Файл: В юридической деятельности.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.01.2024

Просмотров: 1136

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

1. Понятие информационных технологий. Терминология и объект информатики.

2. Количественная мера информации.

3. Понятие энтропии.

4. Современные информационные технологии в деятельности МВД России.

ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ:

1. Информационные процессы и их особенности.

2. Кодирование информации.

Преимущества цифровой передачи видеоданныхКроме очевидных преимуществ формата, сам способ формирования цифрового изображения также несет в себе существенные преимущества. Цифровой сигнал не ослабляется при передаче на расстояние, как аналоговый сигнал. Поэтому если он принимается вообще, то принимается без искажений. Цифровой сигнал не подвержен помехам, характерным для работы нецифрового оборудования, таким как тени, «туман» или «снег». Передается же цифровой сигнал в компрессированном виде, что намного сужает требуемую полосу пропускания канала. В цифровом телевидении применяется схема компрессии MPEG-2 – та же, что и на DVD.Любая компрессия – это компромисс. Самое высокое качество у некомпрессированного цифрового видео, но для этого необходимо передавать невероятное количество данных. Такую пропускную способность можно обеспечить только в локальной сети. Чтобы передавать цифровой сигнал по существующим каналам, изображение с разрешением примерно вчетверо выше по сравнению с обычным нецифровым компрессируется в соотношении 77:1. «Чудо компрессии» позволяет не только передавать в эфир превосходное изображение. Благодаря запасу полосы пропускания, появляется возможность передавать цифровое аудио 7.1, то есть настоящий окутывающий звук (surround sound).Важнейшим компонентом HDTV служит совсем крошечная деталь – скромный пиксель. В аналоговом телевидении элементы изображения, из которых состоит красная, зеленая и синяя компоненты, представляют собой вертикальные прямоугольники. В HDTV они квадратные, как на компьютерных мониторах, и более, чем в четверо меньше пикселов аналогового ТВ, так что мелкие детали получаются намного четче, что позволяет разглядеть каждую пору на коже кинозвезды. 2. Информационные кросс - технологииК данному классу отнесены технологии пользователя, ориентированные на следующие (или аналогичные) виды преобразования информации:• распознавания символов;• звук-текст;• текст-звук;• автоматический перевод. Оптическое распознавание символов (OCR)Когда страница текста отсканирована в ПК, она представлена в виде состоящего из пикселей растрового изображения. Такой формат не воспринимается компьютером как текст, а как изображение текста и текстовые редакторы не способны к обработке подобных изображений. Чтобы превра­тить группы пикселей в доступные для редактирования символы и слова, изображение должно пройти сложный процесс, известный как оптическое распознавание символов (optical character recognition – OCR).В то время как переход от символьной информации к графической (растровой) достаточно элементарен и без труда осуществляется, например при выводе текста на экран или печать, обратный переход (от печатного текста к текстовому файлу в машинном коде) весьма затруднителен. Именно в связи с этим для ввода информации в ЭВМ исстари использовались перфоленты, перфокарты и др. промежуточные носители, а не исходные «бумажные» документы, что было бы гораздо удобнее. «В защиту» перфокарт скажем здесь, что наиболее «продвинутые» устройства перфорации делали надпечатку на карте для проверки ее содержания.Первые шаги в области оптического распознавания символов были предприняты в конце 50-х гг. XX в. Принципы распознавания, заложенные в то время, используются в большинстве систем OCR: сравнить изображение с имеющимися эталонами и выбрать наиболее подходящий.В середине 70-х гг. была предложена технология для ввода информации в ЭВМ, заключающаяся в следующем: исходный документ печатается на бланке с помощью пишущей машинки, оборудованной стилизованнымшрифтом (каждый символ комбинируется из ограниченного числа вертикальных, горизонтальных, наклонных черточек, подобно тому, как это делаем мы и сейчас, нанося на почтовый конверт цифры индекса); полученный «машинный документ» считывается оптоэлектрическим устройством (собственно OCR), которое кодирует каждый символ и определяет его позицию на листе; информация переносится в память ЭВМ, образуя электронный образ документа или документ во внутреннем представлении. Очевидно, что по сравнению с перфолентами (перфокартами) OCR-документ лучше хотя бы тем, что он без особого труда может быть прочитан и проверен человеком и, вообще, представляет собой «твердую копию» соответствующего введенного документа. Было разработано несколько модификаций подобных шрифтов, разной степени «удобочитаемости» (OCR A (рис 1), OCR В (рис 2) и пр.). Рис. 1. OCR – A Рис. 2. OCR – BОчевидно также, что считывающее устройство представляет собой сканер, хотя и специализированный(считывание стилизованных символов), но интеллектуальный(распознавание их).OCR – технология в данном виде просуществовала недолго и в настоящее время приобрела следующий вид: считывание исходного документа осуществляется универсальным сканером, осуществляющим создание растрового образа и запись его в оперативную память и/или в файл; функции распознавания полностью возлагаются на программные продукты, которые, естественно, получили название OCR-software. Исследования в этом направлении начались в конце 1950–х гг., и с тех пор технологии непрерывно совершенствовались. В 1970-х гг. и в начале 1980-х гг. программное обеспечение оптического распознавания символов все еще обладало очень ограниченными возможностями и могло работать только с некоторыми типами и размерами шрифтов. В настоящее время программное обеспечение оптического распознавания символов намного более интеллектуально и может распознать фактически все шрифты, даже при невысоком качестве изображения документа.Основные методы оптического распознаванияОдин из самых ранних методов оптического распознавания символов базировался на сопоставлении матриц или сравнении с образцом букв. Большинство шрифтов имеют формат Times, Courier или Helvetica и размер от 10 до 14 пунктов (точек). Программы оптического распознавания символов, которые используют метод сопоставления с образцом, имеют точечные рисунки для каждого символа каждого размера и шрифта.Сравнивая базу данных точечных рисунков с рисунками отсканированных символов, программа пытается их распознавать. Эта ранняя система успешно работала только с непропорциональными шрифтами (подобно Courier), где символы в тексте хорошо отделены друг от друга. Сложные документы с различными шрифтами оказываются уже вне возможностей таких программ. Рис. 3. Разные подходы к распознаваниюВыделение признаков было следующим шагом в развитии оптического распознавания символов. При этом распознавание символов основывается на идентификации их универсальных особенностей, чтобы сделать распознавание символов независимым от шрифтов. Если бы все символы могли быть идентифицированы, используя правила, по которым элементы букв (например, окружности и линии) присоединяются друг к другу, то индивидуальные символы могли быть описаны незави­симо от их шрифта. Например: символ «а» может быть представлен как состоящий из окружности в центре снизу, прямой линии справа и дуги окружности сверху в центре (рис. 3).Если отсканированный символ имеет эти особенности, он может быть правильно идентифицирован как символ «а» программой оптического распознавания.Выделение признаков было шагом вперед сравнительно с соответствием матриц, но практические результаты оказались весьма чувствительными к качеству печати. Дополнительные пометки на странице или пятна на бумаге существенно снижали точность обработки. Устранение такого «шума» само по себе стало целой областью исследований, пытающейся определить, какие биты печати не являются частью индивидуальных символов. Если шум идентифицирован, достоверные символьные фрагменты могут тогда быть объединены в наиболее вероятные формы символа.Некоторые программы сначала используют сопоставление с образцом и/или метод выделения признаков для того, чтобы распознать столько символов, сколько возможно, а затем уточняют результат, используя грамматическую проверку правильности написания для восстановления нераспознанных символов. Например, если программа оптического распознавания символов неспособна распознать символ «е» в слове «th



  • сканирование исходного документа (страницы);

  • разметку областей (ручную или автоматическую), требующих различные виды обработки (страницы разворота кни­ги, таблицы, рисунки, колонки текста и пр.);

  • распознавание – создание и вывод на экран текстового файла (с вставленными рисунками и таблицами, если это необходимо);

  • контроль правильности (ручной, автоматический, полуавтоматический);

  • вывод информации в выходной файл в заданном формате (.DOC или .RTF для Word, .XSL для Excel и пр.).

Данные, полученные на каждом этапе (изображение, текстовый файл), сохраняются под «общей вывеской» пакета(страницы с номером), что позволяет в любой момент вернуться и повторить разметку, распознавание и пр.
Если нет необходимости сохранять цветовую информацию оригинала документа (например, для последующей обработки системами оптического распознавания символов), изображение лучше всего сканировать в режиме grayscale (полутоновое изображение). При этом файл будет занимать одну треть объема сравнительно со сканированием в цвете RGB. Можно использовать также режим штриховой графики (line art), однако при этом часто теряются подробности, существенные для точности последующего процесса распознавания символов.

Рассмотрим основные принципы функционирования программного продукта.

Системы распознавания речи

Теоретически машинное распознавание речи, т. е. ее автоматическое представление в виде текста, является крайней степенью сжатия речевого сигнала.

Процесс распознавания речи (STT – speech-to-text) в последние годы сделал гигантский скачок вперед. В наибольшей мере его стимулирует отнюдь не желание разработчиков создать пользовательские суперудобства, а существование специфических областей компьютеризации, где голосовые команды являются более приемлемым или даже единственно возможным решением. К ним относятся телефонный доступ к автоматическим справочным системам, управление удаленным компьютером или мобильным портативным устройством, осуществляемое во время движения.

Принципы распознавания речи

Системы распознавания речи обычно состоят из двух компонент, которые могут быть выделены в блоки или в подпрограммы – акустической и лингвистической. Лингвистическая часть может включать в себя фонетическую, фонологическую, морфологическую, синтаксическую и семантическую модели языка. Акустическая модель отвечает за представление речевого сигнала. Лингвистическая модель интерпретирует информацию, получаемую от акустической модели, и отвечает за представление результата распознавания потребителю.


Акустическая модель

Существуют два подхода к построению акустической модели: изобретательский и бионический. Оба подхода имеют свои достоинства и недостатки. Первый базируется на результатах поиска механизма функционирования акустической модели. При втором подходе разработчик пытается понять и смоделировать работу естественных систем.

Лингвистическая модель

Лингвистический блок подразделяется на следующие слои (уровни); фонетический, фонологический, морфологический, лексический, синтаксический, семантический. Все уровни содержат априорную информацию о структуре естественного языка, а, как известно, любая априорная информация об интересующем предмете увеличивает шансы принятия верного решения. Поскольку естественный язык несет весьма сильно структурированную информацию, для каждого естественного языка может потребоваться своя уникальная лингвистическая модель (отсюда трудности русификации сложных систем распознавания речи зарубежной разработки).

В соответствии с данной моделью на первом (фонетическом) уровне производится преобразование входного (для лингвистического блока) представления речи в последовательность фонем, как наименьших единиц языка. Считается, что в реальном речевом сигнале можно обнаружить лишь аллофоны – варианты фонем, зависящие от звукового окружения.

На следующем (фонологическом) уровне накладываются ограничения на комбинаторику фонем (аллофонов) – не все сочетания фонем (аллофонов) встречаются, а те, что встречаются, имеют различную вероятность появления, зависящую еще и от окружения. Для описания этой ситуации используется математический аппарат цепей Маркова.

Далее, на морфологическом уровне оперируют со слогоподобными единицами речи более высокого уровня, чем фонема. Иногда они называются морфемами. Они накладывают ограничение уже на структуру слова, подчиняясь закономерностям моделируемого естественного языка.

Лексический уровень охватывает слова и словоформы того или иного естественного языка, т. е. словарь языка, также внося важную априорную информацию о том, какие слова возможны для данного естественного языка. Семантика устанавливает соотношения между объектами действительности и словами, их обозначающими. Она является высшим уровнем языка. При помощи семантических отношений интеллект человека производит как бы сжатие речевого сообщения в систему образов, понятий, представляющих суть речевого сообщения.

Российская компания «ИстраСофт» известна пакетом для обучения английскому языку с визуальным контролем произношения «Профессор Хиггинс». Развивая «Хиггинса», сотрудники «ИстраСофт» совершили технологический прорыв, значение которого трудно переоценить: они научились членить слова на элементарные сегменты, соответствующие звукам речи, независимо от диктора и от языка (Существующие системы распознавания Речи не производят сегментации, наименьшей единицей для них является слово.) Демонстрация новой технологии выглядит пока не очень эффектно: это всего-навсего упаковка и распаковка звуковых файлов с записью речи - правда, с высокими коэффициентами сжатия. Если файл был сжат сильно, то после распаковки в нем появляются отчетливо слышные границы между сегментами; использованию программы по прямому назначению они, конечно, мешают, но специалисту позволяют убедиться в правильности членения.

В соответствии с этим решение задачи речевых технологий можно представить в виде схемы рис. 5.

В основе алгоритма лежит выделение фонем из потока слитной речи в режиме реального времени, их кодирование и последующее восстановление, однако у разработчиков нет единого мнения о том, что считать фонемой при машинной обработке речи. Способ, предложенный фирмой «ИстраСофт», допускает сжатие речи в 200 раз, причем при сжатии менее чем в 40 раз качество сигнала практически не падает.
Чтобы создать основанную на новой технологии систему распознавания, необходимо «привязать» сегментацию к конкретному языку с помощью двух словарей – «звукового», сопоставляющего реальным звукам речи определенные фонемы, т. е. смыслоразличительные единицы (на слух мы, как правило, воспринимаем именно фонемы родного языка, не замечая различий между их вариантами, обусловленными, например, позицией), и «фонетико–орфографического», который будет переводить фонемную запись в письменную. Принципиально ничего сложного здесь нет: это вполне рутинная, умеренно трудоемкая техническая задача.

Интеллектуальная обработка речи на уровне фонем перспек­тивна не только как способ сжатия, но и как шаг на пути к созданию нового поколения систем распознавания речи.

Engine– «машины» синтеза и распознавания речи

«Машина» (в просторечии – «движок») – это пакет программных средств, выполняющих строго определенную задачу и поставляющий интерфейс для использования его возможностей В настоящее время существует целый ряд машин синтеза и Опознавания речи, которые разработаны для использования совместно с MS Speech API.


smARTspeakCS– настраиваемая независимая от языка «машина» распознавания речи для набора цифр, указания имен и речевой навигации, т. е. для приложений, используемых в сотовых телефонах и беспроводных устройствах. Созданный для использования в указанных устройствах, smARTspeak CS удовлетворяет потребностям как пользователей, так и разработчиков: иммунитет к фоновому шуму, малые требования к процессору и памяти, совместимость с MS SAPI 5.0, оптимизация для средств быстрой разработки приложений и для интеграции в сертифицированные устройства.

Conversayпредоставляет решение для речевого взаимодействия с информацией, поставляемой через сеть, включая Internet в случае, когда другие интерфейсы слишком сложны или отсутствуют. Conversay разрабатывает речевую технологию, которая позволяет пользователям взаимодействовать через мобильные устройства привычным для себя способом.

Lernout&Hauspie.Система компании L&H позволяет настраивать чтение аббревиатур и слов (ударения). Продукт, активно продвигаемый Microsoft.

Digalo.Голосовой «движок» для русского языка Digalo – продукт французской фирмы Elan Informatique. Digalo различает буквы «Е» и «Е» и виртуозно владеет русской ненормативной лексикой. В основном ошибки в ударениях приходятся на некоторые фамилии и имена, малоупотребительные слова и термины, замечено не всегда корректное озвучивание чисел и очень акцентированное произнесение слов «нет» и «не». Разработчики обещают в дальнейшем сделать возможной корректировку про­изнесения отдельных слов и слогов.

Аctor5.Новый «движок» фирмы Loquendo «Actor 5» предназначен для использования в областях голосовых технологий и сервиса. Синтезирует речь на итальянском, испанском, английском, немецком, мексиканском, бразильском и американском иском диалекте (русского, к сожалению, нет).

PCVoiceClub.Движок синтеза речи Клуба голосовых технологий при Научном Парке МГУ. При его создании использована базовая технология синтеза речи, разработанная на филологическом факультете МГУ. Синтезатор характеризуется высоким качеством синтеза речи, что позволяет прослушивать тексты без их специальной подготовки. Позволяет синтезировать речь на английском и русском языках. Кроме того, имеет около десятка голосовых типажей (робот, эльф, мышь и пр.) Имеются возможности редактирования голосов. Помимо стандартных функций синтеза речи имеется дополнительная функция встраивания в текст управляющих символов, которые позволяют устанавливать паузы, изменять тембр, тон и длительность звучания. К примеру, можно, отредактировав текст, заставить синтезатор петь.


3. Геоинформационные технологии

Геоинформационные технологии можно определить как совокупность программно-технологических средств получения новых видов информации об окружающем мире. Геоинформационные технологии предназначены для повышения эффективности: процессов управления, хранения и представления информации, обработки и поддержки принятия решений. По сфере использования ГИС не имеют себе равных. Они применяются в транспорте, навигации, геологии, географии, военном деле, топографии, экономике и т.д. Переход к автоматизированным методам создания карт с помощью ГИС имеет ряд преимуществ:

  • повышение точности картографической информации;

  • сокращение трудозатрат на изготовление продукции;

  • увеличение производительности труда за счет автоматизации от дельных операций или исключения их.

Методологической основой процессов обработки информации в ГИС является цифровое моделирование местности, объединяющее процессы сбора первичной информации, ее моделирования и обновления, обработки и формирования документов.

За счет применения современных технических средств осуществляется автоматизация полевых и камеральных работ.

Использование ГИС происходит на разных уровнях. Это обусловлено многообразием геоинформационных технологий.

Выделяют следующие территориальные уровни использования ГИС в России:

  • глобальный уровень – Россия на глобальном и евразийском фоне, масштаб 1: 4 500 000 – 1: 100 000 000;

  • всероссийский уровень – вся территория страны, включая прибрежные акватории и приграничные районы, масштаб 1: 2 500 000–1: 20 000 000;

  • региональный уровень – крупные природные и экономические регионы, субъекты Федерации, масштаб 1: 500 000 – 1: 4 000 000;

  • локальный уровень – области, районы, национальные парки, ареал кризисных ситуаций, масштаб 1: 50 000 – 1 000 000;

  • муниципальный уровень – города, городские районы, пригородные зоны, масштаб 1: 50 000 и крупнее.

К основным компонентам ГИС относят: техническое, программное, информационное обеспечение. Требования к компонентам ГИС определяются, в первую очередь, пользователем, перед которым стоит конкретная задача (учет природных ресурсов, либо управление инфраструктурой города), которая должна быть решена для определенной территории, отличающейся природными условиями и степенью ее освоения.

Техническое обеспечение – это комплекс аппаратных средств

Смотрите также файлы