Решение частной задачи дактилоскопической экспертизы на основе непараметрических алгоритмов распознавания образов

Секция «Информационно-управляющие системы»

преимущество: сеть обеспечивает практически сплошное покрытие. Заманчиво использовать эти каналы для передачи информации в системах безопасности.

Но проанализировав основные способы передачи информации в сети GSM можно заметить множество подводных камней. Основные методы передачи информации в сети GSM: SMS-сервис, голосовой канал, а также технология передачи данных GPRS.

SMS-сервис позволяет передавать короткие текстовые сообщения. Если есть необходимость передавать не текстовую информацию, ее нужно перекодировать, тогда допустимый объем этого сообщения будет уменьшаться. Но основным недостатком применительно к системам безопасности будет являться то, что это не сервис реального времени. Следует отметить, что для профессиональных СКУД on-line мониторинг просто необходим. Использовать SMS как резервный канал связи - вполне нормально и допустимо. Но использование его как основного способа коммуникации крайне сомнительно.

Голосовой канал чаще всего используются для управления, например, домашней автоматикой и системой безопасности через голосовые меню, и этим область его применения, пожалуй, исчерпывается.

Можно в GSM-каналах использовать GPRS или EDGE - службы, предназначенные для обмена информацией на относительно высоких скоростях. Их использование может позволить подключить сетевое оборудование. Однако остается открытым вопрос о рациональности такого решения для профессиональных систем. Как правило, офисы почти всегда под-

ключены к Интернету через уже готовые каналы связи с минимальной платой за трафик, который становится все более дешевым. На фоне этого использование дополнительного беспроводного канала может оказаться накладным.

Исходя из проведенного анализа можно сделать вывод о целесообразности использования в качестве основного канала связи в профессиональных СКУД беспроводных технологий эквивалентных по функционалу, назначению и стоимости стандартной проводной компьютерной сети предприятия. Это Wi-Fi, Wi-Max и их аналоги.

Технологии сенсорных сетей типа ZigBee и её аналоги должны использоваться по своему прямому назначению - для получения информации от различных датчиков без прокладки проводных коммуникаций. Широко распространенная сеть GSM сможет стать прекрасным дополнительным каналом удаленного доступа к серверу СКУД, а так же использоваться в домашних системах.

Библиографические ссылки

1. Системы безопасности. Дата обновления: 26.09.2010. URL: http://www.ast.ru/index.php/kontrol-dostupa/52-novye-tehnologii-v-skud (дата обращения: 28.02.2011).

2. Информация о ZigBee технологии. Дата обновления: 24.01.2011. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/ ZigBee (дата обращения: 20.02.2011).

© Пасиков Е. Г., Мурыгин А. В., 2011

УДК 004.93

Б. В. Полищук, В. С. Ивачев Научный руководитель - В. В. Молоков Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск

РЕШЕНИЕ ЧАСТНОЙ ЗАДАЧИ ДАКТИЛОСКОПИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ НА ОСНОВЕ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

Дактилоскопия - метод идентификации человека по отпечаткам пальцев, основанный на уникальности рисунка кожи. Этот метод применяется в криминалистике уже более ста лет, и, естественно, эту отрасль криминалистики можно считать хорошо и детально разработанной. Однако не все задачи дактилоскопии разрешены на сегодняшний день. Одной из таких задач является определение принадлежности отпечатков пальцев, обнаруженных на месте преступления, одному человеку. Работы в этом направлении проводились многими учеными. Предпринимались попытки автоматизации обработки дактилоскопической информации, связанные не только с проблемами идентификации личности, но и выявлением закономерностей формирования папиллярных узоров. Особенностью моей работы является использование непараметрических алгоритмов распознавания образов. Реализация предлагаемой методики планируется в виде автоматизированной информационной системы.

Дактилоскопические регистрация и экспертиза насчитывают более сотни лет своего существования, и, естественно, эту отрасль криминалистики можно считать хорошо и детально разработанной. Однако широкое использование в последние десятилетия математических методов, компьютеризация исследований и развитие информационных подходов позволили накопить определенный методологический опыт, который дает возможность более корректно и формали-

зовано решать различные криминалистические проблемы, в том числе и в дактилоскопии.

Дактилоскопическая экспертиза решает диагностические и идентификационные задачи.

В рамках идентификационной экспертизы проводится отождествление конкретного человека по следам.

Круг диагностических задач намного шире. Самой распространенной диагностической экспертизой яв-

Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии

ляется установление пригодности следов для идентификации. Среди других диагностических экспертиз можно выделить: установление факта наличия следов на предметах, установление конкретно руки и пальца лица, оставившего след, определение возраста и пола лица, оставившего следы и т. д.

На разрешение дактилоскопической экспертизы ставятся различные вопросы диагностического и идентификационного характера. Одним из проблемных вопросов является принадлежность оставленных на месте преступления следов рук одному или нескольким лицам.

Работы в этом направлении проводились многими учеными, в том числе В. Е. Корноуховым. Попытки автоматизации обработки дактилоскопической информации, связанные не только с проблемами идентификации личности, но и выявлением закономерностей формирования папиллярных узоров, а также ген-дерном различии признаков частично описывались в работах А. В. Медведева и А. В. Лапко.

Предлагается оригинальный подход к проблеме определения принадлежности отпечатков пальцев рук, оставленных на месте преступления, одному человеку. Имеется выборка наблюдений

V = (ик, ' = 1, N, к = 1,10), составленная из параметров

складывающейся ситуации и' наблюдений типов папиллярных узоров пальцев рук человека. Компоненты вектора качественных признаков ик е Оу (и),

у = 1, М, к = 1,10 принимают значения одного из ти-

пов М = 9 папиллярных узоров, кодированных в соответствии с классификацией, предложенной в работе В. Е. Корноухова.

Суть метода сводится к следующему. Каждый из отпечатков пальца соотнесен с определенным типом узора. За класс выбирается, например, тип папиллярного узора пальца левой руки и по типам папиллярного узора пальцев (одного или нескольких) правой руки прогнозируется (определяется класс) тип папиллярного узора пальца левой руки. Если типы распознанного и реально снятого отпечатка совпадают, то гипотеза принадлежности отпечатков пальцев рук одному человеку принимается, либо отвергается с определенной степенью достоверности.

Основу метода составляют непараметрические алгоритмы распознавания образов. При этом для получения непараметрического уравнения разделяющей поверхности исходные байесовские уравнения используют непараметрическую оценку плотности вероятности (например, оценку Розенблатта-Парзена).

Реализация предлагаемой методики планируется в виде автоматизированной информационной системы. Для развития исследований в области дактилоскопии предполагается применение методов автоматической классификации для выявления зависимостей между типовыми папиллярными узорами пальцев рук принадлежащих различным людям.

© Полищук Б. В., Ивачев В. С., Молоков В. В., 2011

УДК 656.052.14

Е. С. Разгулина Научный руководитель - А. А. Ступина Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск

МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕСТОНАХОЖДЕНИЯ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ

Рассмотрены методы определения местонахождения подвижных объектов в режиме реального времени. Для каждого из методов выделены достоинства и недостатки. Определено перспективное направление применения методов местоопределения.

Актуальность определения местонахождения автомашин, других транспортных средств, ценных грузов, и т. п. актуальны в настоящее время и для частных и для государственных структур. Определения местоположения подвижного объекта AVL (AVL -Automatic Vehicle Location systems) состоит из трёх подсистем [2]: определения местоположения, передачи данных и управления и обработки данных.

Методы определения местоположения подвижного объекта (ПО), используемые в AVL системах, можно разбить на три категории: методы приближения, методы навигационного счисления и методы определения местоположения по радиочастоте.

Метод приближения (зоновый метод). Вся территория действия системы AVL разбивается на небольшие участки, на каждом из которых расположен кон-

трольный пункт (КП). Точное расположение КП известно системе. Для систем АУЬ, использующих зоновой метод точность местоопределения и периодичность обновления данных напрямую зависит от плотности расположения КП по территории действия системы.

Выделяют два метода приближения: метод прямого приближения; инверсный метод приближения. Оба метода приближения требуют развитой инфраструктуры связи для организации подсистемы передачи данных с большого числа КП в центр управления и контроля, а в случае использования оптических методов считывания требуют и сложной аппаратуры на КП, и поэтому являются весьма дорогим при построении систем, охватывающих большие территории. В то же время, инверсные методы приближения позволяют