Методи та програмні засоби виявлення пошкоджених даних при скануванні зображень оптичними сенсорами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПавлов, Олександр Анатолійович
dc.contributor.authorКорзун, Ілля Михайлович
dc.date.accessioned2023-01-19T08:40:47Z
dc.date.available2023-01-19T08:40:47Z
dc.date.issued2022-06
dc.description.abstractenExplanatory note size – 166 pages, contains 44 illustrations, 4 applications. Topicality. Examines the problem in the field of identification of counterfeit banknotes based on optical signals regarding the configuration of validation systems software. The accuracy and reliability of those systems mostly depends on the quality of data used to prepare recognition models. The work has identified inefficiency of manual methods of ensuring the relevance of the training samples and the need to automate the process of anomaly detection to reduce the time needed for production. The aim of the study. Improving the efficiency of the counterfeits recognition by automating the process of detecting damaged scans. Object of research: the process of anomaly detection when scanning banknotes with optical sensors. Subject of research: algorithms and software for anomalies detection when scanning images with optical sensors. To achieve this goal, formulated and solved the following tasks: – analysis of valid banknotes characteristics based on their scanning data; – analysis of anomalies signs in the data of banknote scanning results; – study of existing methods for anomalies detection in images and multidimensional data; – development of criteria of genuineness for detecting anomalous banknotes based on their observed and theoretic features; – experimental study of the effectiveness of the proposed criteria on simulated and real data; – development of a cross platform mathematical library for software implementation of the proposed criteria and processing of the banknotes scanning data; – development of software for the fraudulent banknotes analysis and detection; The scientific novelty of the results of the master’s dissertation is the proposed algorithmic software for detecting anomalous implementations of banknote scanning based on four empirical and two theoretical criteria of data normality. The architecture and software interface of the library has been developed, which implements the proposed methods for detecting anomalies and the interface for low-level data structures, scans, and procedures for working with them in the form of two-dimensional matrices The practical value of the obtained results is the software developed, which implements an experimentally substantiated algorithm for detecting anomalies in the implementation of banknote scanning by optical sensors, which can find its application in automated and semi-automated systems for processing large data sets. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. Work was performed at the Department of Informatics and Software Engineering of the National Technical University of Ukraine «Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky». Approbation. The scientific provisions of the dissertation tested at the XII International scientific-practical conference «Integrated quality assurance of technological processes and systems» (KZYATPS-2022) – Chernihiv. Publications. The scientific provisions of the dissertation published in: Korzun I., Pavlov O. Methods and software for detecting damaged data when scanning images with optical sensors // XII International scientific-practical conference «Integrated quality assurance of technological processes and systems» (KZYATPS-2022). Section 8. Information Systems and Technologies. Computer Engineering. Cybersecurity. Information and Measurement Systems. Conference materials. – Chernihiv. – 2022. May 26–27, 2022 – P. 185 – 186. Korzun I., Pavlov O. Methods and software for detecting damaged data when scanning banknotes with optical sensors // Second all-ukrainian scientific and practical conference of young scientists and students «Software engineering and advanced information technologies» (SoftTech-2021). Section of the Department of Informatics and Software Engineering. Conference materials. – Kyiv. – 2022. June 15–16, 2022.uk
dc.description.abstractukРозмір 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.uk
dc.format.page166 с.uk
dc.identifier.citationКорзун, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51971
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectбанкнотаuk
dc.subjectвиявлення аномалійuk
dc.subjectвідстань Махаланобісаuk
dc.subjectметод головних компонентuk
dc.subjectзменшення вимірностіuk
dc.subjectпомилка відтворенняuk
dc.subjectbanknoteuk
dc.subjectanomaly detectionuk
dc.subjectMahalanobis distanceuk
dc.subjectprincipal comonents analysisuk
dc.subjectdimensionality reductionuk
dc.subjectreconstruction erroruk
dc.subject.udc004.89, 004.932.2uk
dc.titleМетоди та програмні засоби виявлення пошкоджених даних при скануванні зображень оптичними сенсорамиuk
dc.title.alternativeDamage Detection Methods and Software Using Optical Image Scanning Sensorsuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Korzun_magistr.pdf
Розмір:
4.04 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІПІ)
Магістерські роботи