Проблема создания интеллектуальных информационных сред и перспективы ее решения

Выполненная работа должна быть защищена. При защите работы, как правило, задаются те вопросы, которые студент не включил в задание.

Таким образом, в результате практической работы, студент решает несколько задач.

1. Усваивает теоретический материал.

2. Обучается практическим приемам создания презентации в режиме PowerPoint.

3. Знакомится с технологическим процессом обработки информации.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Intel «Обучение для будущего» (при поддержке Microsoft): Учеб. пособие. 5-е изд., испр. М.: Русская редакция, 2005. 368 с. +CD.

2. Бордовская Н.В., Реан А.А. Педагогитка: Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2001. 304 с. (Серия «Учебник нового века»).

3. Сластенин В.А. Психология и педагогика: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / В.А. Сластенин, В.П. Каширин. 4-е изд., стереотип. М.: Академия, 2006. 480 с.

4. Сергеев И.С. Основы педагогической деятельности: Учеб. пособие. СПб.: Питер, 2004. 316 с: ил. (Серия «Учеб. пособие»).

5. Витиска Н.И., Цопкало Н.Н. Чтение лекций с использованием ИТ // Вестник ТГПИ. Естественные науки. 2007. № 1. С. 65-72.

Г.А. Галуев, О.А. Сырых

ПРОБЛЕМА СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СРЕД

И ПЕРСПЕКТИВЫ ЕЕ РЕШЕНИЯ

Анализируется проблема создания интеллектуальных сред нового поколения и показываются перспективы применения биометрических методов и нейрокомпьютерных технологий для её решения.

Интеллектуальные среды нового поколения - состояния проблемы

В настоящее время практически во всех развитых странах мира наблюдается стремительный рост исследований и разработок в области создания интеллектуальных сред нового поколения. Наиболее характерными примерами таких интеллектуальных сред могут быть офис, жилое помещение, салон автомобиля, кабина или пункт управления летательными, морскими или наземными мобильными объектами как военного так и гражданского назначения, так называемые "носимые компьютерные системы" и целый ряд других. Главной особенностью интеллектуальных сред нового поколения является реализация в них базовых принципов и процедур, делающих естественным процесс общения человека с компьютером. Иными словами, ключевой задачей при создании интеллектуальных сред нового поколения является разработка, создание и оснащение компьютерных систем такими средствами восприятия и обработки информации, которые делают естественным процесс общения компьютера с человеком. При этом, термин "естественный " означает прежде всего тот факт, что процесс общения компьютера с человеком должен базироваться на тех же фундаментальных принципах, на которых основаны механизмы общения между людьми. Последнее обстоятельство является принципиальным, что не только выделяет проблему создания интеллектуальных сред нового поколения в самостоятельное научное направление, но и обуславливает научную новизну и сложность связанных с этим задач.

Мировой опыт исследований в области создания интеллектуальных сред нового поколения свидетельствует, что их построение и эксплуатация связаны с необходимостью выполнения ряда противоречивых требований. С одной стороны системы восприятия и обработки информации компьютеров должны надежно функционировать в реальной окружающей среде и обеспечивать эффективную работу в реальном масштабе времени. Это неизбежно связано с усложнением алгоритмов, лежащих в основе функционирования таких систем и поиском новых эффективных вычислительных методов их быстрой параллельной реализации. С другой стороны широкое внедре-

ние в практику таких систем требует значительного снижения их стоимости. Перспективным подходом, способным обеспечить желаемый компромисс между указанными противоречивыми требованиями и перевести фундаментальные исследования по созданию интеллектуальных сред нового поколения в практическую плоскость может служить комплексное использование биометрических методов идентификации личности человека и новых нейрокомпьютерных технологий обработки информации. Рассмотрим более детально этот вопрос и проанализируем возможности применения биометрических методов и нейрокомпьютерных технологий в решении проблемы создания интеллектуальных сред нового поколения.

Биометрические методы идентификации личности

Используемые в современной биометрии методы можно условно разделить на две большие группы. К первой группе следует отнести методы идентификации личности, основанные на анализе ее статических образов, данных ей от рождения. К ним относятся методы идентификации личности основанные на анализе рисунка сосудов глазного дна, особенностей геометрии кисти руки, индивидуальных особенностей геометрии лица, термографического рисунка лицевых артерий и вен, рисунка вен руки. Вторую группу образуют методы идентификации личности, основанные на анализе ее динамических образов, которые отражают особенности ее быстрых подсознательных мышечных движений в процессе выполнения определенных действий. К ним можно отнести, например, методы, основанные на анализе голоса, динамики воспроизведения подписи человека или его клавиатурного почерка при введении контрольных или произвольных фраз в компьютерную систему. Не претендуя на полноту описания, рассмотрим более детально указанные методы и связанные с ними проблемы.

Одним из наиболее первых и самых надежных методов идентификации личности является использование рисунка кровеносных сосудов глазного дна. Вены и артерии, снабжающие глаз кровью хорошо видны при подсветке глазного дна внешним источником света. Саймон и Голд-штейн в 1935 году доказали уникальность дерева кровеносных сосудов глазного дна для каждого конкретного индивидуума. Процедура идентификации личности сводится к тому, что человек наблюдает сквозь специальный окуляр удаленную световую точку. При этом, осуществляется инфракрасная подсветка его глазного дна и на нем выделяется дерево кровеносных сосудов, которое сравнивается с хранимым эталоном. Ошибки этого метода обусловлены отклонениями головы испытуемого от эталонного положения, а также неверной фокусировкой им взгляда на удаленном источнике света. Биометрические устройства, реализующие этот метод считаются одними из самых дорогих (4000 $) и наименее популярны из-за предубежденности пользователей, что инфракрасная подсветка их глазного дна вредит здоровью.

Методы идентификации личности по геометрии (силуэту) кисти руки и реализуемые на их основе биометрические системы появились на рынке немногим более 20 лет назад. С точки зрения компактности образа эти методы являются самыми экономичными. Для хранения информации только о длине и ширине пальцев достаточно всего 9 байт. Естественно, что методы, учитывающие только длину и ширину пальцев кисти руки обладают низкой надежностью. Более надежными и сложными являются методы, включающие дополнительные измерения профиля руки (объем пальцев, объем кисти, неровности ладони, расположение складок кожи на сгибах). Данные о 3D геометрии кисти руки получают путем использования одной телевизионной камеры и инфракрасной подсветки руки под разными углами. Последовательное включение инфракрасных источников дает теневые варианты проекций трехмерной геометрии кисти руки, содержащие информацию о ее объеме. Ошибки этих методов идентификации личности обусловлены смещениями кисти руки от стандартного положения во время формирования данных о ее объеме.

Идентификация личности на основе папиллярных рисунков пальцев руки (отпечатков пальцев) была предложена Г. Фулдсом и В. Гершелем в статье авторитетного английского журнала «Nature» еще в 1880 году. В настоящее время эти методы широко распространены в криминалистике, но также применяются и в системах обеспечения информационной безопасности. В основе этих методов лежит процедура снятия считывающим устройством папиллярного рисунка с одного из пальцев заявителя прав на доступ к конфиденциальным данным с последующим сравнением его с хранимыми эталонами. Для уменьшения объемов обрабатываемой информации проводится

классификация папиллярных рисунков на характерные типы путем выделения их микро и макро особенностей в виде дуговых, завитковых и круговых линий, а также центров и дельт. Погрешности этих методов связаны с уровнем влажности и загрязненности кожи рук, наличием микротравм, отклонениями пальцев руки от стандартного положения в момент идентификации и с рядом других факторов [1, 2].

Одним из перспективных направлений биометрии является использование методов идентификации личности на основе анализа индивидуальных особенностей геометрии лица. Существенный импульс это направление получило с широким распространением технологии InternetЛnternet видеоконференций. Принципы работы биометрических систем, использующих эти методы аналогичны описанным выше. Миниатюрная видеокамера вводит изображение лица находящегося перед компьютером человека, после чего осуществляется сравнение введенного портрета с хранящимися в памяти эталонами. Сокращение объемов обрабатываемой информации достигается путем использования процедур предварительной обработки изображений. На лице выделяются контуры глаз, бровей, носа и подбородка, после чего подсчитываются расстояния между характерными точками этих контуров. Эта процедура позволяет получить компактный образ (эталон) конкретного лица. Основными проблемами при использовании этих методов являются изменение освещенности, вариации положения головы человека, выделение информативной части портрета (гашение фона), а также трудности, связанные с переходом от плоских двумерных портретов к трехмерной геометрии лица [3, 4]. Проблемы идентификации человека по лицу существенно упрощаются при переходе наблюдений в инфракрасный диапазон световых волн. Эта идея лежит в основе методов идентификации личности на основе анализа термографического рисунка лицевых артерий и вен. Проблема освещенности для этих методов не существует так как при их реализации воспринимаются только температурные перепады лица, имеющие место даже в полной темноте. На результаты идентификации не влияют естественное старение личности и пластические операции, так как они не изменяют внутреннее расположение сосудов. При использовании этих методов можно различать даже одно - яйцевых близнецов, кровеносные сосуды которых на лице имеют существенное различие. Эти методы рассчитаны на использование специализированных камер дальнего инфракрасного диапазона, что естественно делает их реализацию весьма дорогостоящей (порядка 55000 $) и недоступной для широкого применения.

Аналогичная идея используется в методах идентификации личности на основе анализа рисунка вен руки. Наблюдение рисунка вен тыльной стороны кисти руки сжатой в кулак осуществляется телевизионной камерой при инфракрасной подсветке. После получения изображения осуществляется его бинаризация и сравнение с эталоном. Ошибки идентификации обусловлены отклонением положения кисти руки от стандартного.

Факсимильная подпись это один из классических способов идентификации личности, используемый уже несколько столетий в юридической практике, торговле, банковском деле. Этот способ основан на том, что автор придумывает себе факсимиле и хорошо отрабатывает его путем тренировок. Желательно, чтобы авторское факсимиле имело существенные отличия по форме от классического написания букв в виде дополнительных элементов типа росчерков, наложения букв, возвратов и других. При такой статической подписи - факсимиле задача идентификации личности заключается в сравнении изображений, сформированных априори в неизвестной последовательности. Такая постановка задачи является весьма сложной для уровня развития современных информационных технологий и, как показывает опыт, автоматические банковские системы идентификации личности по статической подписи работают существенно хуже опытного эксперта. Иначе обстоит дело с другой постановкой задачи, при которой идентификация личности осуществляется на основе анализа динамики воспроизведения автором подписи, вводимой в компьютер в момент своей идентификации при возможности наблюдения индивидуальных особенностей, привычных для автора, подсознательных движений. В этом случае компьютер, осуществляющий автоматическую идентификацию личности, имеет существенно больше информации в сравнении с экспертом. В итоге биометрические системы идентификации личности, анализирующие динамику воспроизведения подписи, по своим статистическим характеристикам оказываются существенно эффективнее экспертов. Одной из основных проблем этого метода идентификации личности является

тот факт, что его эффективность существенно зависит от психологического состояния людей и стабильности их почерка. Это, в свою очередь, усложняет процедуру формирования эталонов и требует от систем идентификации обладать способностью эффективно работать с нечеткими данными [5, 6, 7, 8].

Другим примером идентификации личности по ее динамическим образам, являются методы, основанные на анализе клавиатурного почерка человека при вводе им в компьютер контрольной или произвольной фразы. При выполнении функций быстрого ввода информации в компьютер у каждого человека формируется свой уникальный клавиатурный почерк. Индивидуальными характеристиками клавиатурного почерка могут являться времена нажатия каждой очередной клавиши и интервалы времени между нажатием очередной клавиши и отпусканием предыдущей клавиши при вводе в компьютер контрольной фразы. Биометрический эталон контрольной фразы получают вычислением математических ожиданий и дисперсий указанных параметров времени. Идентификация личности осуществляется путем сравнения полученного эталона с формируемым в данный момент времени динамическим образом контрольной фразы. Основными проблемами этих методов идентификации личности являются нестабильность клавиатурного почерка, обусловленная изменениями психологического и физического состояния человека, а также нечеткая, размытая природа формируемых эталонов и обрабатываемых в процессе идентификации данных [9]. Большую группу методов идентификации личности по её динамическим образам, составляют методы идентификации по голосу.

Представленный выше анализ показывает, что в настоящее время в биометрии разработано много различных методов идентификации личности. Однако для создания интеллектуальных сред нового поколения наиболее предпочтительными являются биометрические методы идентификации личности человека по голосу (акустический диапазон) и по изображению лица (видимый диапазон), поскольку они не навязчивы (идентификация происходит на расстоянии, не задерживая и не отвлекая человека), они, как правило, пассивны (не требуют специальной подсветки или уровня освещенности), они не ограничивают человека в свободе перемещений. Однако самое важное то, что люди обычно узнают друг друга по лицам и голосам и, следовательно не будут испытывать неудобств при общении с компьютерной системой, основанной на аналогичных принципах идентификации. Иными словами использование биометрических методов идентификации личности по голосу и по лицу, позволяет реализовать важнейший базовый принцип интеллектуальных сред нового поколения - "процесс общения компьютера с человеком должен носить естественный характер". Анализ развития исследований в области биометрии и рынка биометрических систем за последнее десятилетие убедительно свидетельствует о том, что именно биометрические технологии из-за их высокой эффективности и низкой стоимости в ближайшие десятилетия займут лидирующее положение в сфере проблем идентификации личности человека. Это позволяет с уверенностью говорить о перспективности применения биометрических методов идентификации личности при создании интеллектуальных сред нового поколения.

Реализацию биометрических методов идентификации личности и решение связанных с ними проблем во многом можно осуществить классическими методами статистической обработки данных, распознавания образов, факторного анализа и другими, что и положено в основу построения существующих биометрических систем. Однако, как показывает опыт, классических методов и подходов оказывается далеко не достаточно. Дело в том, что биометрические системы, как это следует из приведенного выше анализа, вынуждены работать с нечеткими, размытыми данными. Во многих случаях четких биометрических параметров личности просто не существует или удовлетворительные параметры для одной личности оказываются плохими для другой. Провести предварительный анализ и априори определить группу наиболее стабильных и значимых биологических параметров для всех людей оказывается невозможным для большинства биометрических методов идентификации личности. Наряду с этим использование традиционных подходов к реализации биометрических систем лишает последние свойства адаптации к изменениям внешних условий и ситуаций, что, как следствие приводит к значительным затратам на перенастройку или пол-

ную замену биометрической системы при изменениях условий ее эксплуатации или круга лиц с которыми должен общаться компьютер. Отмеченные обстоятельства не только делают малоэффективными традиционные подходы к реализации биометрических систем, но и во многом тормозят развитие перспективной биометрической технологии. В этих условиях актуальной является задача поиска новых, адекватных природе и особенностям задач биометрии подходов к построению биометрических систем. В качестве такого подхода представляется перспективным использование нейросетевых методов обработки информации и нейрокомпьютерных технологий. Дадим более подробную характеристику нейрокомпьютерным технологиям.

Нейрокомпьютерные технологии

Попытки сформулировать принципы организации и функционирования нейронных сетей биологических систем, а затем реализовать их в математических моделях и физических устройствах начались с опубликования пионерских работ У. Маккалока и У. Питтса в 1943 году [10].

Эволюция исследований в области нейронаук шла по пути расширения функциональных возможностей как отдельного нейроподобного элемента, так и строящихся на его основе нейропо-добных сетей. После относительного застоя в данной области в период с середины 60 до начала 80 годов 20 столетия, начиная с 1982 года во всем мире наблюдается стремительный рост исследований в области нейронаук. Этому во многом способствовало появление новых технологий изготовления микроэлектронных схем, позволивших существенно повысить их степень интеграции и снизить стоимость, широкое распространение и доступность достаточно мощных персональных компьютеров, осознание несовершенства существующих систем искусственного интеллекта, реализуемых на основе классического компьютера по принципу «сверху вниз», для которых многие важные классы интеллектуальных задач, такие как, например восприятие и распознавание зрительных образов, представляют существенные трудности. Отмеченные обстоя-тельства привели к появлению в конце 80 годов на мировом рынке первых образцов систем обработки информации принципиально нового типа, получивших название нейро-ЭВМ или нейрокомпьютеров [11].

Под нейрокомпьютером понимают совокупность аппаратных и программных средств проблемно-ориентированных на эффективную реализацию моделей нейронных сетей. Нейрокомпьютеры представляют собой системы обработки информации принципиально нового типа, структурная организация и принципы функционирования которых основаны на современных нейрофизиологических представлениях о структуре и функциях нейронных сетей мозга. Важнейшими характеристиками, отличающими нейрокомпьютеры от традиционных средств вычислительной техники и выделяющими их в особый класс систем обработки информации, являются [11, 12]:

- архитектура нейрокомпьютера ориентирована на массово-параллельную обработку информации и строится на базе большого числа относительно простых и однотипных, сильно взаимосвязанных обрабатывающих элементов - нейропроцессоров;

- основной функциональный элемент нейрокомпьютера - нейропроцессор ориентирован на реализацию математической модели процессов обработки информации в нервной клетке;

- нейрокомпьютер является системой не требующей программирования в традиционном понимании этого термина, т.к. подобно нейронным сетям мозга обладает способностью к обучению на примерах, в процессе которого происходит автоматический поиск требуемого алгоритма решения поставленной задачи.

Основными параметрами, характеризующими нейрокомпьютер как систему обработки информации, являются его производительность и емкость (мощность). Производительность нейрокомпьютера оценивают количеством синаптических связей, которое он может реализовать в единицу времени - CUPS (connection updates per second). Емкость или мощность нейрокомпьютера определяется максимально возможным числом нейроэлементов, числом синаптических связей между ними и количеством нейропарадигм, которые он может реализовать[11, 12].

Некоторые из первых образцов нейрокомпьютеров, появившиеся немногим белее десятилетия назад, представлены ниже[11, 13]:

Neurocomputer Years Technol- Capacity Speed Developes Status

intro- °gy Number Number Num- Connec-

duced of processi ng elements of connections ber of networks tions per second

Electro-optic 1984 Electro- 32 103 1 103 Demitri Experi-

crossbar optic Psaltis, California Inst. Of Technol- °gy mental

Mark III 1985 Electronic 8*1032 4*105 1 3*105 Robert HechtNielsen, Todd, Gut-schow, Michael Myers, Robert Kuc-zewski, TRW Commercial

Neural emula- 1985 Electron- 4*103 1.6*104 1 4.9*105 Claude Experi-

tion processor ic Cruz, IBM mental

Optical resona- 1985 Optical 6.4*103 1.6*107 1 1.6*105 Bernard Experi-

tor Soffer, Yuri Owechko, Gilbert Dunning, Hughes Malibu Research Labs mental

Mark IV 1986 Electronic 2.5*105 5*106 1 5*106 Robert HechtNielsen, Todd Gut-schow, Michael Myers, Robert Kuc-zewski, TRW Experimental

Odyssey 1986 Electronic 8*103 2.5*105 1 2*106 Andrew Penz, Richard Wiggins, Texas Instruments Central Research Labs Commercial

Crossbar chip 1986 Electronic 256 6.4*104 1 6.4*109 Larry Jackel, John Denker and others, AT&T Bell Labs Experimental

Optical novelty 1986 Optical 1.6*104 2*106 1 2*107 Dana Ander- Experi-

filter son, U. of Colorado mental

Anza 1987 Electron- 3*104 5*105 No 2.5*104 Robert- Com-

ic limit (1.4*105) Hetcht Niel- mercial

sen, Todd

Gutschow,

Hetcht-

Nielsen

Neurocom-

puter Corp.

Parallon 2 1987 Electron- 104 5.2*104 No 1.5*104 Sam Bo- Com-

ic limit (3*104) goch, Oren mercial

Parallon 2x 1987 Electron- 9.1 *104 3*105 No 1.5*104 Clark, Lain Com-

ic limit (3*104) Bason, Human Devices mercial

Delta floating- 1987 Electron- 106 106 No 2*104 George A. Com-

point processor ic limit (107) Works, William L.Hicks, Stephen Deiss, Richard Kas-bo, Science Applications Int'l Corp mercial

Anza plus 1988 Electron- 106 1.5*106 No 1.5*106 Robert Com-

ic limit (6*106) HechtNielsen, Todd Gut-schow, HechtNielsen Neurocomputer Corp. mercial

На сегодняшний день исследованиями в области нейронаук и разработками нейрокомпьютеров и их элементной базы в виде нейропроцессоров, нейрочипов и нейросетевых СБИС во всем мире занимаются более 300 фирм и практически все университеты. Среди известных фирм можно назвать такие как IBM, DEC, HP, Intel, Motorola, Hitachi, Toshiba, Mitsubisi, Siemens и многие другие. Подробную информацию об этих разработках, отражающих сегодняшний уровень развития нейрокомпьютерных технологий, можно найти в работе [14].

Функциональной основой нейрокомпьютера является воспроизводимая им модель нейронной сети-нейропарадигма. В настоящее время в мире разработаны и исследуются около сотни различных нейропарадигм. При этом немногим более десятка моделей нейронных сетей нашли практическое применение при построении нейрокомпьютерных систем. Эти базовые нейропардигмы и их краткая характеристика представлены ниже [11,13]:

Name of network Inventors and developes Years introduced Primary applications Limitations Comments

Adaptive resonance theory Gail Carpenter, Northeastern U.; Stephen Grossberg, Boston U. 1978-1986 Pattern recognition, especially when pattern is complicated or unfamiliar to humans (radar or sonar readouts, voiceprints) Sensitive to translation, distortion, changes in scale Very sophisticated; not yet applied to many problems

Avalanche Stephen Grossberd, Boston U. 1967 Continuous-speech recognition; teaching motor commands to robotic arms Literal playback of motor sequences - no simple way to alter speed or Class of networks - no single network can do all these tasks

interpolate

movements

Back Paul Werbos; 1974-1985 Speech synthesis Supervised The most popu-

propagation Harvard U.; from text; adaptive training only - lar network

David Parker, control of robotics correct input- today - works

Stanford U.; arms; scoring of bank output examples well, simple to

David Ru- loan applications must be abun- learn

melhart, Stan- dant

ford U.

Bidirectional Bart Kosko, 1985 Content-addressable Low storage Easiest network

associative U. of South- associative memory destiny; data to learn - good

memory ern California must be properly coded educational tool; associates fragmented pairs of objects with complete pairs

Boltzmann and Jeffrey Hin- 1985/86 Pattern recognition Boltzmann ma- Simple networks

Cauchy ton, U. of for images, sonar, chine: long in which noise

machines Toronto; Terry Sejnowsky, Johns Hopkins U.; Harold Szu, Naval Research Lab radar training time. Cauchy machine: generating noise in proper statistical distribution function is used to find a global minimum

Brain state in a James 1977 Extraction of know- One-shot deci- Similar to bidi-

box Anderson, Brown U. ledge from data bases sion making -no iterative reasoning rectional associative memory in completing fragmented inputs

Cerebellatron David Mar, 1969-1982 Controlling motor Requires Similar to ava-

MIT; James action of robotic complicated lanche network;

Albus, NBS; arms control input can blend sever-

Andres Pel- al commands

lionez, NYU sequences with different weights to interpolate motions smoothly as needed

Counterpropagat Robert Hecht- 1986 Image compression; Large number of Functions as a

ion Nielsen, statistical analysis; processing ele- self-

Hecht-Nielsen loan application scor- ments and con- programming

Neurocompu- ing nections re- look-up table;

ter Corp. quired for high accuracy for any size of problem similar to back propagation only simpler, although also less powerful

Hopfield John Hop- 1982 Retrieval of complete Does not learn - Can be imple-

field, Califor- data or images from weights must be mented on a

nia Inst. of fragments set in advance large scale

Tachnology

and AT&T

Bell Labs

Madaline Bernard 1960-1962 Adaptive nulling of Assumes a li- Acronym stands

Widrow, radar jammers; adap- near relationship for multiple

Stanford U. tive modems; adap- between input adaptive linear

tive equalizers(echo cancellers) in telephone lines and output elements, powerful learning law; in commercial use for more than 20 years

Neocognitron Kunihiko Fukushima, NHK Labs 1978-1984 Hand-character recognition Requires unusually large number of processing elements and connections Most complicated network ever developed insensitive to differences in scale, translation, rotation; able to identify complex characters

Perception Frank Rosenblatt, Cornell U. 1957 Typed-character recognition Cannot recognize complex characters (such as Chinese); sensitive to difference in scale, translation, distortion The oldest neural network know; was built in hardware, rarely used tu-day

Self-organizing map Teuvo Koho-nen, Helsinki U. of Technology 1980 Maps one geometrical region (such as a rectangular grid) onto another (such as an aircraft) Requires extensive training More effective than many algorithmic techniques for numerical aerodynamic flow calculations

Подавляющее большинство других известных моделей нейронных сетей представляют собой ту или иную модификацию указанных базовых нейропарадигм.

В отличие от классических методов и алгоритмов решения задач нейрокомпьютеры реализуют алгоритмы решения задач, представленные в виде нейроподобных сетей. Это требует разработки особого класса нейросетевых алгоритмов решения задач в рамках нового направления в области вычислительной математики, получившего название нейроматематика. Создаваемые нейро-сетевые методы и алгоритмы решения задач потенциально являются более параллельными чем любая мыслимая их физическая реализация так как они ориентированы на массовопараллельное воплощение в нейрокомпьютерных системах. Последнее обстоятельство в сочетании с указанными выше характеристиками нейрокомпьютеров делают нейросетевые методы и нейрокомьютер-ные технологии эффективным и во многом уникальным средством решения плохо формализуемых, нерегулярных задач, данные в которых имеют случайный, размытый характер. Наиболее ярким представителем такого класса задач являются обработка изображений и распознавание зрительных образов. Именно эти задачи, трудные для традиционных компьютеров, стали основной областью практического применения нейрокомпьютерных систем. На сегодняшний день существует множество примеров эффективного решения задач распознавания зрительных образов на основе нейросетевых методов и нейрокомпьютерных систем, что можно в частности увидеть в работах [15, 16]. Представленный в данной работе анализ биометрических методов идентификации личности показывает, что их эффективная реализация непосредственно связана с решением именно этого класса задач, то есть с распознаванием зрительных образов и обработкой нечетких данных. Это позволяет сделать вывод о перспективности применения нейросетевых методов и нейро-компьютерных технологий для решения задач биометрии.

Выводы

Резюмируя изложенное можно заключить, что проблема создания интеллектуальных сред нового поколения имеет ряд особенностей принципиального характера, допускающих её выделе-

ние в самостоятельную новую область научных исследований, которая требует постановки и решения целого комплекса новых научных задач как прикладного, так и фундаментального характера. При этом ключевой задачей в данной области является разработка и оснащение компьютерных систем такими средствами восприятия и обработки информации, которые делают естественным процесс общения компьютера с человеком. Реализация принципа "естественности", в том понимании как это указывается в данной работе, требует поиска новых подходов к решению данной проблемы. В качестве такого подхода вполне обоснованным и перспективным представляется комплексное использование биометрических методов идентификации личности и нейрокомпьютер-ных технологий обработки информации.

БИБЛИОГРАФИЧЕСИЙ СПИСОК

1. Уиллис Д., Ли М. Шесть биометрических устройств идентификации отпечатков пальцев // Сети и системы связи. 1998. № 9 (31). С. 146-155.

2. Уиллис Д. Пусть ваши пальцы зарегистрируются сами // Сети и системы связи. 1998. № 9 (31). С. 156-160.

3. Филипс К. Ваше лицо - гарант безопасности / PC WEEK RUSSIAN EDITION, 1997. С. 35-38.

4. Белоцерковский О.М., Глазунов А.С., Щенников В.В. Компьютерное распознавание человеческих лиц // Зарубежная радиоэлектроника. 1997. № 8. С. 3-14.

5. Plomondon R., Lorette G. Automatic signature verification and writer identification - the state of the art // Pattem recognition. 1989. № 2. С. 107-131.

6. Беленков В.Д. Электронные системы идентификации подписей // Защита информации. Конфидент. 1997. № 6. С. 39-42.

7. Иванов А.И, Сорокин И.А. Автоматическая система идентификации личности по динамике подписи // Новые промышленные технологии. 1993. № 6. С. 56-63.

8. Иванов А.И., Сорокин И.А., Кологоров В.А. Масштабирование сигналов в системах биометрической аутентификации по динамике подписи // Новые промышленные технологии. 1998. № 6. С. 37-41.

9. Рыбченко Д.Е. Критерии устойчивости и индивидуальности клавиатурного почерка при вводе ключевых фраз // Специальная техника средств связи. Пенза: ПНИЭИ. 1997. № 2. С. 104-107.

10. McCulloch W., Pitts W. A logical calculus of ideas immanent in neurvous activity // Bull. Math. Biophis. 1943. № 5. С. 115-133.

11. Каляев А.В., Галуев Г.А. Современное состояние и перспективы развития нейрокомпьютерной техники // Электронное моделирование. 1990. Vol. 12. С. 14-19.

12. Галуев Г.А. Архитектура цифровых нейрокомпьютеров // Электронное моделирование. 1991. Vol. 13. С. 21-25.

13. Heht-Nielsen R. Neurocomputing: picking the human brain / IEEE SPECTRUM, 1998. С. 36-41.

14. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. М.: ИПРЖР, 2000. Кн. 3. 528 с.

15. Галуев Г.А. Параллельные цифровые нейрокомпьютерные системы и нейросетевые процессоры обработки и распознавания зрительных образов. Таганрог: Сфинкс, 1997. 136 с.

16. Галуев Г.А. Эффективность и возможности нейрокомпьютерных систем при решении задач распознавания зрительных образов // Наука производству. 1999. № 11 (24). С. 19-27.

Л.А. Гинис, М.О. Матковская АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БАНКОВСКИХ СЛИЯНИЙ

Введение. В настоящее время российский банковский сектор включает в себя более 600 банковских учреждений, что, по мнению экспертов, является крайне избыточным, поэтому велика вероятность следующих сценариев: покупка национальных банков иностранными инвесторами, выдавливание мелких конкурентов крупнейшими банками РФ, объединение мелких и средних банков с целью создания конкуренции более крупным. В основе этих тенденций эволюционирования банковского сектора лежат процессы реорганизации банков в форме слияний и поглощений, усилившиеся в настоящее время, и развивающиеся стихийно. Поэтому специалисты ищут эффективные меры по разрешению этой проблемы, используя последние достижения науки в области