Аннотації

Автор(и):
Шабала Є.Є., Клюєва В.В.
Автор(и) (англ)
Shabala Yevheniia, Klyuyeva Victoriya
Дата публікації:

18.03.2019

Анотація (укр):

На сьогодні на стан глобальної безпеки в авіаперевезеннях впливає ряд негативних процесів, які призвели, зокрема, до значного зростання терористичних загроз. Реалізація цих загроз завдає значної шкоди як на національному рівні, так і на міжнародній арені. Авіаційна галузь потребує особливого ставлення до питань безпеки. Це спонукає до розуміння необхідності вирішення нагальної проблеми з метою мінімізації, ліквідації та попередження загроз різних типів із залученям біометричних систем ідентифікації особистості та контролю доступу до аеропорту. Технологія розпізнавання осіб досягла великих успіхів в останні роки. Тепер комп'ютери можуть ідентифікувати осіб, які не перебувають в зоні з добрим освітленням і широким радіусом огляду. Бічного огляду рухомого зображення вже може бути достатньо для штучного інтелекту, щоб ідентифікувати особистість. Розгляуто відомі біометричні методи захисту від несанкціонованого доступу та запропоновано використання алгоритму визначення контурів Канні, як одного з найефективніших методів розпізнавання особистості.

Анотація (рус):

В настоящее время на состояние глобальной безопасности в авиаперевозках влияет ряд негативных процессов, которые привели, в частности, к значительному росту террористических угроз. Реализация этих угроз наносит значительный ущерб как на национальном уровне, так и на международной арене. Авиационная отрасль требует особого отношения к вопросам безопасности. Это побуждает к пониманию необходимости решения насущной проблемы с целью минимизации, ликвидации и предупреждения угроз различных типов с привлечением биометрических систем идентификации личности и контроля доступа в аэропорт. Технология распознавания лиц достигла больших успехов в последние годы. Теперь компьютеры могут идентифицировать лица, не стоящие в зоне с хорошим освещением и широким радиусом обзора. Бокового обзора движущегося изображения уже может быть достаточно для искусственного интеллекта, чтобы идентифицировать индивидуальность. Рассмотрены существующие биометрические методы защиты от несанкционированного доступа и предлагается использование алгоритма определения контуров Канни, как одного из эффективных методов распознавания личности.

Анотація (англ):

At present, a number of negative processes affect the global security situation in air transport, which led, in particular, to a significant increase in terrorist threats. The realization of these threats causes significant damage both at the national level and internationally. The aerospace industry requires special attention to safety issues. This leads to an understanding of the need to address the urgent problem in order to minimize, eliminate and prevent the various types of threats involving biometric identification systems and access control to the airport. The technology of recognizing individuals has made great strides in recent years. Now computers can identify individuals who are not in the field with good illumination and wide viewing radius. A side view of a moving image may already be sufficient for artificial intelligence to identify a feature. The article examines the existing biometric methods of protection against unauthorized access and proposes the use of the algorithm for determining the contours of Canny as one of the most effective methods of personality recognition.

Література:

  1. Васюхин М.И. Основы интерактивных навигационно-управляющих геоинформационных систем: мо- ногр. [Текст] / М.И. Васюхин ‒ Лира. − 2006. − 536 с.
  2. Оленин Ю.А. Проблемы комплексного обеспечения охранно-территориальной безопасности и физической защиты особо важных объектов [Текст] / Ю.А. Оленин // Охранные системы. – 2002 . − № 3 (27). − С. 7 26.
  3. Васюхін М.І., Гулевець В.Д., Головко Б.Б. Підвищення рівня безпеки аеропорту та прилеглих до нього зон / Н.М. Лобанчикова // Вісник НАУ. –  2009. – № 1. – С. 205‒208.
  4. Чередниченко В. Б. Біометричні методи у системах захисту інформації [Текст] / В.Б. Чередниченко, К.Е. Чередниченко // Системи обробки інформації. – 2012. – 4(1) . – С. 145 148.
  5. Мороз А.О. Біометричні технології. Методи дактилоскопії [Текст] / А.О. Мороз // Математичні машини і системи. ‒ 2011. ‒ № 3. ‒ С. 58 65.
  6. Мороз А.О. Біометричні технології ідентифікації людини. Огляд систем. [Текст] / А.О. Мороз // Математичні машини і системи. – 2011. – №1. – С. 39 ‒ 45.
  7. Трифонова К.О. Визначення контурів райдужної оболонки ока для системи біометричної ідентифікації людини [Текст] / К.О. Трифонова, Е.І. Гришикашвілі, А.Р. Агаджанян // Праці Одеського політехнічного університету. – 2015. – 1(45) . – C. 107 ‒ 112.
  8. Canny, J. A Computational Approach to Edge Detection / J. Canny // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. ‒ 1986. ‒ Vol. 8, No. 6. ‒ PP. 679. ‒ 698..
  9. Гришенкова Н. П. Обзор методов идентификации человека по радужной оболочке глаза [Текст] / Н.П. Гришенкова, Д.Н. Лавров // Математические структуры и моделирование. ‒ 2014. ‒ № 1(29). ‒ С. 43 ‒ 64.
  10. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений [Текст] / Р. Гонсалес, Р. Вудс; пер. с англ. П.А. Чочиа // Техносфера. 2006. 1070 с.

 

References:

  1. Vasyukhin, M.I. (2006). Basics of interactive navigational and controlling geoinformation systems: monographs.
    Lira. 536.
  2. Olenin, Y.A. (2002). Problems of integrated provision of security and territorial security and physical protection of especially important objects. Security systems, 3 (27), 7-26.
  3. Vasiukhin, M.I., Gulevets, V.D., Golovko, B.B. (2009). Improvement of the security level of the airport and its adjoining zones. Bulletin of the NAU, 1, 205-208.
  4. Cherednichenko, V.B., Cherednichenko, K.E. (2012). Biometric Methods in Information Security Systems. Systems of Information Processing, 4 (1), 145-148.
  5. Moroz, A.O. (2011). Biometric Technologies. Methods of fingerprinting, 3, 58-65.
  6. Moroz, A.O. (2011). Biometric human identification technologies. System overview. Mathematical Machines and Systems. Institute of Mathematical Machines and Systems NAU of Ukraine, 1, 39-45.
  7. Trifonova, K.O., Grishikashvili, E.I., Aghajanyan, A.R. (2015). Determination of the iris of the iris for a biometric human identification system. Proceedings of the Odessa Polytechnic University, 1 (45), 107-112.
  8. Canny, J.A. (1986). Computational Approach to Edge Detection, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8 (6), 679-698.
  9. Gryshenkova, N.P. (2014). A review of methods for identifying a person through the iris of the eye. Mathematical Structures and Modeling, 1 (29), 43-64.
  10. Gonzalez, R. (2006). Digital Image Processing. Trans from English PAS Chochia. Technosphere, 1070.