-8.5) для улучшения и дизайна. ФарПИ ИТЖ НТЖ ФерПИ (STJ FerPI), 2018. № 3. 196 с.
4. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.dissercat.com/content/issledovanie-i-razrabotka-tekhnologii-diffcionnoi-svarki-segnetomyagkoi-pezokeramiki-s-meta#ixzz5ApPeKDsE/ (дата обращения: 24.03.2018).
5. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.dissercat.com/content/issledovanie-i-razrabotka-tekhnologiidiffuzionnoisvarkisegnetomyagkoipezokeramikismeta#ixzz5ApPDFg1d/ (дата обращения: 23.03.2018).
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ В СИСТЕМАХ
КОНТРОЛЯ ДОСТУПА
1 2
Джуманов О.И. , Рашидов А.Э. Email: [email protected]
1Джуманов Олимжон Исраилович - кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой; 2Рашидов Акбар Эргашевич - магистрант, кафедра информационных технологий, Самаркандский государственный университет, г. Самарканд, Республика Узбекистан
Аннотация: предложены основные подходы к оценке достоверности результатов обработки изображений при идентификации личности в системах контроля доступа. Для оценки достоверности результативных значений систем анализа и обработки данных на основе статистического анализа предложен метод кворумной оценки. Разработаны методы оценки на основе усреднения локальных выходов, сравнения статистических параметров входной информации с параметрами идентификатора и эталонными характеристиками модальных примеров. Выходные результаты, полученные по методу, сравнены со значениями характеристик эталонной модели объекта.
Ключевые слова: анализ и обработка данных, оценка достоверности, статистические критерии, кворумная оценка, аппроксимация, идентификация личности.
PROVIDING OF RELIABILITY OF PERSONS IDENTIFICATION
RESULTS IN SYSTEMS OF ACCESS CONTROL
12 Djumanov O.I.1, Rashidov A.E.2
1Djumanov Olimjan Israilovich - PhD in Technics, Associate Professor, Head of the Department; 2Rashidov Akbar Ergashevich - Graduate Student, DEPARTMENT OF INFORMATION TECHNOLOGIES, SAMARKAND STATE UNIVERSITY, SAMARKAND, REPUBLIC OF UZBEKISTAN
Abstract: the basic approaches are offered for estimation of reliability of images processing results during persons identification in systems of access control. The quorum evaluation method is
proposed to estimate the reliability of resulting values of data analysis and processing systems based on statistical analysis. Methods are developed for estimation on the basis on averaging of local outputs, comparison of statistical parameters of input information with parameters of identificator and reference characteristics of modal examples. The output results obtained by the method are compared with the values of the characteristics of the reference model of the object. Keywords: analysis and data processing, estimation of reliability, statistical criteria, quorum estimation, approximation, identification of person.
УДК 658.512.011
Актуальность темы. Решение задач по разработке методов обеспечения достоверности идентификации личности в системах контроля доступом связаны с построением и реализацией высокоточного аппроксиматора изображения в условиях большой неопределенности и ограниченности априорных сведений и требуемой точности и представляют собой востребованное направление научных исследование [1, 2]. В связи с этим в настоящей работе разработаны методы кворумной оценки, усредненной оценки локальных выходов, оценки путем сравнения статистических параметров входных данных с параметрами моделей идентификации временных рядов, зависимостей входы-выходы, а также оценки путем сравнения результатов с эталонными характеристиками по метрическим критериям.
Предложенные методы, ориентированы на использование в гибридных моделях, основанных на совмещение возможностей динамических, нечетких, нейросетевых моделей [3].
Модель гибридной нечеткой идентификации с механизмами оценки достоверности результатов. Проблематичность решения задачи при таком подходе заключается в том, что выход системы не всегда может быть только в крайних состояниях, т.е. может принимать значения промежуточных состояний. Для определения достоверных интервалов по вероятностному распределению значений выходных расчетных параметров необходим учет динамики статистических характеристик, а также нестационарности изображений объектов. Для определения требуемой области значений достоверности результатов можно использовать различные методы, в частности, алгоритмы статистического анализа и оценки, точечного, интервального анализа, порогового контроля и оценки за счет естественной информационной избыточности, логического анализа на основе идентификации с помощью нечетких выводов, нейронных и нейронечетких сетей [2, 3].
В общем случае плотность вероятности «достоверного» и «недостоверного» выхода систем анализа и обработки данных представляется как изображено на рис. 1. Значения функциональной зависимости вида (х) , лежащие вправо от разделительной линии оси
ординат отображают область «достоверных» результатов, значения ^ (х) лежащие влево от оси - «недостоверных». Неопределенность, возникающая в таких ситуациях, определяет вероятности ошибок, оценки которых могут быть получены для любых вероятностных распределений аналитическими либо численными решениями.
¥
<р2т
тШШ -►
х
Рис. 1. Неопределенность области распределения выходного параметра
На рисунке площадь £ определяет вероятности ошибочных решений о достоверности, а
- о недостоверности. Требуется уменьшить вероятности этих ошибок, т.е.
минимизировать заштрихованную площадь.
Ниже для оценки достоверности результативных значений систем анализа и обработки данных на основе статистического анализа предложен метод кворумной оценки. Выходные результаты, полученные по методу, сравниваются со значениями характеристик эталонной модели объекта.
Метод кворумной оценки достоверности результатов обработки данных.
Эффективность систем обработки данных оценивается за счет правил статистического анализа и оценки достоверности, каждое из которых имеет свой выход и только один основной выход считается решающим механизмом кворумного типа. Согласно предложенному методу, желаемый выход определяется числом большинства значений, принадлежащих в подмножество «достоверных». Механизм принятия решений о достоверности осуществляет как бы «голосование» выходных переменных величин. В случае отрицательного решения о достоверности результатов обработки данных производится повторная итерация системы по адаптированным правилам.
Изложим суть метода оценки достоверности данных при трехкратной итерации работы системы анализа и обработки данных.
Если при оценке достоверности выхода результаты таковы, что они находятся по одну
сторону оси у , допустим, слева, т.е. у1 = (рх :, q2, q3), или же два выхода слева, а один
справа, т.е. у2 = ^ 1з q2, ^ ) , то вероятность получения достоверных результатов по большинству голосов будет оцениваться по выражению
п п
Р = I ттт^тт Р* (1 - Р)п~к , (2)
*=1(п+1) к!(п - к)! 2
где П - полное число оцениваемых результатов; к - число голосов о достоверности результатов; Р - вероятность неправильной оценки результатов одной итерации.
В зависимости от полученного значения вероятности регулируется число правил, используемых в следующей итерации. Так, например, при Р > 0.5 для повторной итерации
принимается функция у, иначе функция у2. Отметим, что в случае рассматриваемого статистического анализа настройка приводит к сжатию или расширению интервалов оценки.
Рис. 2. Увеличение интервала оценки достоверности
На рис. 2 проиллюстрирован принцип увеличения интервала оценки достоверности в результате повторной итерации работы системы. Как видно из рисунка, заштрихованная часть функции определяет вероятности неправильного решения, которая регулируется
изменением положения Xq на оси X в зависимости от непрерывной вероятностной функции
Р = { У\ (x)dx,
—ю
где y1 (x) - функция плотности вероятности выхода.
Вероятность правильного решения о достоверности результатов оценки при трех итерациях работы системы, согласно (2), оценивается как
P3,M = p3 + 3p 2(1 — p). (3)
Выражение (3) анализируется в условиях, близких к практическим, т.е. когда
Р << 1.
Аналогично, вероятность оценки достоверности выхода при пятикратной и семикратной итерациях
P>, м = p 3(10 — 15p + 6p2), P7, м = p4 (35 — 84p + 70 p2 — 20 p3).
Определено, что по методу кворумной оценки вероятность достоверности результатов обработки данных повышается по мере увеличения числа итераций. Однако в методе не используется полностью информация, связанная с характером функции y = (р(x).
В связи с этим, в качестве метода, который позволяет полностью использовать свойства функции р(х) предлагается метод анализа и оценки достоверности выхода путем усреднения значений локальных выходов, полученных для каждой итерации.
Список литературы /References
1. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ Винница, 1999. 320 с.
2. Ярушкина Н.Г. Нечеткие нейронные сети с генетической настройкой // VI Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2004». Часть 1. М.: МИФИ, 2004. С. 151-197.
3. Кречетов Н.В. Продукты для интеллектуального анализа данных // Рынок программных средств, 1997. № 14. С. 32-39.
ОПТИМИЗАЦИЯ СГЛАЖИВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ МИКРООБЪЕКТОВ СПЛАЙН-ФУНКЦИЯМИ НА ОСНОВЕ ОТБОРА
ИНФОРМАТИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ
1 2
Холмонов С.М. , Тоштемиров З. Email: [email protected]
1Холмонов Сунатилло Махмудович - ассистент; 2Тоштемиров Зухриддин - магистрант, кафедра информационных технологий, Самаркандский государственный университет, г. Самарканд, Республика Узбекистан
Аннотация: предложена формальная модель отбора информативных элементов, позволяющая выявить условия оптимизации идентификации изображений микрообъектов. Разработаны алгоритмы динамической идентификации и сглаживания сплайн-функциями, рекомендованные для реализации в системах распознавания и классификации микрообъектов, на примере пыльцевых зерен. Составлены и решены уравнения для нахождения значений сплайна в узлах. Получены результаты восстановления одномерных функций и экспериментальных данных сплайнами третьей степени при трех-, пяти- и семиточечных моделях сглаживания.
Ключевые слова: изображение, микрообъект, обработка данных, отбор информативных признаков, условия оптимизации, критерий отбора, сплайн-функция.
OPTIMIZATION OF SMOOTHING OF MICROOBJECTS IMAGES
BY SPLINE-FUNCTIONS ON THE BASIS OF INFORMATIVE
ATTRIBUTES SELECTION
12 Kholmonov S.M.1, Toshtemirov Z.2
1Kholmonov Sunatillo Makhmudovich - Assistant; 2Toshtemirov Zukhriddin - Graduate Student, DEPARTMENT OF INFORMATION TECHNOLOGIES, SAMARKAND STATE UNIVERSITY, SAMARKAND, REPUBLIC OF UZBEKISTAN
Abstract: the task is formulated and the formal model is offered for informative attributes selection allowing to reveal condition of optimization of microobjects images identification. The algorithms of informative attributes selection are developed on the basis of dynamic identification and smoothing by spline-functions and they are recommended for realization in systems of recognition and classification of microobjects on example of pollen grains. Equations for finding the spline values at the nodes are compiled and solved. Results of restoration of one-dimensional functions and experimental data by splines of the third degree are obtained for three, five and seven point models of smoothing.
Keywords: image, microobject, data processing, selection of informative attributes, condition of optimization, criterion of selection, spline-function.
УДК 658.512.011
