Dissertations / Theses on the topic 'Біометричні системи'

Дипломна робота присвячена дослідженню систем підтримки прийняття рішень в біометричних системах аутентифікації. Удосконалення полягає у розробці способу виділення біометричних параметрів на основі контрольних точок обличчя. Також виконано огляд основних принципів та методів біометричної аутентифікації та ідентифікації, огляд біометричних способів аутентифікації людини за рисами обличчя, а також наведено відомості про існуючі системи ідентифікації та програми для аутентифікації по обличчю. Було досліджено зразки у вигляді цифрових фото людини та на їх основі розроблено спосіб виділення біометричних ознак.
The improvement is in the development of an allocation method for biometric parameters that are based on the face control points. It was also reviewed some basic principles and methods of biometric authentication and identification, biometric methods of human authentication by facial features, and it was provided the information about the existing identification systems and face authentication software. The digital photo samples of a person were studied and the biometric features selection method was developed based on those samples.

Миткевич, І. С. Біометричні технології ідентифікації : дипломна робота : 125 – Кібербезпека / І. С. Миткевич ; керівник роботи Ю. М. Ткач ; НУ "Чернігівська політехніка", кафедра кібербезпеки та математичного моделювання. – Чернігів, 2021. – 43 с.
Мета дослідження – дослідити особливості автентифікації та ідентифікації за біометричними параметрами, а саме, відбитком пальця та клавіатурним почерком. Розробити модель комбінованої системи ідентифікації, що забезпечить більш якісно ідентифікувати людину. Об’єкт дослідження – створення методу ідентифікації користувача через відбиток пальців та комп’ютерний почерк. Предмет дослідження – метод ідентифікації користувачів у комп’ютерних системах. Методи дослідження. Для досягнення поставлених завдань використано методи аналізу, синтезу, чисельних методів моделювання інформаційних систем. Наукова новизна одержаних результатів полягає у вдосконаленні методу автентифікації користувачів шляхом використання біометричних даних, який, на відміну від існуючих підходів, розширює функціональні можливості засобів ідентифікації, що уможливлює підвищення ефективності системи захисту.

У роботі розглянуті питання дослідження методів біометричної аутентифікації особи за клавіатурним почерком. Проведений аналіз існуючих методів та математичних моделей опрацювання даних в комп’ютерній системі біометричної аутентифікації за клавіатурним почерком, вперше запропоновано як інформативну ознаку в подібних системах використовувати значення коефіцієнтів кореляції, що дозволило виявити взаємозв’язок між набраними символами в парольній фразі.
The purpose of the research is to explore the keystroke dynamics biometrical authentication methods for the possibility to increase the reliability of the computer systems safety Research object is keystroke dynamics biometric authentication process. Research subjects are keystroke dynamics biometric authentication methods and algorithms in computer systems, which provide the best system’s safety. There is a review of keystroke dynamics biometric authentication researches in master’s work. There is an analysis of existing mathematical data processing methods and models in the research, which have place in the keystroke dynamics biometric authentication computer systems, proposed to use correlation coefficients as informational feature for the first time.

Розглядаються основні системи біометричної аутентифікації: аутентифікація по відбиткам пальців, по геометрії обличчя та по голосу. Визначені недоліки кожної з систем, наведені принципи роботи кожної з систем.

Вирішення проблеми захисту корпоративних даних в ХХІ столітті вийшло за рамки фізичної взаємодії з працівниками, у зв’язку з переходом шуканої інформації в комп’ютерний формат. Дана особливість сформувала потребу у розробці та імплементації нових механізмів захисту корпоративних даних. Запропонована система аутентифікації користувачів комп’ютерних систем, розроблена на основі технологій нейронних мереж, надає можливість ідентифікації користувачів на основі індивідуальних антропометричних візуальних та голосових показників суб’єкта, з метою запобігання викраденню корпоративних даних, та ідентифікації злочинних суб’єктів. Об’єктом дослідження є трансформація антропометричних показників в комп’ютерну форму. Предметом дослідження є механізми розпізнавання образів. Метою роботи є покращення можливостей методів біометричної ідентифікації суб’єктів шляхом розробки нової архітектури на базі нейронних мереж. Методи дослідження. Порівняння існуючих алгоритмів за критеріями точності, швидкодії, ресурсних затрат, надійності, з метою імплементації та подальшої модифікації в системі корпоративного контролю. Наукова новизна полягає у розробці нового механізму ідентифікації суб’єктів що поєднує у собі алгоритми голосової та візуальної ідентифікації суб’єктів. Практична цінність полягає у можливості застосування даної системи в корпоративних умовах з метою запобігання витоку даних та ідентифікації злочинних суб’єктів. Низька ресурсозатратність сприяє застосуванню розробленого алгоритму в високонавантажених системах. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. У вступі аналізується проблема захисту корпоративних даних. Обгрунтовується перспективність застосування механізмів біометричної голосової та візуальної ідентифікації суб’єктів для її вирішення. Досліджуються алгоритми біометричної ідентифікації. У першому розділі описуються існуючі алгоритми розпізнавання візуальних та голосових образів. У другому розділі досліджується доцільність застосування існуючих алгоритмів голосової та візуальної біометричної ідентифікації, аналізуються та порівнюються існуючі архітектури розпізнавання образів. У третьому розділі наводиться процес розробки алгоритмів візуальної та голосової біометричної ідентифікації користувачів У четвертому розділі наводяться характеристики розробленої КС, результати тестування, відбувається дослідження системи на різних наборах даних, та її модифікація з метою досягнення поставленої точності. У висновках стисло наводяться результати досліджень та розробки.
Topic relevance The solution to the problem of corporate data protection in the XXI century has gone beyond the physical interaction with employees, due to the transition of the required information into a computer format. This feature has formed the need to develop and implement new mechanisms for corporate data protection. The proposed system of authentication of computer system users, developed on the basis of neural network technologies, provides the possibility of user identification on the basis of individual anthropometric visual and voice indicators of the subject, in order to prevent theft of corporate data and identification of criminal entities. The object of study is the transformation of anthropometric indicators into a computer form. The subject of study is the mechanisms of pattern recognition. The goal of this work is to improve the capabilities of biometric identification methods of subjects by developing a new architecture based on neural networks. Study methods. Comparison of existing algorithms on the criteria of accuracy, speed, resource costs, reliability, in order to implement and further modify the corporate control system. The scientific novelty is the development of a new mechanism for identifying subjects that combines algorithms for voice and visual identification of subjects. The practical value lies in the possibility of using this system in a corporate environment in order to prevent data leakage and identification of criminal entities. Low resource consumption contributes to the application of the developed algorithm in highly loaded systems. Structure and scope of work. The master's dissertation consists of an introduction, four chapters, conclusions and appendices. The introduction analyzes the problem of corporate data protection. The prospects of using the mechanisms of biometric voice and visual identification of subjects for its solution are substantiated. Biometric identification algorithms are investigated. The first section describes the existing algorithms for recognizing visual and voice images. The second section investigates the feasibility of using existing algorithms for voice and visual biometric identification, analyzes and compares existing image recognition architectures. The third section describes the process of developing algorithms for visual and voice biometric user identification The fourth section presents the characteristics of the developed COP, the test results, the system is studied on different data sets, and its modification in order to achieve the specified accuracy. The conclusions summarize the results of research and development.

У кваліфікаційній роботі спроектовано комп’ютерну систему біометричної аутентифікації особи за відбитком пальців, що відповідає вимогам технічного завдання. Основними апаратними пристроями спроектованої системи є: сканер відбитків пальців на основі ZFM-20; пристрій керування процесом зчитування та аутентифікації особи Raspberry PI Model B; компонента виводу інформаційних повідомлень для взаємодії з користувачем LCD 2*16. Взаємодію між сканером відбитків пальців і Raspberry PI забезпечено шляхом використання USB Serial адаптера. Логіку роботи програмного забезпечення реалізовано засобами мови програмування Python, що підтримується обраним однокристальним міні-комп’ютером.
In the qualification work, a computer system of biometric authentication of a person by fingerprint is designed, which meets the requirements of the technical task. The goal of the work was achieved through the use of sound hardware and developed software. The main hardware devices of the designed system are: fingerprint scanner based on ZFM-20; Raspberry PI Model B reading and authentication process control device; component for outputting information messages for interaction with the user LCD 2 * 16. The interaction between the fingerprint scanner and the Raspberry PI is provided by using a USB Serial adapter. The success of the authentication is additionally signaled by the LED. The logic of the software is implemented using Python programming language supported by the selected single-chip mini-computer.
ПЕРЕЛІК ОСНОВНИХ УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ І СКОРОЧЕНЬ 8 ВСТУП 9 1 АНАЛІЗ ВИМОГ ТЕХНІЧНОГО ЗАВДАННЯ ТА МЕТОДІВ БІОМЕТРИЧНОЇ АУТЕНТИФІКАЦІЇ ОСОБИ 10 1.1 Аналіз вимог технічного завдання на проектування комп’ютерної системи біометричної аутентифікації особи за відбитком пальця 10 1.2 Методи і засоби аутентифікації особи 16 2 РОЗРОБКА ПРОЕКТУ КОМП’ЮТЕРНОЇ СИСТЕМИ БІОМЕТРИЧНОЇ АУТЕНТИФІКАЦІЇ ОСОБИ ЗА ВІДБИТКОМ ПАЛЬЦІВ 22 2.1 Архітектура комп’ютерної системи біометричної аутентифікації 22 2.2 Обґрунтування вибору та аналіз технічних характеристики Raspberry PI 24 2.3 Аналіз технічних характеристик сканера відбитків пальців 28 2.4 Особливості застосування LCD-дисплея 32 2.5 Перетворювач USB – UART 35 2.6 Побудова схеми комп’ютерної системи біометричної аутентифікації особи за відбитком пальця 36 3 ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КОМП’ЮТЕРНОЇ СИСТЕМИ БІОМЕТРИЧНОЇ АУТЕНТИФІКАЦІЇ ОСОБИ ЗА ВІДБИТКОМ ПАЛЬЦІВ 41 3.1 Реалізація логіки роботи програмного забезпечення комп’ютерної системи біометричної аутентифікації 41 3.2 Тестування комп’ютерної системи аутентифікації особи 53 РОДІЛ 4 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 56 4.1 Вплив виробничого середовища на працездатність та здоров'я користувачів комп'ютерів 56 4.2 Захист населення у надзвичайних ситуаціях від впливу радіації 59 ВИСНОВКИ 56 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 57 Додаток A. Технічне завдання Додаток Б. Програмне забезпечення комп’ютерної системи біометричної аутентифікації особи за відбитком пальця

Шаповал, В. С. Комп’ютерна система контролю доступу на основі біометричних даних людини : випускна кваліфікаційна робота : 123 "Комп’ютерна інженерія" / В. С. Шаповал ; керівник роботи Р. В. Заровський ; НУ "Чернігівська політехніка", кафедра інформаційних та комп’ютерних систем. – Чернігів, 2020. – 84 с.
Об'єктом розробки інформаційно-комп’ютерна система. Метою розробки є інформаційно-комп’ютерна система, котра забезпечує збір, збереження, можливість аналізу біометричних даних людини, а також її відображення при використанні відповідних технічних засобів. Прототип проекту був створений за допомогою технології «Breadboard». Програмна частина була створена у вигляді Python-сценарія У ході розробки були отримані: − Мультиплатформена програмна частина; − Прототип на основі одноплатного комп’ютера на ARM-архітектурі RaspberryPi 3 B+, а також датчика FPM10A. Необхідними програмними засобами для функціонування системи є: − Набір пакетів розробника Python 3. В апаратній частині роботи був здійснений підбір обладнання рекомендованого для задовільної роботи комплексу, а також проведено прототипування системи. Подальший розвиток системи контролю доступу можливий у бік розвитку функціональних можливостей і вдосконалення інтерфейсу взаємодії із оператором.

Багдасарова, В. Д. Система біометричного захисту інформації на об’єктах критичної інфраструктури : дипломна робота : 125 – Кібербезпека / В. Д. Багдасарова ; керівник роботи Т. А. Петренко ; НУ "Чернігівська політехніка", кафедра кібербезпеки та математичного моделювання. – Чернігів, 2021. – 84 с.
Дана кваліфікаційна робота присвячена вирішенню задачі покращення захисту критичної інфраструктури за допомогою використання біометричних систем від можливих вторгнень. Метою випускної кваліфікаційної роботи є проведення аналізу безпеки бездротових мереж, виділення методів їх захисту та розробка рекомендацій по забезпеченню безпеки бездротових мереж з використанням досліджуваних методів. Об'єкт дослідження: процес захисту інформації на об’єктах критичної інфраструктури. Предмет дослідження: методи захисту критичної інфраструктури з використанням біометричних систем захисту. Методи дослідження: Для розв’язання поставлених завдань використовувався комплекс методів, які зумовлені об’єктом, предметом, метою та завданнями дослідження, до яких входять систематизація та узагальнення, описовий, експериментальний метод, метод узагальнення, статистичний метод, метод аналізу і синтезу. Використання цих методів дозволило провести аналіз особливостей захисту інформації на об’єктах критичної інфраструктури та розробити універсальні рекомендації по забезпеченню безпечного доступу на об’єкти критичної інфраструктури. Результати та новизна: систематизовано та узагальнено інформацію про біометричні засоби автентифікації, що міститься в наукових роботах та інших інформаційних матеріалах. Досліджені основні принципи функціонування біометричних методів контролю доступу. Проаналізовані проблеми захисту критичних інфраструктури, загрози, вразливості та кібератаки на критичні інфраструктури. Систематизовано сучасні методи захисту. Розроблені універсальні рекомендації по забезпеченню безпеки на підприємстві критичної інфраструктури. Наукова новизна даної розробки полягає в тому, що розроблено універсальні рекомендації по впровадженню біометричної системи доступу на об’єкти критичної інфраструктури, застосування яких дозволяє підвищити рівень внутрішньої безпеки від несанкціонованого доступу. Практична цінність даної розробки в тому, що отримані теоретично і практично результати рекомендуються до впровадження в організаціях, які належать до критичних інфраструктур, з підвищеними вимогами до безпеки.

Дисертація присвячена вирішенню задачі автентифікації користувачів (АК) інформа-ційних систем (ІС) за їх біометричними характеристиками. В роботі спочатку проаналізо-вані існуючі типи АК ІС; вдосконалено класифікацію біометричних систем розпізнавання; обрані біометричні характеристики, оптимальні для автентифікації, за їх допомогою, ко-ристувачів ІС, а саме клавіатурний почерк (КП) та рукописний почерк (РП); виконано по-рівняльний аналіз найбільш поширених методів розпізнавання за обраними біометрични-ми характеристиками. Проаналізовані існуючі види нейронних мереж та обраний най-більш придатний їх різновид для вирішення задачі АК, а саме імовірнісна нейронна мере-жа (ІНМ). Запропоновані та програмно реалізовані методи АК ІС за їх КП та РП за допо-могою ІНМ. Важливою складовою вдосконалених методів є розроблені методи первин-ної обробки зразків почерку, використання яких збільшує імовірність правильного роз-пізнавання (ІПР) користувачів ІС. На основі результатів проведених експериментів, за допомогою розробленого програмного забезпечення, здійснено вибір конфігураційних па-раметрів, налаштування яких є найбільш критичним для збільшення ІПР користувачів ІС при їх автентифікації за КП і РП та отримана оцінка ІПР користувачів ІС за обраними бі-ометричними характеристиками, яку забезпечує використання ІНМ.
Thesis is devoted to solving the problem of authentication of information systems users (AISU) by their biometric characteristics. The work first analyzes the existing types AISU; the classification of biometric recognition systems has been improved; selected biometric characte-ristics, optimal for authentication, with their help, users of information systems, namely keystro-ke pattern and handwriting; a comparative analysis of the most common recognition methods by selected biometric characteristics was performed. Existing types of neural networks were analy-zed and their most suitable variant was chosen for solving the AISU problem, namely probabi-listic neural network (PNN). The methods AISU by their keystroke pattern and handwriting by means of PNN are offered and programmatically implemented. An important component of advanced methods is developed methods of primary processing of samples of keystroke pattern and handwriting, the using these methods increases the probability of correct recognition of in-formation systems users. The choice of configuration parameters was carried out on the basis of the results of the experiments and using the developed software. Adjusting these configuration parameters is the most critical to increasing the probability of correct recognition of the informa-tion systems users when they are authenticated by keystroke pattern and handwriting. The esti-mation of probability of correct recognition of information systems users by the selected biomet-ric characteristics, which is provided by the use of PNN, was obtained.

Метою доповіді є проведення порівняльного аналізу загроз безпеки у системах розумного будинку. Для визначення необхідних засобів захисту проводиться оцінка ризиків. Ґрунтуючись на результатах проведеної оцінки ризиків, визначаються найбільш небезпечні загрози.

У доповіді описано принцип роботи штучної імунної системи. Також розглянуто класи задач для рішення яких можуть бути використані відповідні системи задля обґрунтування доцільності використання штучної імунної системи для подальшої розробки засобу біометричної системи ідентифікації по особливостям клавіатурного почерку .
The article describes the principle of the artificial immune system. Also, classes of problems for the solution of which the appropriate systems can be used to justify the feasibility of using an artificial immune system for further development of a means of biometric identification system on the features of keyboard writing.

Роботу виконано на кафедрі ком’пютерно-інтегрованих технологій Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України Захист відбудеться 21 грудня 2021 р. о 09 .00 годині на засіданні екзаменаційної комісії № 24 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя за адресою: 46001, м. Тернопіль, вул.Руська, 56, навчальний корпус №1, ауд. 403
В результаті проведеної роботи проаналізовано основні параметри та фактори, що впливають на якість ідентифікації під час дактилоскопії. Метою було створити прототип системи розпізнавання біо-відбитків пальців на основі нечіткої логіки та вивчити якість цього алгоритму порівняно з іншими методами в цій галузі.As a result of this work, the main parameters and factors influencing the quality of identification during fingerprinting are analyzed. The aim was to create a prototype of a fingerprint bio-fingerprint recognition system based on fuzzy logic and to study the quality of this algorithm compared to other methods in this field
ЗМIСТ ВСТУП 6 1. АНАЛIТИЧНА ЧАСТИНА 10 1.1. Біометричні системи 10 1.2 Нечітка логіка 12 2. ТЕХНОЛОГIЧНА ЧАСТИНА 15 2.1 Система розпізнавання відбитків пальців 15 2.2 Вимір якості відбитків пальців 16 2.3 Оцінка якості відбитку 17 2.4 Оцінка сходження двох відбитків 18 3 КОНСТРУКТОРСЬКА ЧАСТИНА 20 3.1. Система підтримки прийняття рішень з використанням нечіткої логіки 20 3.2 Застосування правил 24 3.3 Аналіз і порівняння 26 4 НАУКОВО-ДОСЛIДНИЦЬКА 29 4.1 Детектор кордонів Кенні 29 4.2 Подвійна фільтрація 31 4.3 Метод Віоли-Джонса 33 4.3 Ознаки Хаара 36 5. СПЕЦIАЛЬНА ЧАСТИНА 41 5.1. Алгоритм NFIQ 41 5.2 Помилки FMR, FNMR та EER. 42 5.3 Метод визначення якісних областей відбитків пальців 44 5.4 Зіставлення відбитків пальців за допомогою MCC SDK 49 6 ОХОРОНА ПРАЦI ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦIЯХ 53 6.1 Органiзацiя охорони працi при роботi з системою управлiння 53 6.2 Електробезпека 55 6.3 Розрахунок заземлення 58 ОСНОВНI ВИСНОВКИ ДИПЛОМНОЇ РОБОТИ 62 БIБЛIОГРАФIЯ 63 Додаток 65

В сучасному світі використання біосигналів не тільки полегшує об’єктивну медичну діагностику стану здоров’я, забезпечуючи зворотний зв'язок для персоналізованої терапії, а також є важливою складовою людино-машинної взаємодії, афективної інформатики, реабілітаційної інженерії та біометрії для ідентифікації та автентифікації особистості. У зв’язку з пандемію Covid-19, людство виявилось неготовим до таких випробувань медичної системи, де з щоденним збільшенням захворюваності виникла проблема нестачі медичного персоналу та засобів для проведення діагностики чи ургентної терапії. Тому актуальною задачею сьогодення є розробки автоматизованих медичних систем, що дозволять розширити можливості використання медичного обладнання та цим самим знизити навантаження на медичний персонал. Автоматизовані системи повинні мати високий ступінь захисту, що дозволить забезпечити надійність особистих даних під час проведення діагностичних процедур, виключаючи вплив людського фактору медичного персоналу (втома, що викликає неуважність яка сприяє для виникнення ряду похибок, що суттєво впливають на кінцевий план надання допомоги).
In today's world, the use of biosignals not only facilitates objective medical diagnosis of health, providing feedback for personalized therapy, but is also an important component of human-machine interaction, affective computer science, rehabilitation engineering and biometrics for personal identification and authentication. In the wake of the Covid-19 pandemic, humanity has been unprepared for such trials of the medical system, where the daily increase in morbidity has led to a shortage of medical personnel and facilities for diagnosis or emergency therapy. Therefore, the urgent task today is to develop automated medical systems that will expand the use of medical equipment and thus reduce the burden on medical staff. Automated systems must have a high degree of protection, which will ensure the reliability of personal data during diagnostic procedures, excluding the influence of human factors of medical staff (fatigue, inattention that contributes to a number of errors that significantly affect the final plan of care).

Дипломна робота магістра. 8.05010201 - Комп’ютерні системи та мережі. Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Тернопіль 2017. Дипломна робота присвячена дослідженню комплексної математичної моделі поведінки та комфорту користувача в комп'ютерних системах, що базується на часових і просторових моделях, з використанням функції щільності ймовірності, що враховує динаміку поведінки користувачів, сеансову (статистичну) складову, а саме: статистичні властивості поведінки користувача, необхідні для виявлення можливих змін в його поведінці, як засіб ідентифікації користувача в системі. Також досліджено, багатокритеріальну модель оцінки біометричних системи аутентифікації особи, відповідно до певних критеріїв. На основі комплексних математичних моделей поведінки та комфорту користувачів практично реалізований прототип системи аутентифікації за стуком, що дозволяє ідентифікувати користувача досить точно і навіть може бути підлаштований під ритм індивідуально для кожної окремої людини за звичним для людини стуком по поверхні (стукіт у двері).
The diploma paper for Master’s Computer systems and network – Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil 2017. The diploma paper is dedicated to the research of complex mathematical model of behavior and user comfort in the computer systems that are based on time and spatial samplers, using the function of compactness probability, namely: statistical characteristics of the user behavior, necessary for defining the possible changes in his behavior, as means of identification the user in the system. We have also examined the multicriteria model of biometric system evaluation of person authentication according to the criteria. On the basis of complex mathematical models of the behavior and user comfort the prototype of system authentication according to knock is almost realized. It allows identifying the user quite precisely and even can be adapted to the individual rhythm for each person according to knocking on the surface (knocking at door).

У дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-прикладну проблему у галузі інструментального забезпечення біоінформатики – розвиток теоретичних засад і нових підходів до удосконалення комп’ютерних систем опрацювання біосигналів на основі широкого використання штучних нейромереж і технологій глибинного навчання. Представлено концепцію трьох системних рівнів комп’ютерного опрацювання біосигналів, що базується на чіткому розмежуванні функцій системних рівнів від методів і засобів, що їх реалізують. Таке розділення сприяє структуризації знань, уможливлює оцінювання ефективності різних методів і вибір кращих проектних рішень із урахуванням специфіки завдань, умов і сценаріїв. Автоматизовано пошук оптимальних значень гіперпараметрів багатошарового нейрокласифікатора шляхом використання простої прогностичної моделі машинного навчання. Це дає змогу на 4 порядки скоротити час пошуку порівняно із повним перебором в просторі можливих значень. Розроблено і апробовано підхід до виявлення і коригування залишкових аномалій в біосигналах, який базується на застосуванні нейромережевих автоенкодерів для нелінійної фільтрації завад, зосереджених в тій самій частині спектру, що й корисний сигнал. Застосування підходу у 5-7 разів зменшує похибку ідентифікації. Результати роботи можуть бути застосовані до різних прикладних задач, у таких сферах як кібербезпека та системи доступу (біометрична ідентифікація), робототехніка (нейромережеві інтерфейси управління) і афективна інформатика (аналіз психоемоційного стану), а також у медицині (діагностика, клінічні дослідження тощо). В диссертационной работе решена актуальная научно-прикладная проблема в области инструментального обеспечения биоинформатики - развитие теоретических основ и новых подходов к совершенствованию компьютерных систем обработки биосигналов на основе широкого использования искусственных нейронных сетей и технологий глубинного обучения. Представлена концепция трех системных уровней компьютерной обработки биосигналов, основанная на четком разграничении функций системных уровней от методов и средств, которые используются для их реализации. Такое разделение способствует структуризации знаний, позволяет оценить эффективность различных методов и выбрать лучшие проектные решения с учетом специфики задач, условий и сценариев. Автоматизирован поиск оптимальных значений гиперпараметров многослойного нейроклассификатора путем использования простой прогностической модели машинного обучения. Это позволяет на 4 порядка сократить время поиска по сравнению с полным перебором в пространстве всех возможных значений. Разработан и апробирован подход к выявлению и коррекции остаточных аномалий в биосигналах, основанный на применении нейросетевых автоэнкодеров для нелинейной фильтрации помех, сосредоточенных в той же части спектра, и полезный сигнал. Применение коррекции аномалий в 5-7 раз уменьшает погрешность идентификации. Результаты работы могут быть применены в различных направлениях, таких как компьютерная безопасность и системы доступа (биометрическая идентификация), робототехника (нейросетевые интерфейсы управления) и аффективная информатика (анализ психоэмоционального состояния), а также в медицине (диагностика, клинические исследования и т.п.). The thesis solves a scientific problem in the field of instrumental support of bioinformatics - the development of theoretical foundations, improvement of methodological, algorithmic, software, and technical basis of the computer systems for processing of biosignals and data based on the extensive use of artificial neural networks and deep learning technologies. Current state and future perspectives of machine learning usage in the computer bioinformatics systems are analyzed in the thesis. It is shown that the heterogeneousness of data and a wide range of bioinformatics tasks influenced the development of specialized solutions for each separate domain or application. This complicates the possibility to compare the effectiveness of certain methods as well as the usage of the best system design variants for the new tasks. A novel framework related to the development of principles for the design of the biosignals computer processing systems involving a combination of machine learning techniques and digital signal processing is presented in the thesis. The expediency of separation of the system levels within the process of biosignals processing is reasoned, and their functions are outlined. Innovativeness of the suggested approach lies in the separation of functions of the lower, middle, and upper levels from methods with the help of which they are realized, as well as from the implementation variants for these methods based on the hardware and software components. The middle system level is significantly invariable both in regards to the task to be solved and to the biosignal type. At the same time, the upper level is specific as to the final application, and the lower level is specific as to the type of biosignal. Distinct outlining of functions for each system level and the inter-level interfaces opens perspectives for information structuring during the analysis of the known decisions, which simplifies the analysis and comparison of the effectiveness of these solutions. The design process of the computer system for the specific tasks gets simplified and potentially quickens due to the possibility of transferring the best results among the related tasks. On the basis of the developed three system levels concept the range of tasks related to machine learning application and biosignals processing on all the system levels was studied and analyzed. A novel method of optimal hyperparameters selection for a multilayer neural network classifier based on the Monte Carlo method and predictive modeling was developed and introduced in the thesis, new algorithms for detection and correction of anomalies in ECG-signals were presented as well. This resulted in reduction of hyperparameters optimization time by 4 orders compared to a grid search approach in the entire hyperspace of possible values. A new approach to the detection and correction of residual anomalies in biosignals was developed and tested. This approach is based on the use of neural network autoencoders for nonlinear filtering of distortions that are located in the same spectral band as the useful signal and its application reduces identification error by 5-7 times. A method of software conditioning of biosignals was developed, which enabled parameters unification of digital records of biosignals from open databases by resampling, rescaling, time normalization, etc. and its application improves the issue of low data volume while deep neural networks training. A comprehensive study of the influence of the variability of ECG signal acquisition systems (different data sets, sampling frequency, recording duration, data volume) on the accuracy of biometric identification was performed. The obtained results proved sufficient stability and reliability of the electrocardiogram as a biometric marker and confirmed the possibility of its real-world application in biometric identification systems. Neural network equalizer was designed for dynamical error correction of bioimpedance sensors, which resulted in expanding the operating frequency band up to 100 times. Functionality was expanded, metrological characteristics were improved and the speed of the digital rheograph was doubled by improving the Howland current pump by compensating the basic bioimpedance with a coded potentiometer (trimmer) and using a direct digital synthesis of orthogonal probing signals. Intelligent processing of vibroarthrography signals based on a combination of machine learning algorithms and wavelet decomposition was developed, which allowed to achieve better accuracy in terms of knee joint disorders analysis. The results of the work can be used in various applications, such as cybersecurity and access systems (biometric identification), robotics (bio-machine control interfaces), and affective informatics (psycho-emotional state analysis), as well as a medical domain (diagnostics, clinical trials).

Розглянуто захист інформації робочого місця лікарів. Метою дослідження є процес захисту медичної інформації. Предметом дослідження є методи, моделі та засоби ідентифікації за біометричними показниками людини. На основі чого запропоновано сканер що проводить сканування фалангів пальців особи та програмний комплекс, який здійснює ідентифікацію особи за наявною базою даних про біометричні параметри осіб, що мають доступ до медичної інформації закладу.

Розглянуто захист інформації робочого місця лікарів. Метою дослідження є процес захисту медичної інформації. Предметом дослідження є методи, моделі та засоби ідентифікації за біометричними показниками людини. На основі чого запропоновано сканер що проводить сканування фалангів пальців особи та програмний комплекс, який здійснює ідентифікацію особи за наявною базою даних про біометричні параметри осіб, що мають доступ до медичної інформації закладу.

Дипломна робота присв’ячена розробці інформаційної системи для збору та аналізу сигналів біометричної ідентифікації на прикладі відбитків пальців. В першому розділі дипломної роботи описані біометричні засоби. Висвітлено інформаціні системи для біометричної аутентифікації користувачів на основі відбитків пальців. Розглянуто методи опрацювання відбитків пальців. Проаналазовано публікацій в предметній області. В другому розділі дипломної роботи методи автоматизації процесів ідентифікації відбитків пальців. Досліджено методи індексування відбитків пальців. Подано порівняльний опис системи ідентифікації відбитків пальців. В третьому розділі дипломної роботи описано програмне забезпечення інформаційної системи. наведена архітектура розробленої інформаційної системи. Проаналізовано методи індексування з широкоширеним розподілом цінності. Проведено обчислювальний експеримент. Об’єкт дослідження: процеси збирання та опрацювання біометричних сутностей на прикладі відбитків пальців. Предмет дослідження: методи збирання та аналітичного опрацювання быометричних сутностей на прикладі відбитків пальців.
Thesis is devoted to the development of an information system for the collection and analysis of biometric identification signals on the example of fingerprints. The first section of the thesis describes biometric tools. Information systems for biometric authentication of users based on fingerprints are highlighted. Methods of fingerprint processing are considered. Publications in the subject area are analyzed. In the second section of the thesis methods of automation of fingerprint identification processes. Methods of indexing fingerprints are investigated. A comparative description of the fingerprint identification system is given. The third section of the thesis describes the software of the information system. the architecture of the developed information system is given. Indexing methods with a wide distribution of value are analyzed. A computational experiment was performed. Object of research: processes of collecting and processing biometric entities on the example of fingerprints. Subject of research: methods of collection and analytical processing of biometric entities on the example of fingerprints.
ВСТУП ...8 1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ ...10 1.1 Біометричні засоби ...10 1.2 Інформаціні системи для біометричної аутентифікації користувачів на основі відбитків пальців ...11 1.3 Методи опрацювання відбитків пальців ...13 1.3.1 Методи отримання відбитків пальців з пористих поверхонь ...14 1.3.2 Методи отримання відбитків пальців з пористих поверхонь ...14 1.4 Аналіз публікацій в предметній області ...15 1.5 Висновок до першого розділу ...17 2 АНАЛІЗ МЕТОДІВ, СИСТЕМ ТА ПРОЄКТУВАННЯ СИСТЕМИ БІОМЕТРИЧНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ВІДБИТКІВ ПАЛЬЦІВ ...18 2.1 Методи автоматизації процесів ідентифікації відбитків пальців ...18 2.1.1 Сегментація відбитків пальців ...18 2.1.2 Оцінка та покращення якості відбитків пальців ...21 2.1.3 Структурні елементи відбитків пальців ...24 2.1.4 Збіг відбитків пальців ...28 2.2 Методи індексування відбитків пальців ...30 2.3 Системи ідентифікації відбитків пальців ...32 2.3.1 Ручний аналіз відбитків пальців ...32 2.3.2 Напівавтоматизований аналіз відбитків пальців ...33 2.3.3 Автоматизована система ідентифікації відбитків пальців ...34 2.4 Висновок до другого розділу ...35 3 ОБЧИСЛЮВАЛЬНИЙ ЕКСПЕРИМЕНТ ...36 3.1 Програмне забезпечення інформаційної системи ...36 3.2 Архітектура розробленої інформаційної системи ...36 3.3 Методи індексування з широкоширеним розподілом цінності ...37 3.3.1 Тріангуляція Делауні ...37 3.3.2 Розширена триангуляція Делауні ...40 3.3.3 Покоління індексної цілісності ...40 3.4 Обчислювальний експеримент ..44 3.4.1 Підготовка експерименту ...44 3.4.2 Бази даних відбитків пальців ...45 3.4.3 Метрики виконання ...46 3.4.4 Аналіз виконання експерименту ...47 3.4.5 Обчислювальна складність ...50 3.5 Висновок до третього розділу ...50 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ ...51 4.1 Небезпечні й шкідливі фактори при виконанні робіт за комп’ютером ...51 4.2 Створення і функціонування системи моніторингу довкілля з метою інтеграції екологічних інформаційних систем, що охоплюють певні території ...54 ВИСНОВКИ ...57 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ ...58 ДОДАТКИ

В дипломній роботі магістра виконано дослідження алгоритмічного та програмного забезпечення біометричної ідентифікації особи за голосом в комп’ютерних системах. В роботі розглянуто системи біометричної ідентифікації особи, основні переваги і недоліки біометрії, зокрема ідентифікації за голосом. Розглянуто сфери застосування, компанії світового рівня що вже розглядають цю технологію. Під час виконання дипломної роботи магістра було досліджено математичні моделі та методи класифікації. Серед розглянутих методів: метод Евкліда, метод опорних векторів та метод багатошарового перцептрона Румельхарта. Ці методи були протестовані завданням бінарної класифікації, на основі дослідів була вибрана система, алгоритм якої був найкращим для виконання завдання бінарної класифікації особи за голосом. У роботі наведені дані що-до помилок першого і другого роду, на основі проведених тестів. Досліджено алгоритми: фільтрації, фіксування голосової активності, видобування ознак голосу з аудіопотоку.

В дипломній роботі проведено аналіз інформаційних технології біометричної ідентифікації користувачів на підприємстві на прикладі рекламного агентства ,,Маркетингові технології ПБС”. Проведено порівняння системи біометричного контролю доступу з метою вибору найбільш оптимальної для її впровадження на підприємстві. Також виконано порівняння технічних засобів обраної системи біометричного контролю доступу. Впроваджено технічних прилад для сканування відпечатків пальців.
Метою дипломної роботи є проведення аналізу найактуальніших біометричних систем контролю доступу та вибору однієї з них з метою впровадження її на підприємстві. Об’єктом дослідження дипломної роботи є біометричні системи та відповідні інформаційні технології біометричної ідентифікації користувачів.

Синиця, Ю. О. Автентифікація суб’єктів за клавіатурним почерком з використанням диграфів / Ю. О. Синиця // Матеріали ІІI Всеукр. наук.-практ. конф. з міжнар. участю "Сучасні проблеми інформаційної безпеки на транспорті". – Миколаїв : НУК, 2013.
Розроблено методику збору поведінкової біометричної статистики для континуальної (безперервної) автентифікації суб’єктів за клавіатурним почерком, використовуючи диграфи у якості біометричних даних та час натискання і відпускання клавіш у якості біометричних параметрів.

Удосконалено систему удобрення аґрусу шляхом використання органічних добрив з визначеними кількісними характеристиками основних елементів живлення, добору відповідних мінеральних добрив та розробкою регламенту їх застосування. Вперше в умовах ясно-сірого опідзоленого ґрунту встановлено тривалість дії поживних речовин в насадженнях аґрусу. Вперше в північній частині Лісостепу України на ясно-сірому опідзоленому ґрунті встановлено вплив різних систем удобрення на ріст надземної частини, розвиток кореневої системи, врожайність двох сортів аґрусу Красень та Неслухівський. Виявлено сортові відмінності у характері розміщення кореневої системи, а також у формуванні плодів. Встановлено зміни ефективності фотосинтетичної діяльності листків аґрусу за умов недостатнього та оптимального живлення.
Дисертаційну роботу присвячено проблемі продуктивності аґрусу, зокрема сортів Красень і Неслухівський, в умовах Північного Лісостепу України. У процесі дослідження вирішувались питання формування родючості ясно-сірого опідзоленого ґрунту залежно від систем удобрення (органічна, органо-мінеральна, мінеральна), їх впливу на ефективність виробництва ягід. Виявлено позитивний вплив мінеральної системи на рівень ростових процесів у рослин аґрусу, а саме: покращується ріст гілок і пагонів, збільшується площа листкової поверхні, посилюються ріст і галуження коренів. Застосування органо-мінеральної системи сприяє синтезу пластичних речовин, збільшує накопичення фітомаси у 1,8 раза та підвищує врожайність обох сортів аґрусу в середньому у 1,6 раза порівняно з контролем. Вcтановлено, що за усіх запропонованих систем удобрення маса ягід зростає у сорту Красень на 16, а в Неслухівського – на 8% порівняно з контрольним варіантом. При цьому в сорту Неслухівський даний показник в середньому за варіантами у 1,2 раза більший порівняно з Красенем. В однакових грунтово-кліматичних умовах на всіх фонах живлення плодоносні рослини сорту Неслухівський є більш урожайними, оскільки середній рівень їх врожайності у 1,2 рази вищий, ніж у Красеня. Доведено, що органо-мінеральна та мінеральна системи створюють оптимальний поживний режим ґрунту для аґрусу. Проте органічні форми добрив впливають переважно на рівень азотного, а мінеральні – фосфорно-калійного живлення. Економічна оцінка виробництва ягід показала, що при застосуванні органо-мінеральної системи удобрення собівартість продукції знижується на 26,5%, а прибуток зростає у 1,8 раза порівняно з контрольним варіантом.