Файл: В юридической деятельности.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.01.2024

Просмотров: 1150

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



Централизованные оперативно-справочные, криминалистические и розыскные учеты располагают следующими сведениями о гражданах России, иностранцах и лицах без гражданства:

  • судимость, место и время отбывания наказания, дата и основание освобождения;

  • перемещение осужденных;

  • смерть в местах лишения свободы, изменение приговора, амнистия, номер уголовного дела;

  • место жительства и место работы до осуждения;

  • задержание за бродяжничество;

  • группа крови и дактилоформула осужденных.

Дактилоскопический учет позволяет устанавливать личность преступников, арестованных, задержанных, а также неизвестных больных и неопознанных трупов. Дактилоскопические картотеки насчитывают 18 млн. дактилокарт. В них поступает свыше 600 тыс. запросов, по которым выдается около 100 тыс. рекомендаций. Информация картотек способствовала раскрытию преступлений или установлению лица в 10 тыс. случаев. В настоящее время это преимущественно ручные картотеки.

Порядок формирования и ведения, централизованных оперативно-справочных, розыскных, криминалистических учетов, экспертно-криминалистических коллекций и картотек органов внутренних дел Российской Федерации регламентируется Приказом МВД России от 31 августа 1993 г. N 400.

Учеты органов внутренних дел в зависимости от способа обработки информации подразделяются на три вида: ручные, механизированные, автоматизированные.

Автоматизированные учеты состоят из ряда автоматизированных информационно-поисковых систем (АИПС). Накопление и обработка криминальной информации с помощью АИПС осуществляются в региональных банках криминальной информации (РБКИ).

Приведем основные АИПС и кратко охарактеризуем их назначение и возможности.

АИПС «КАРТОТЕКА» - автоматизированный пофамильный и дактилоскопический учет, служит для получения сведений о гражданах Российской Федерации, иностранцах и лицах без гражданства; о судимости, месте и времени отбывания наказания, дате и основании освобождения, о смерти в местах лишения свободы, об изменении приговора, амнистии; о месте жительства и месте работы до осуждения; о розыске лиц, задержанных за бродяжничество; перемещении осужденных; группе крови, дактилоскопической формуле.

АИПС «ОПОЗНАНИЕ» выдает информацию о лицах, пропавших без вести
, неопознанных трупах, неизвестных больных и детях - гражданах Российской Федерации, СНГ и лицах без гражданства.

АИПС «ФР-ОПОВЕЩЕНИЕ» обеспечивает учет преступников, разыскиваемых по искам предприятий и организаций (государственных должников) или граждан (неплательщиков алиментов), пропавших без вести, отрабатывает запросы на лиц, находящихся в федеральном розыске, а также готовит циркуляры на объявление или прекращение розыска.

АИПС «ОРУЖИЕ» позволяет вести учет утраченного (похищенного, утерянного) и выявленного (изъятого, найденного, добровольно сданного) вооружения (стрелковое оружие, гранатометы, артиллерийские системы и другое вооружение).

АИПС «АВТОПОИСК» содержит информацию о легковых и грузовых автомобилях, автобусах, полуприцепах отечественного и иностранного производства со следующими установочными данными - государственный номер, номера двигателя, кузова и шасси. В информационных центрах МВД, УВД дополнительно осуществляется регистрация мотоциклов, мотороллеров и мотоколясок.

АИПС «АНТИКВАРИАТ» выдает сведения об утраченных и выявленных предметах, представляющих историческую, художественную или научную ценность. К ним относят археологические находки, предметы древности, антропологические и этнографические предметы, исторические реликвии, художественные произведения и предметы искусства.

АИПС «ВЕЩЬ» информирует пользователя о похищенных и изъятых номерных вещах, а также документах, ценных бумагах общего государственного обращения в связи с совершенными преступлениями.

АИПС "СЕЙФ" позволяет осуществлять сбор, обработку и выдачу информации о преступлениях, при совершении которых взламывались металлические хранилища.

В настоящее время начато внедрение автоматизированных информационно-поисковых систем "ДОСЬЕ" и "НАСИЛИЕ".

АИПС "ДОСЬЕ" позволяет подучить сведения об особо опасных рецидивистах, "ворах в законе", "авторитетах" преступного мира и др.: установочные данные, приметы, место работы, место жительства, связи, привычки и т.д.

АИПС "НАСИЛИЕ" обеспечивает такими сведениями о тяжких нераскрытых и раскрытых преступлениях, связанных с насилием против личности, как предмет посягательства, место, время и способ совершения, описание изъятых следов и др.

Для учета правонарушений, совершенных иностранцами и лицами без гражданства, разработана и функционирует АИПС «КРИМИНАЛ-И»

, включающая пять подсистем:

АИПС «Криминал-И Аомпрактика» содержит сведения об иностранцах и лицах без гражданства, совершивших административные правонарушения;

АИПС «Криминал-И Преступление» выдает сведения о происшествиях и преступлениях с участием иностранцев и лиц без гражданства;

АИПС «Криминал-И ДТП» обеспечивает сведениями об иностранцах и лицах без гражданства, участниках ДТП на территории России;

АИПС «Криминал-И Розыск» содержит данные о находящихся в розыске или разысканных иностранцах;

АИПС «Криминал-И Наказание» содержит сведения об иностранцах и гражданах России, постоянно проживающих за границей, находящихся под следствием, арестованных или отбывающих наказание на территории Российской Федерации.

Примерами АИС, применяемых для проведения оперативной и учетно-аналитической работы в горрайорганах и МВД республик, являются:

АИС «СВОДКА» - позволяет работать с базой данных, создаваемой по поступающей в органы внутренних дел оперативной информации о происшествиях и преступлениях, осуществлять поиск в БД по реквизитам, а также вести статистическую обработку данных, составлять отчеты при поступлении запросов и после исполнения документов;

АИС «ГАСТРОЛЕРЫ» - предназначена для автоматизированной обработки оперативными подразделениями УВДТ и ОВДТ информации о лицах, представляющих оперативный интерес для органов внутренних дел на транспорте, и их связях; о похищенных на транспорте, неразысканных или добровольно сданных вещах, имеющих индивидуальные номера или характерные особенности;

АИС «Грузы-ЖД» - разработана для автоматизированного сбора, хранения и выдачи информации о фактах хищения груза и багажа на железнодорожном транспорте, по которым возбуждены уголовные дела, а также о раскрытых хищениях грузов;

АИС «НАРКОБИЗНЕС» - предназначена для сотрудников отдела по незаконному обороту наркотиков. Использование системы межзадачных связей позволяет выявлять лица, их связи с событиями, друг с другом, оружием и адресами, проходящими по разным видам учетов;

АИС «Картотека-Регион» - предназначена для работы с пофамильными учетами осужденных, разыскиваемых и задержанных за бродяжничество лиц;

АИС «СПЕЦАППАРАТ» - предназначена для работы со спецаппаратом и позволяет планировать oпeративно-розыскные мероприятия на основе быстрого и качественного обеспечения их необходимой информацей. Можно, например, быстро найти круг лиц, проходящих по однотипным фактам из массива спецсообщений, способам совершения преступлений, адресам и т.п.


Тема 17. Интеллектуальные информационные системы,
как системы поддержки принятия решений
в профессиональной деятельности


ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ:

1. Характерные особенности интеллектуальных информационных систем (ИИС).

2. Использование интеллектуальных информационных систем (ИИС) в профессиональной деятельности сотрудника ОВД.

1. Характерные особенности
интеллектуальных информационных систем (ИИС)


По аналогии с предыдущим, начнем с того, что определим предпосылки возникновения понятия «интеллектуальные информационные системы».

История попыток создания искусственного разума насчитывает более 700 лет. Первую зафиксированную в истории попытку создания машины, моделирующей человеческий разум, связывают с именем испанского изобретателя Раймунда Луллия.

Развивая традиции ученых своего времени, Луллий сконструировал машину, состоявшую из системы кругов, вращая которые можно было получить «формулу истины». По существу она представляла собой механическую экспертную систему.

В XVIII в. Лейбниц и Декарт независимо друг от друга продолжили идеи, заложенные Луллием, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти работы можно считать первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта.

В 40-х гг. XX в. с появлением компьютера искусственный интеллект обрел второе рождение. Произошло выделение ИИ в самостоятельное научное направление.

Так в 1950 году в статье «Вычислительные машины и разум» (Computing machinery and intelligence) выдающийся английский математики и философ Алан Тьюринг предложил тест, чтобы заменить бессмысленный, по его мнению, вопрос «может ли машина мыслить?» на более определенный. Судья-человек ограниченное время, например, 5 минут, переписывается по телеграфу на естественном языке с двумя собеседниками, один из которых – человек, а другой – компьютер. Если судья за предоставленное время не сможет точно и надежно определить, кто есть кто, то компьютер прошел тест.

Идею Тьюринга поддержал Джо Вайзенбаум, написавший в 1966 году первую «беседующую» программу «Элиза», которая состояла всего из 200 строк и лишь повторяла фразы собеседника в форме вопросов и составляла новые фразы из уже использованных в беседе слов.

А.Тьюринг считал, что компьютеры, в конечном счете, пройдут его тест, т.е. на вопрос: «Может ли машина мыслить?» он отвечал утвердительно, но в будущем времени: «Да, смогут!»

И вплоть до настоящего момента ежегодно проводится соревнование между разговаривающими программами, и наиболее человекоподобной, по мнению судей, присуждается приз Лебнера (Loebner).


Термин искусственный интеллект (ИИ) впервые был озвучен в 1956 году. на семинаре в Дартмутском колледже. И сейчас не существует единого определения, которое бы однозначно описывало это понятие. Чтобы определить понятие «искусственный интеллект», необходимо понимать отличие простой задачи от интеллектуальной.

Обычно считается, что если для задачи найден алгоритм ее решения, то она относится к простым, причем процесс решения указанного класса задач становится таким, что его может в точности выполнить или человек или компьютер, не имеющие ни малейшего представления о сущности самой задачи.

В противном случае, задача является интеллектуальной и отыскание алгоритма решения таких задач связано со сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Таким образом, интеллектуальными считаются задачи, связанные с разработкой алгоритмов решения ранее нерешенных задач определенного типа.

В отличие от всех других видов ИС, интеллектуальная информационная система (ИИС) – это система, которая основана на использовании базы знаний для разработки алгоритмов решения задач различных классов в зависимости от конкретных информационных потребностей пользователей, более того, к ней предъявляется ряд требований, таких как: ИИС должна уметь в наборе фактов распознать существенные и из имеющихся фактов и знаний и самое главное сделать выводы не только с использованием дедукции, но и с помощью аналогии, индукции и т.д. Кроме того, она должны обладать средствами оценки результатов собственной работы с пояснениями, почему получен тот или иной результат, также ИИС должна уметь обобщать, улавливая сходство между имеющимися фактами, и накапливать опыт.

Необходимой частью любой ИИС являются знания. При этом возникает естественный вопрос, что такое знания и в чем их отличие от обычных данных, которые обрабатываются компьютером.

Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Они описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними.

По своей природе знания можно разделить на:

  • декларативные знания – это описания фактов и явлений, фиксирование наличия или отсутствия таких фактов, а также описания основных связей и закономерностей между этими фактами и явлениями;

  • процедурные знания – это описания действий, которые возможны при манипулировании фактами и явлениями.