Диссертация (1172947), страница 23
Текст из файла (страница 23)
Суммарный эффект в течение ближайших пяти лет,определяемый снижением количества преступлений и материального ущерба,составит 477 771 тыс. руб.Таким образом, в диссертационной работе представлены новые научнообоснованные решения информационно-аналитической поддержки управлениябезопасностью людей в местах их массового пребывания. Внедрение данныхрезультатов способствует значительному повышению уровня общественнойбезопасности на территории Российской Федерации.153СПИСОК СОКРАЩЕНИЙСписок русскоязычных сокращенийАДСАрхитектура Динамических СвязейАМФАктивная Модель ФормыАНКАнализ Независимых КомпонентАРМАвтоматизированное (-ые) Рабочее(-ие) Место (-а)БДБаза ДанныхВЛДАВероятностный Линейный Дискриминантный АнализВПЧЗВерхний Порог Числа ЗаписейГМГибридный Метод анализа изображенияГФГлавный ФакторИАСИнформационно-Аналитическая CистемаИЕХИнформационная Единица ХраненияКГФКлассификатор Габора-ФишераЛБДЛокальная База ДанныхЛБШЛокальные Бинарные ШаблоныЛДАЛинейный Дискриминантный АнализМГКМетод Главных КомпонентМГСМетод Гибкого Сравнения на графахМДМодуль видео ДетектированияОРСОтносительная Реакция СистемыОКХГОбъединение Крупномасштабных Характеристик ГабораОПОперативная ПамятьОСОперационная СистемаПГЛБШГПоследовательность Гистограмм Локальных БинарныхШаблонов ГабораПВГПредставление Вейвлетом ГабораПОПрограммное Обеспечение154ПОЛПотенциально Опасное ЛицоСОБСистема Обеспечения БезопасностиСУБДСистема Управления Базами ДанныхЦБДЦентрализованная База ДанныхЯИЯдро ИдентификацииЯПЯзык ПрограммированияСписок англоязычных сокращенийAAMActive Appearance Modelsв дословном переводе означает "активные модели внешнеговида"методстатистическихраспознаваниямоделейлицзаизображений,счѐтпостроениякоторыепутемразного рода деформаций могут быть подогнаны подреальное изображениеASMActive Shape Modelsв дословном переводе означает"активные модели форм" метод распознавания лиц за счѐтучетастатистическихсвязеймеждурасположениемозначает"каноническийантропометрических точек на лицахCCACanonical Correlation Analysisвдословномпереводекорреляционный анализ"EEFEqual Error Rateв дословном переводе означает "уровень равенства ошибок"вероятность того, что FRR равна FARFARFalse Acceptance Rateв дословном переводе означает "уровень ложного принятия",ошибка систем детектирования лиц второго рода показываеткакая часть лиц из всего видеопотока система распознает, нона самом деле распознанный объект не находится в БД (или155система путает распознанный объект с другим человеком),иливероятностьложногосовпадениябиометрическиххарактеристик двух людейFailure to Acquire Rateв дословном переводе означает "вероятность отказа сбораданных", ошибка систем детектирования лиц показываетдолю попыток верификации или идентификации, длякоторых система распознавания лиц не может создатьбиометрический шаблонFERFailure to Enroll Rateвдословномпереводеозначает"уровеньотказаврегистрации", вероятность того, что система не сможетзарегистрировать человекаFERETFace Recognition Technologyв дословном переводе означает "технология распознаваниялиц", разработанная агентством DARPA и исследовательскойлабораторией армии США исследовательская программа дляоценки эффективности алгоритмов распознавания лицFNRFalse Negative Rateв дословном переводе означает "уровень отрицательногораспознавания", показывает долю не верно детектированныхлиц модулем детектированияFRRFalse Rejection Rateв дословном переводе означает "уровень ложного отказа",ошибка систем детектирования лиц первого родапоказывает какая часть лиц из всего видеопотока не будетраспознана системой или вероятность отказа доступачеловеку, имеющего допускICAIndependent Component Analysis156в дословном переводе означает "анализнезависимыхкомпонент" (АНК)LBPLocal Binary Patternв дословном переводе означает "локальный бинарныйшаблон" (ЛБШ)LDALinear Discriminant Analysisв дословном переводе означает "линейный дискриминантныйанализ" (ЛДА) аббревиатура используется для обозначенияметода распознавания изображений с соответствующимназваниемLFALocal Feature Analysisв дословном переводе означает "анализ признаков лица"аббревиатураиспользуетсядляобозначенияметодараспознавания изображений с предварительной настройкойалгоритмовраспознаваниявнейроннойсетидляопределения значимости каждого из локальных признакахлицаLGBPHSLocal Gabor Binary Pattern Histogram Sequenceвдословномгистограммпереводелокальногоозначаетбинарного"последовательностьшаблонаГабора"(ПГЛБШГ)NISTNational Institute of Standards and Technologyв дословном переводе означает "Национальный институтстандартов и технологий США"PCAPrincipal Component Analysisв дословном переводе означает "анализ главных компонент"аббревиатура используется для обозначения метода главныхкомпонент (МГК)POIPercent Of Identificationв дословном переводе означает "процент идентификации"157ЛИТЕРАТУРА1.
Алехин Е.М., Брушлинский Н.Н., Вагнер П., Коломиец Ю.И., Соколов С.В.Проблемно-ориентированныеавтоматизированногоэкстреннымииимитационныепроектированияиаварийно-спасательнымисистемыстратегическогослужбамидляуправлениягородов,Вестникроссийской академии естественных наук. М.: РАЕН. 2012/32. Алфимцев А.Н., Демин Н.А. Захват и отслеживание удаленных объектов ввидео-потоке //Инженерный журнал: наука и инновации, 2013, вып.
11.3. Алфимцев А.Н., Лычков И.И., Метод обнаружения объекта в видеопотоке вреальном времени. //Вестник Тамбовского государственного техническогоуниверситета, 2011, т. 17, № 1, с. 44–55.4. БазаданныхColorFERET,[Электронныйресурс],режимдоступа:http://www.nist.gov/itl/iad/ig/colorferet.cfm.5. Бедило М.В., Бердашев Б.Ж., Бутузов С.Ю., Своеступов М.В. О проблемахмежведомственногочрезвычайныхуправленияситуаций,подразделениямиИнтернет-журналпри"Технологииликвидациитехносфернойбезопасности" (http://ipb.mos.ru/ttb) Выпуск № 3 (49), 2013 г.6.
Более 60% преступлений в московском метро раскрыли при помощи камер, 4декабря2014,[Электронныйресурс],режимдоступа:http://izvestia.ru/news/580240.7. Бутузов С.Ю., Гвоздев Е.В. О первоочередных мероприятиях по обеспечениюпожарной безопасности предприятия "мосводоканал", Интернет-журнал"Технологии техносферной безопасности" (http://ipb.mos.ru/ttb) Выпуск № 1(59), 2015 г.8. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. — 6-е изд. стер. — М.:Высш.
шк., 1999.— 576 c.9. Волошин Г.Я., Бурлаков И.А., Косенкова С.Т., Статистические методырешения задач распознавания, основанные на аппроксимационном подходе,Владивосток, ТОИ ДВО РАН, 1992.10. ВолошинГ.Я.,Методыраспознаванияобразов,конспектлекций,Владивостокский государственный университет экономики и сервиса, г.158Владивосток, www.vvsu.ru, 2000.11.
Ворона В. А., Тихонов В. А., Системы контроля и управления доступом, М.,Горячая линия-Телеком, 2010.12. Выступление в Совете Федерации главы московского метрополитена ДмитрияПегова, [Электронный ресурс], режим доступа: http://delate.info/41732-dmitriypegov-ezhednevno-metro-moskvy-perevozit-8-mln-chelovek.html.13.
Гнеденко Б. В. Курс теории вероятности. — 8-е изд. доп. и испр. — М.:Едиториал УРСС, 2005, ISBN 5-354-01091-8.14. Гордиенко Д.М., Карпов А.В., Кириллов Д.С., Косачев А.А., Левченко Е.В.,Шебеко Ю.Н. Данные о частотах возникновения пожаров и пожароопасныхситуацийвобщественныхзданияхразличногоназначенияинапроизводственных объектах. Пожарная безопасность. 2009. № 215. Горелик А.Л., Скрипкин В.А., Методы распознавания, М., Высшая шк., 1977.16.
ГОСТ27990-88,Средстваохранной,пожарнойиохранно-пожарнойсигнализации. Общие технические требования, М., Издательство стандартов,1988.17. ГОСТ 50776-95, Системы тревожной сигнализации. Часть 1, раздел 4.Руководство по проектированию, монтажу и техническому обслуживанию, М.,Госстандарт России, 1995.18.
ГОСТ Р 22.0.02-94, Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Термины иопределения основных понятий, М., Госстандарт России, 1995.19. ГОСТ Р 50659-94, Системы тревожной сигнализации. Часть 2. Требования ксистемам охранной сигнализации. Раздел 2. Требования к извещателям.Общие положения, М., Госстандарт России, 1994.20. ГОСТ Р 50775-95 (МЭК 60839-1-1:1988), Системы тревожной сигнализации.Часть 1. Общие требования, М., Госстандарт России, 1995.21.
ГОСТ Р 50776-95. Системы тревожной сигнализации. Часть 1. Общиетребования.Раздел4.Руководствопопроектированию,монтажуитехническому обслуживанию.22. ГОСТ Р 52551-2006, Системы охраны и безопасности. Термины иопределения, М., Стандартинформ, 2006.23. ГусакА.,Анализсуществующихподходовкраспознаваниюлиц,159[Электронныйресурс],режимдоступа:http://pcnews.ru/blogs/analiz_susestvuusih_podhodov_k_raspoznavaniu_lic568865.html, 25.09.2014.24. Дуда Р., Харт П., Распознавание образов и анализ сцен, М., Мир, 1976.25. Ермолаев А., выступление на IT-форуме C-News 2012, Материалы C-News,[Электронный ресурс], режим доступа: www.cnews.ru, М., 2012.26. Загоруйко Н.Г., Ёлкина В.Н., Емельянов С.В., Лбов Г.С., Пакет прикладныхпрограмм ОТЭКС, М., Финансы и статистика, 1986.27. Загоруйко Н.Г., Методы распознавания и их применение, М., Советское радио,1972.28.
Кельберт М. Я., Сухов Ю. М. Вероятность и статистика в примерах и задачах.Т. ІІ: Марковские цепи как отправная точка теории случайных процессов и ихприложения. М.: МЦНМО, 2009.29. Китаев-Смык Л.А. Психология стресса: психологическая антропологиястресса. М.: Академический Проект, 2009.30. Конохов,Четыремиллиардарублейнасистемуинтеллектуальноговидеонаблюдения для Московского метрополитена, [Электронный ресурс],режим доступа: http://synesis.ru/industry/ transportnaya-infrastuktura.31. Королюк В.С., Портенко Н.И.,Скороход А.В., Турбин А.Ф. Справочник потеории вероятностей и математической статистике. — М.: Наука, 1985.32.
Кузнецов А. О., Мусалимов В. М., Саенко А. П., Трамбицкий К. В.Применение алгоритмов анализа изображений для обнаружения пожаров: Изв.вузов. приборостроение. 2012. Т. 55, № 6.33. Куликов А.А., Развитие и применение методов, алгоритмов и программныхсредствавтоматическойвидеоидентификациидляпредоставленияиндивидуального доступа по изображению лица, диссертация на соисканиеученой степени кандидата технических наук, ФГБОУ ВПО «МАМИ», М.,2014.34. Ладанов И.Д.. Психология управления рыночными структурами.- М., 1997.35. Мазуров В.Д., Математические методы распознавания образов, уч.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
