Методи та програмні засоби виявлення пошкоджених даних при скануванні зображень оптичними сенсорами
Вантажиться...
Дата
2022-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Розмір пояснювальної записки – 166 аркушів, містить 44 ілюстрації, 4 додатки.
Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему в області апаратної ідентифікації фальшованих банкнот на основі оптичних сигналів щодо налаштування програмного забезпечення систем валідації, точність і надійність роботи яких залежить від якості даних, використаних для підготовки моделей розпізнавання. Показано неефективність ручних методів забезпечення релевантності тренувальної вибірки та виявлено проблему в автоматизації процесу виявлення аномальних екземплярів даних, що дозволить суттєво скоротити час збирання даних та ефективність результуючих моделей валідації банкнот.
Мета дослідження: підвищення ефективності розпізнавання фальшивих банкнот за рахунок автоматизації процесу виявлення пошкоджених сканів.
Об’єкт дослідження: процес виявлення аномалій при скануванні банкнот оптичними сенсорами.
Предмет дослідження: алгоритмічне та програмне забезпечення виявлення аномалій при скануванні зображень оптичними сенсорами.
Для реалізації поставленої мети сформульовані та вирішені наступні завдання:
– аналіз характеристик дійсних банкнот на основі результатів їх сканування;
– аналіз ознак аномалій в даних результатів сканування банкнот;
– дослідження існуючих методів виявлення аномалій на зображеннях та багатовимірних даних;
– розробка критеріїв та алгоритмів для їх реалізації для виявлення аномальних банкнот на основі їх спостережуваних і теоретичних ознак;
– експериментальне дослідження ефективності запропонованих критеріїв на змодельованих та реальних даних;
– розробка кросплатформеної бібліотеки для програмної реалізації запропонованих критеріїв та обробки даних сканування банкнот;
– розробка програмного засобу для аналізу та автоматичного виявлення шахрайських банкнот на основі їх правильних реалізацій.
Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що запропоноване алгоритмічне забезпечення для виявлення аномальних реалізацій сканування банкнот засноване на чотирьох емпіричних та двох теоретичних критеріях нормальності даних; розроблено архітектуру та програмний інтерфейс бібліотеки, яка реалізує запропоновані методи виявлення аномалій та сутність, що виконує роль декоратора і контейнера для низькорівневих структур даних, сканів, і процедур для роботи з ними у вигляді двовимірних матриць.
Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблено програмне забезпечення, яке реалізує експериментально обґрунтований алгоритм виявлення аномалій на реалізаціях сканування банківських білетів оптичними сенсорами, що може застосовуватися в автоматизованих та напівавтоматизованих системах обробки великих масивів даних.
Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського».
Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на ХІІ Міжнародної науково-практичної конференції «Комплексне забезпечення якості технологічних процесів та систем» (КЗЯТПС-2022) – м. Чернігів.
Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в:
Корзун І., Павлов О. Методи та програмні засоби виявлення пошкоджених даних при скануванні зображень оптичними сенсорами // ХІІ Міжнародна науково-практична конференція «Комплексне забезпечення якості технологічних процесів та систем» (КЗЯТПС-2022). Секція 8. Інформаційні системи та технології. Комп’ютерна інженерія. Кібербезпека. Інформаційно-вимірювальні системи. Матеріали конференції. – Чернігів. – 2022. 26–27 травня 2022 р. – С. 185 – 186.
Корзун І., Павлов О. Методи і програмні засоби виявлення аномалій при скануванні банкнот оптичними сенсорами // Друга Всеукраїнська науково-практична конференція молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2022). Секція кафедри інформатики та програмної інженерії. Матеріали конференції. – Київ. – 2021. 15–16 червня 2022 р.
Опис
Ключові слова
банкнота, виявлення аномалій, відстань Махаланобіса, метод головних компонент, зменшення вимірності, помилка відтворення, banknote, anomaly detection, Mahalanobis distance, principal comonents analysis, dimensionality reduction, reconstruction error
Бібліографічний опис
Корзун, І. М. Методи та програмні засоби виявлення пошкоджених даних при скануванні зображень оптичними сенсорами : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Корзун Ілля Михайлович. – Київ, 2022. – 166 с.