Файл: В юридической деятельности.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.01.2024

Просмотров: 1134

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



Функциональные возможности данного прикладного программного обеспечения аналогичны ППО КП. Если в "Карточке происшествий" информация о совершенном происшествии с оповещением идет сверху вниз: ГУВД (служба "02")  УВД  ОВД, то в "Оперативной сводке" наоборот: ОВД  УВД  ГУВД. В районных отделах внутренних дел собирается и регистрируется первичная информация о происшествии, затем направляется в УВД, где она дополняется и передается в ГУВД. Здесь на основании полученных сведений составляется отчетный документ (сводка), в котором отображена оперативная обстановка за день. Формируется сводка в течение одного дня. ППО ОС обеспечивает автоматическое формирование номера оперативной сводки по номеру дня года и номеру происшествия в сводке. Отчетность за неделю, месяц или год создается аналогично.

Время получения ответа на запрос в базу данных в заданных полях АРМ не превышает 2 с, время передачи информации с одного АРМ на другой при взаимодействии автоматизированных рабочих мест ОВД, УВД и ГУВД не превышает 10 с (табл. 1).

Таблица 1. Оперативность прохождения информации

Задача
Максимально допустимое время наполнения информацией
Пользователи

"Карточка происшествий"
3 часа
дежурный (низшее звено)

"Оперативная сводка"
24 часа
оперативный работник

"Уголовная статистика"
3 дня
следователь

После того как информация прошла обработку в ППО ОС, она попадает в базу данных "Уголовная статистика" для учета и анализа информации о преступлении, на которое заведено уголовное дело. Для взаимодействия ППО ОС и ППО УС разработан еще один программный продукт, который обеспечивает проверку ежедневной оперативной сводки ГУВД г. Москвы по БД "Уголовная статистика" на соответствие уголовным делам, а также ввод данных в статистическую карточку на выявленное преступление. Подсистема взаимодействия ППО ОС и ППО УС также является составной частью подсистемы информационного обеспечения КАСУ г. Москвы.

Литература

  1. Федеральный закон от 27.07.2006 N 149-ФЗ (ред. от 21.07.2011) «Об информации, информационных технологиях и о защите информации».

  2. Алексеев Е.Г. Электронный учебник по информатике, inf.e-alekseev.ru.

  3. Ветлугина И.М. Информационные технологии в экономике.

  4. Габбасов Ю.Ф. Internet 2000 / Ю.Ф. Габбасов. – СПб.: БХВ, 2000.

  5. Гиляревский Р.С. Основы информатики: курс лекций / Р.С. Гиляревский. – М.: Изд-во «Экзамен», 2004.

  6. Давыдов И.С. Информатика: Учебное пособие. / Давыдов И.С. – М.: Просп. науки, 2009.

  7. Давыдов А.С. Информационные технологии в деятельности органов внутренних дел: учебное пособие / А.С. Давыдов, Т.В. Маслова. – М.: ЦОКР МВД России, 2008.

  8. Информатика и математика. Часть 2. Информатика. Учебное пособие. / Под ред. Е.В. Михайленко. – Краснодар: Краснодарский университет МВД России, 2007.

  9. Информатика. Базовый курс. 2-е изд. /Симонович С.В. – СПб.: Издательство "Питер", 2009.

  10. Информатика: учебник / 3-изд. под ред. Н.В. Макаровой. – М.: Финансы и статистика, 2006.

  11. Информационные технологии / под ред. В.В. Трофимова. – М.: Юрайт, 2011.

  12. Каймин В.А. Информатика: Учебник./ Каймин В.А. – М.: Проспект, 2009.

  13. Кон А.И. Секреты Internet / А.И. Кон. – изд. Ростов н/Д: «Феникс», 2000.

  14. Литвинов В.А. Информатика и математика: практический курс / В.А. Литвинов. – Барнаул: Барнаульский институт МВД России, 2007.

  15. Михайленко Е.В. Информатика: учебное пособие / Е.В. Михайленко, И.Н. Старостенко, Ю.Н. Сопильняк. – Краснодар: Краснодарский университет МВД России, 2010.

  16. Острейковский В.А. Информатика: учебник / В.А. Острейковский. – М.: Высшая школа, 2007.

  17. Симонович С. Евсеев Г. Новейший самоучитель по работе в Internet. М.: изд. «ДЕСС КОМ», 2000.

  18. Советов Б.Я. Информационные технологии / Б.Я. Советов, В.В. Цехановский. — М.: Высшая школа, 2011.

  19. Старостенко И.Н. Офисные приложения: учебное пособие / И.Н. Старостенко, Ю.Н. Сопильняк, В.В. Кадурин. – Краснодар: КрУ МВД России, 2006.

  20. Старостенко И.Н. Аппаратное и программное обеспечение компьютерных систем: учебное пособие / И.Н. Старостенко, Ю.Н. Сопильняк. – Краснодар: КрУ МВД России, 2011.

  21. Шафрин Ю.А. Информационные технологии / Ю.А. Шафрин. – М.: изд. ЛБЗ, 2001.

  22. http://doc-system.ru

  23. http://protection-soft.info/pages-page-pid59.htm

  24. http://www.documoborot.ru

  25. http://www.dvgu.ru/meteo/intra/ElectronDocument.htm

  26. http://www.escom-bpm.com/

  27. http://www.interface.ru

  28. http://www.klerk.ru

  29. http://www.wss-consulting.ru/workflow.php

Смотрите также файлы