Бібліотека Київського столичного університету імені Бориса Грінченка

Головна

Спрощенний режим

Посібник користувача

Бази даних

Електронний каталог бібліотеки- результати пошуку

Вид пошуку

Електронний каталог бібліотеки

Каталог авторефератів та дисертацій

Грінченкознавство

Рідкісні та цінні видання

Українська Аудіокнига

Мережеві ресурси

Наукові періодичні видання Університету

Зона пошуку

Формат представлення знайдених документів:
повний	інформаційний	короткий

Відсортувати знайдені документи за:
автором	назвою	роком видання	типом документа

Пошуковий запит: (<.>K=біометричні зображення<.>)

Загальна кількість знайдених документів : 3
Показані документи с 1 за 3

Назаркевич, Марія Андріївна.
Вейвлет перетворення ateb-габор фільтрації у біометричних зображеннях / М. А. Назаркевич, Я. В. Возний, С. В. Дмитрук // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2020. - N 7. - С. 115-130, DOI 10.28925/2663-4023.2020.7.115130. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023

Кл.слова (ненормовані):
вейвлет Ateb-Габор перетворення -- вейвлет Габор перетворення -- біометричні зображення
Анотація: Здійснено попередню обробку біометричних зображень і проведено фільтрацію двома способами: вейвлет-Габором та вейвлет Ateb-Габором. Фільтр Габора на основі Ateb-функцій є ефективним для проведення фільтрації,оскільки містить узагальнення тригонометричних функцій. Розроблено вейвлет-перетворення Ateb-Gabor функції. Показано,що функція залежить від семи параметрів, кожен з яких вносить суттєві зміни у результати фільтрації біометричних зображень. Проведено дослідження вейвлет Ateb-Габор функції. Побудовано графічні залежності вейвлет Габор фільтра та вейвлет Ateb-Габор фільтра.Введення вейвлет перетворень дає змогу зменшити складність обчислень Ateb-Gabor фільтра, спростивши обчислення функції та зменшивши час фільтрації.Проведено оцінку складності алгоритмів обчислення вейвлет Габор фільтра та вейвлет Ateb-Габор фільтра.Фільтрування Ateb-Габором дозволяє змінювати інтенсивність всього зображення, та забезпечити зміну певних діапазонів, і таким чином змінити певні ділянки зображення. Якраз цю властивість мають мати біометричні зображення,на яких мінуції бути контрасними і чіткими. Ateb-функції мають властивість зміни двох раціональних параметрів, використанню параметрів Ateb-функції можна отримати значно більший діапазон форм і величин,що розширює кількість можливих варіантів фільтрації.Також можна реалізувати один раз фільтрацію, врахувавши напрям мінуцій і надійно визначити чіткість країв, а не проводити фільтрацію батократно. Результати достовірності протестовано на базі NIST Special Database 302,та показано добрі результати фільтрації.Це підтверджено експериментом порівняння між фільтрацією вейвлет-Габором та вейвлет Ateb-Габор функції на основі вимірювання співвідношення сигнал-шум PSNR
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua

Дод.точки доступу:
Возний, Ярослав Васильович
Дмитрук, Сергій Віталійович

Є примірники у відділах: всього 1
Вільні: 1

Знайти схожі

Назаркевич, Марія Андріївна.
Розроблення методу машинного навчання при біометричному захисті із новими методами фільтрації / М. А. Назаркевич, Я. В. Возний, Г. Я. Назаркевич // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2021. - N 11. - С. 16-30, DOI 10.28925/2663-4023.2021.11.1630. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023

Кл.слова (ненормовані):
вейвлет Ateb-Габор перетворення -- вейвлет Габор перетворення -- біометричні зображення -- машинне навчання
Анотація: Здійснено обробку біометричних зображень і проведено фільтрацію новимрозробленим фільтромвейвлет Ateb-Габора. Ідентифікацію біометричних зображень проведено методами машинного навчання. Фільтр Габора на основі Ateb-функцій є ефективним для проведення фільтрації, оскільки містить узагальнення тригонометричних функцій. Розроблено вейвлет-перетворення Ateb-Gaborфункції. Показано, що функція залежить від семи параметрів, кожен з яких вносить суттєві зміни у результати фільтрації біометричних зображень. Проведено дослідження вейвлет Ateb-Габор функції. Побудовано графічні залежності вейвлет Габор фільтра та вейвлет Ateb-Габор фільтра. Введення вейвлет перетворень дає змогу зменшити складність обчислень Ateb-Gaborфільтра, спростивши обчислення функції та зменшивши час фільтрації. Проведено оцінку складності алгоритмів обчислення вейвлет Габор фільтра та вейвлет Ateb-Габор фільтра. Фільтрування Ateb-Габором дозволяє змінювати інтенсивність всього зображення, та забезпечити зміну певних діапазонів, і таким чином змінити певні ділянки зображення. Якраз цю властивість мають мати біометричні зображення, на яких мінуції бути контрасними і чіткими. Ateb-функції мають властивість зміни двох раціональних параметрів, а це, в свою чергу, дасть можливість гнучкіше керувати фільтрацією. Досліджено властивості Ateb-функції, а також можливості зміни амплітуди функції, частоти коливань на чисельні значення фільтра Ateb-Габора. Завдяки використанню параметрів Ateb-функції можна отримати значно більший діапазон форм і величин, що розширює кількість можливих варіантів фільтрації. Також можна реалізувати один раз фільтрацію, врахувавши напрям мінуцій і надійно визначити чіткість країв, а не проводити фільтрацію батократно. Результати достовірності протестовано на базі NIST Special Database 302, та показано добрі результати фільтрації. Це підтверджено експериментом порівняння між фільтрацією вейвлет-Габором та вейвлет Ateb-Габор функції на основі вимірювання співвідношення сигнал-шум PSNR
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua

Дод.точки доступу:
Возний, Ярослав Васильович
Назаркевич, Ганна Ярославівна

Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1)
Вільні: Online (1)

Знайти схожі

Возний, Ярослав Васильович.
Проектування системи автентифікації біометричного захисту на основі методу k-середніх / Я. В. Возний, М. А. Назаркевич, В. В. Грицик // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2021. - N 12. - С. 85-95, DOI 10.28925/2663-4023.2021.12.8595. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023

Кл.слова (ненормовані):
відбитки пальців -- біометричні зображення -- машинне навчання
Анотація: Розглянуто метод біометричної ідентифікації, призначений для забезпечення захисту конфіденційної інформації. Запропоновано метод класифікації біометричних відбитків за допомогою машинного навчання. Подано один із варіантів розв’язку задачі ідентифікації біометричних зображень на основі алгоритму к-середніх. Було створено позначені зразки даних для процесів навчання та тестування. Для встановлення особистості використовувались біометричні дані відбитків пальців. Нове сканування відбитків пальців, яке належить певній особі, порівнюється з даними, що зберігаються для цієї особи. Якщо вимірювання збігаються, твердження про те, що особа пройшла ідентифікацію, відповідає дійсності. Експериментальні результати вказують, що метод k-середніх є перспективним підходом до класифікації відбитків пальців. Розвиток біометрії призводить до створення систем безпеки з кращим ступенем розпізнавання і з меншою кількістю помилок, ніж системабезпеки на традиційних носіях інформації. Машинне навчання проводили з використанням ряду зразків із відомої біометричної бази даних, а перевірку / тестування проводили із зразками з тієї самої бази даних,які не були включені до набору навчальних даних. Для встановлення особистості використовувались біометричні дані відбитків пальців на основі вільдоступної бази NIST Special Database 302, та показано результати навчання. Нове сканування відбитків пальців, яке належить певній особі, порівнюється з даними, що зберігаються для цієї особи. Якщо вимірювання збігаються, твердження про те, що особа пройшла ідентифікацію, відповідає дійсності.Система машинного навчання побудована на модульній основі, шляхом формування комбінацій окремих модулів бібліотека scikit-learnу середовищі python.
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua

Дод.точки доступу:
Назаркевич, Марія Андріївна
Грицик, Володимир Володимирович

Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1)
Вільні: Online (1)

Знайти схожі

© Міжнародна Асоціація користувачів і розробників електронних бібліотек і нових інформаційних технологій
(Асоціація ЕБНІТ)