Файл: В юридической деятельности.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.01.2024

Просмотров: 1145

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


Sound Forge

Разработчик – Sonic Foundry

Многооконный редактор с поддержкой OLE, видеороликов в формате AVI и дополнительного монитора для их отображения в процессе работы.

При работе с файлами в 16–разрядном формате PCM (WAV) есть возможность открыть файл в режиме непосредственного доступа (Direct mode), без промежуточного копирования. Это заметно ускоряет работу, однако лишает возможности сохранить прежнюю версию файла при аварийном завершении.

Максимально достижимое увеличение – одна точка экрана на один отсчет оцифровки, чего в ряде случаев явно недостаточно для хорошего рассмотрения формы волны.

Автоматическое выравнивание при выделении – по точкам пересечения нуля и временным меткам.

При монтаже удобно пользоваться функциями Preview Cur/Cursor (прослушивание, каким будет результат вырезки, до выполнения самой вырезки) и Pre–roll to Cursor (прослушивание небольшого участка перед курсором).

Поддерживается список помеченных участков (regions) и выборочного проигрывания.

В режиме записи возможно создание «пульта дистанционного управления» – Remote Control. При этом основное окно редактора заменяется на небольшое окно «пульта», находящееся поверх других окон. Эта функция удобна при записи сигнала, формируемого другой программой, либо устройством, управление которым производится из другой программы.

В режиме записи возможен также прямой сброс данных на диск, минуя системный кэш с обратной записью. Это позволяет избавиться от долгих пауз, когда Windows сбрасывает кэш на диск, останавливая при этом все программы, однако работа диска в таком режиме становится весьма напряженной за счет непрерывного позиционирования. Надо сказать, что и при работе через кэш Sound Forge использует диск гораздо более агрессивно, чем большинство других редакторов.

Редактор может работать с внешними семплерами (Akai, E–mu, Kurzweil, Peavey), поддерживающими стандарты MIDI SDS и/или SCSI SMDI. Поддерживается также подготовка семплов для ACID – другой программы Sonic Foundry, предназначенной для создания музыки из готовых фрагментов.

Генератор сигналов выдает простые периодические сигналы и серии DTMF, а также имеет функцию FM Synthesis – частотно–модуляционный операторный синтез, популярный в электронных синтазаторах начала 80–х.

Поддерживаются собственные подключаемые модули. При помощи модуля Batch Converter можно создать последовательность операций обработки, которая затем может быть автоматически применена к одному или нескольким файлам. CD Architect предназначен для формирования и записи звуковых компакт–дисков. Spectrum Analysis служит для спектрального анализа фонограммы, Noise Reduction – для ослабления помех и шумов, Q–Sound – для придания звуку эффекта объемности.


Синхронизация по MIDI возможна в обоих режимах – ведущем и ведомом.

Имеется любительская локализация SF 4.5 на русском языке (переведены тексты меню и сообщений). Качество перевода среднее.

WaveLab

Разработчик – Steinberg

Один из наиболее мощных и удобных современных редакторов. Поддерживает форматы до 24 разрядов и 96 кГц.

Предоставляет все необходимые монтажные операции, нормализацию, преобразования динамики, коррекцию высоты/времени звучания. Операции сложной обработки немногочисленны: трехполосный эквалайзер, гармонайзер на 16 голосов (создает дополнительные гармоники основного голоса), качественный Chorus.

Основное внимание при обработке уделено поддержке модулей реального времени – собственных, DirectX и VST (от Cubase VST). Для управления модулями сделана специальная панель эффектов (Master Section), в которой можно выбрать до шести модулей одновременно. Для модулей WaveLab/VST изображаются панели управления, стилизованные под вид аппаратных стоечных блоков. Панели модулей, а также панели инструментов WaveLab (toolbars) могут находиться в любом месте экрана, а не только в окне редактора.

Имеет функции сравнения двух файлов, генерации тестового сигнала с огибающей, построения трехмерной спектрограммы с показом ее с различных точек зрения.

Функция Batch Processor позволяет сформировать алгоритм пакетной обработки набора файлов.

Поддерживает обмен данными с аппаратными семплерами AKAI, Ensoniq, E–mu, Kurzweil, Roland в стандартах SDS/SMDI. Может считывать звуковые дорожки с компакт–дисков. Содержит встроенный CD–рекордер с возможностью задания длительности пауз между дорожками.

Технология распознавания лиц

Надежность работы системы, высокие процент распознавания, точность и скорость идентификации обеспечиваются использованием специально разработанными алгоритмами. Преимущества технологии ISS позволяют успешно использовать систему "Face–Инспектор" на различных объектах: железнодорожных и автовокзалах, в аэропортах, на станциях метрополитена, в местах проведения массовых мероприятий, промышленных и стратегически важных объектах для решения широкого спектра задач обеспечения безопасности, контроля и ограничения доступа, регистрации и идентификации людей.

I этап. Поиск лица в видеопотоке



Поиск лиц в видеопотоке для их дальнейшего распознавания производится путем выделения симметрий в каждом видеокадре. Для этого применяется определенный набор симметричных сверток в заданном диапазоне масштабов изображения, после чего видеоизображение обрабатывается нейросетью.

Этот алгоритм обеспечивает такие преимущества данной технологии как устойчивость к шуму и неравномерной засветке лица.

II этап. Трекинг (отслеживание) лица между кадрами видеопотока

Лицо человека, единожды попав в поле зрения видеокамеры, с использованием алгоритма предсказания вектора движения и корреляционных алгоритмов будет автоматически отслеживаться от кадра к кадру. Все изображения будут сохраняться во временном буфере. В результате будет выбран кадр с оптимальным ракурсом лица и качеством изображения.
III этап. Выделение основных признаков лица

На этом этапе с использованием алгоритма анализа контуров производится выделение на видеоизображении лица его основных признаков: глаз, носа, рта и т.д.

Преимуществом этого метода является надежная работа при нефронтальном позиционировании лица.

IV этап. Нормализация изображения лица

После выделения основных признаков лица, его изображение приводится к стандартному виду: для надежного распознавания изображение лица должно иметь определенные размеры, необходимо выдержать расстояние между глазами, положение лица относительно центра. Для этого изображение масштабируется, разворачивается, в некоторых случаях также определяется положение лица (фас, положение в три четверти или точные 3D координаты), автоматически нормализуется яркость и контрастность.
V этап. Преобразование индивидуальных признаков лица

Непосредственное сравнение полученного изображения лица с изображениями из базы данных – ресурсоемко и неэффективно. Решение этой проблемы преобразование его характерных признаков в форму, максимально подходящую для быстрого сравнения – в вектор малой размерности.

VI этап. Сравнение полученного векторного представления с базой данных

Полученное векторное представление сравнивается с изображениями из базы данных, хранящимися в таком же формате. В итоге сравнения "один к многим" выбираются наиболее близкие по характеристикам вектора: результатом заключительного этапа является идентификация лица, попавшего в поле зрения видеокамеры с изображениями из базы данных.


Раздел 5. Автоматизированные информационные системы в профессиональной деятельности


Тема 14. Информационные системы как центры сбора, хранения и обработки служебной информации в профессиональной деятельности

ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ:

1. История возникновения информационных систем (ИС).

2. Понятие автоматизированной информационной системы.

3. Этапы развития информационных систем.

4. Принципы проектирования АИС.

5. Этапы проектирования информационных систем.

6. Структура информационных систем.

7. Обеспечение АИС.

8. Классификации информационных систем.

1. История возникновения информационных систем

Сегодня человечество переживает информационный взрыв во всех областях своей жизнедеятельности. Количество и качество информации, обрабатываемой человеком, непрерывно растет. Поэтому для каждого человека, живущего в информационном обществе, очень важно овладение средствами оптимального решения задачи накопления, упорядочения и рационального использования информации. И это становится особенно актуальным в профессиональной деятельности каждого человека.

С использованием компьютеров возможности человека в обработке информации резко возросли. В применении компьютерных технологий для решения задач информационного обслуживания можно выделить два периода (рис.1):

I. Начальный период, когда решением задач обработки информации, организацией данных занимался небольшой круг людей - системные программисты. Этот период характерен тем, что создавались программные средства для решения конкретной задачи обработки данных. При этом для решения другой задачи, в которой использовались эти же данные, нужно было создавать новые программы.

II. Период системного применения ЭВМ. Для решения на ЭВМ комплекса задач создаются программные средства, оперирующие одними и теми же данными, использующие единую информационную модель объекта. Эти средства не зависят от характера объекта, его модели, их можно применять для информационного обслуживания различных задач.



Рис.1 Этапы развития информационных систем

Человечество пришло к организации информации в информационных системах.