Dissertations / Theses on the topic 'Біометричний метод'

Метою доповіді є аналіз існуючих методів біометричної ідентифікації та автентифікації, обґрунтований вибір методів для подальшого дослідження та практичного застосування. Найбільшу ефективність захисту забезпечують системи, в яких біометричні методи поєднуються з іншими апаратними засобами автентифікації або декількома різними типами біометричної ідентифікації.

Однією з актуальних задач розвитку інформаційних технологій на сучасному етапі є забезпечення надійного захисту інформації. Існуючі сьогодні методи захисту інформації поділяють на: апаратні, програмні, змішані. Останні поєднують у собі як апаратні, так і програмні засоби. Задача захисту інформації є особливо актуальною в умовах активного розвитку систем електронної торгівлі та банківських операцій, систем дистанційного навчання та великих корпоративних мереж, де циркулює конфіденційна інформація. Як альтернатива парольній системі або її доповнення може розглядатися ідентифікація користувачів за біометричними характеристиками. Біометричні технології ідентифікації та автентифікації мають низку переваг перед традиційними і знаходять все більше застосування у системах захисту об’єктів інформаційної діяльності.

Підвищення рівня застосування різноманітних технологій, у тому числі біометричних, передбачено різними нормативно-правовими актами серед шляхів розв’язання проблеми протидії злочинності. Наприклад, відповідно до Стратегії розвитку Державної прикордонної служби у 2020 р. повинна бути завершена модернізація та укомплектованість підрозділів прикордонного контролю програмно-технічними комплексами з функціями оброблення інформації про осіб, які перетинають державний кордон, їх паспортних документів з використанням електронних носіїв інформації, у тому числі з функцією біометричного контролю.
Підвищення рівня застосування різноманітних технологій, у тому числі біометричних, передбачено різними нормативно-правовими актами серед шляхів розв’язання проблеми протидії злочинності. Наприклад, відповідно до Стратегії розвитку Державної прикордонної служби у 2020 р. повинна бути завершена модернізація та укомплектованість підрозділів прикордонного контролю програмно-технічними комплексами з функціями оброблення інформації про осіб, які перетинають державний кордон, їх паспортних документів з використанням електронних носіїв інформації, у тому числі з функцією біометричного контролю.

Проаналізовано найпоширеніші методи автентифікації користувачів в ОС Android. Проведено аналіз переваг та недоліків кожного з методів, а також запропоновано власний метод автентифікації користувачів в ОС Android.
This research paper describes a common user authentication methods in the Android OS. An analysis of the advantages and disadvantages of each method, as well as offer their own user authentication method on the Android OS.

Проаналізовано найпоширеніші методи автентифікації користувачів в ОС Android. Проведено аналіз переваг та недоліків кожного з методів, а також запропоновано власний метод автентифікації користувачів в ОС Android
This research paper describes a common user authentication methods in the Android OS. An analysis of the advantages and disadvantages of each method, as well as offer their own user authentication method on the Android OS.

Дисертація присвячена вирішенню задачі автентифікації користувачів (АК) інформа-ційних систем (ІС) за їх біометричними характеристиками. В роботі спочатку проаналізо-вані існуючі типи АК ІС; вдосконалено класифікацію біометричних систем розпізнавання; обрані біометричні характеристики, оптимальні для автентифікації, за їх допомогою, ко-ристувачів ІС, а саме клавіатурний почерк (КП) та рукописний почерк (РП); виконано по-рівняльний аналіз найбільш поширених методів розпізнавання за обраними біометрични-ми характеристиками. Проаналізовані існуючі види нейронних мереж та обраний най-більш придатний їх різновид для вирішення задачі АК, а саме імовірнісна нейронна мере-жа (ІНМ). Запропоновані та програмно реалізовані методи АК ІС за їх КП та РП за допо-могою ІНМ. Важливою складовою вдосконалених методів є розроблені методи первин-ної обробки зразків почерку, використання яких збільшує імовірність правильного роз-пізнавання (ІПР) користувачів ІС. На основі результатів проведених експериментів, за допомогою розробленого програмного забезпечення, здійснено вибір конфігураційних па-раметрів, налаштування яких є найбільш критичним для збільшення ІПР користувачів ІС при їх автентифікації за КП і РП та отримана оцінка ІПР користувачів ІС за обраними бі-ометричними характеристиками, яку забезпечує використання ІНМ.
Thesis is devoted to solving the problem of authentication of information systems users (AISU) by their biometric characteristics. The work first analyzes the existing types AISU; the classification of biometric recognition systems has been improved; selected biometric characte-ristics, optimal for authentication, with their help, users of information systems, namely keystro-ke pattern and handwriting; a comparative analysis of the most common recognition methods by selected biometric characteristics was performed. Existing types of neural networks were analy-zed and their most suitable variant was chosen for solving the AISU problem, namely probabi-listic neural network (PNN). The methods AISU by their keystroke pattern and handwriting by means of PNN are offered and programmatically implemented. An important component of advanced methods is developed methods of primary processing of samples of keystroke pattern and handwriting, the using these methods increases the probability of correct recognition of in-formation systems users. The choice of configuration parameters was carried out on the basis of the results of the experiments and using the developed software. Adjusting these configuration parameters is the most critical to increasing the probability of correct recognition of the informa-tion systems users when they are authenticated by keystroke pattern and handwriting. The esti-mation of probability of correct recognition of information systems users by the selected biomet-ric characteristics, which is provided by the use of PNN, was obtained.

Метою доповіді є проведення порівняльного аналізу загроз безпеки у системах розумного будинку. Для визначення необхідних засобів захисту проводиться оцінка ризиків. Ґрунтуючись на результатах проведеної оцінки ризиків, визначаються найбільш небезпечні загрози.

У дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-прикладну проблему у галузі інструментального забезпечення біоінформатики – розвиток теоретичних засад і нових підходів до удосконалення комп’ютерних систем опрацювання біосигналів на основі широкого використання штучних нейромереж і технологій глибинного навчання. Представлено концепцію трьох системних рівнів комп’ютерного опрацювання біосигналів, що базується на чіткому розмежуванні функцій системних рівнів від методів і засобів, що їх реалізують. Таке розділення сприяє структуризації знань, уможливлює оцінювання ефективності різних методів і вибір кращих проектних рішень із урахуванням специфіки завдань, умов і сценаріїв. Автоматизовано пошук оптимальних значень гіперпараметрів багатошарового нейрокласифікатора шляхом використання простої прогностичної моделі машинного навчання. Це дає змогу на 4 порядки скоротити час пошуку порівняно із повним перебором в просторі можливих значень. Розроблено і апробовано підхід до виявлення і коригування залишкових аномалій в біосигналах, який базується на застосуванні нейромережевих автоенкодерів для нелінійної фільтрації завад, зосереджених в тій самій частині спектру, що й корисний сигнал. Застосування підходу у 5-7 разів зменшує похибку ідентифікації. Результати роботи можуть бути застосовані до різних прикладних задач, у таких сферах як кібербезпека та системи доступу (біометрична ідентифікація), робототехніка (нейромережеві інтерфейси управління) і афективна інформатика (аналіз психоемоційного стану), а також у медицині (діагностика, клінічні дослідження тощо). В диссертационной работе решена актуальная научно-прикладная проблема в области инструментального обеспечения биоинформатики - развитие теоретических основ и новых подходов к совершенствованию компьютерных систем обработки биосигналов на основе широкого использования искусственных нейронных сетей и технологий глубинного обучения. Представлена концепция трех системных уровней компьютерной обработки биосигналов, основанная на четком разграничении функций системных уровней от методов и средств, которые используются для их реализации. Такое разделение способствует структуризации знаний, позволяет оценить эффективность различных методов и выбрать лучшие проектные решения с учетом специфики задач, условий и сценариев. Автоматизирован поиск оптимальных значений гиперпараметров многослойного нейроклассификатора путем использования простой прогностической модели машинного обучения. Это позволяет на 4 порядка сократить время поиска по сравнению с полным перебором в пространстве всех возможных значений. Разработан и апробирован подход к выявлению и коррекции остаточных аномалий в биосигналах, основанный на применении нейросетевых автоэнкодеров для нелинейной фильтрации помех, сосредоточенных в той же части спектра, и полезный сигнал. Применение коррекции аномалий в 5-7 раз уменьшает погрешность идентификации. Результаты работы могут быть применены в различных направлениях, таких как компьютерная безопасность и системы доступа (биометрическая идентификация), робототехника (нейросетевые интерфейсы управления) и аффективная информатика (анализ психоэмоционального состояния), а также в медицине (диагностика, клинические исследования и т.п.). The thesis solves a scientific problem in the field of instrumental support of bioinformatics - the development of theoretical foundations, improvement of methodological, algorithmic, software, and technical basis of the computer systems for processing of biosignals and data based on the extensive use of artificial neural networks and deep learning technologies. Current state and future perspectives of machine learning usage in the computer bioinformatics systems are analyzed in the thesis. It is shown that the heterogeneousness of data and a wide range of bioinformatics tasks influenced the development of specialized solutions for each separate domain or application. This complicates the possibility to compare the effectiveness of certain methods as well as the usage of the best system design variants for the new tasks. A novel framework related to the development of principles for the design of the biosignals computer processing systems involving a combination of machine learning techniques and digital signal processing is presented in the thesis. The expediency of separation of the system levels within the process of biosignals processing is reasoned, and their functions are outlined. Innovativeness of the suggested approach lies in the separation of functions of the lower, middle, and upper levels from methods with the help of which they are realized, as well as from the implementation variants for these methods based on the hardware and software components. The middle system level is significantly invariable both in regards to the task to be solved and to the biosignal type. At the same time, the upper level is specific as to the final application, and the lower level is specific as to the type of biosignal. Distinct outlining of functions for each system level and the inter-level interfaces opens perspectives for information structuring during the analysis of the known decisions, which simplifies the analysis and comparison of the effectiveness of these solutions. The design process of the computer system for the specific tasks gets simplified and potentially quickens due to the possibility of transferring the best results among the related tasks. On the basis of the developed three system levels concept the range of tasks related to machine learning application and biosignals processing on all the system levels was studied and analyzed. A novel method of optimal hyperparameters selection for a multilayer neural network classifier based on the Monte Carlo method and predictive modeling was developed and introduced in the thesis, new algorithms for detection and correction of anomalies in ECG-signals were presented as well. This resulted in reduction of hyperparameters optimization time by 4 orders compared to a grid search approach in the entire hyperspace of possible values. A new approach to the detection and correction of residual anomalies in biosignals was developed and tested. This approach is based on the use of neural network autoencoders for nonlinear filtering of distortions that are located in the same spectral band as the useful signal and its application reduces identification error by 5-7 times. A method of software conditioning of biosignals was developed, which enabled parameters unification of digital records of biosignals from open databases by resampling, rescaling, time normalization, etc. and its application improves the issue of low data volume while deep neural networks training. A comprehensive study of the influence of the variability of ECG signal acquisition systems (different data sets, sampling frequency, recording duration, data volume) on the accuracy of biometric identification was performed. The obtained results proved sufficient stability and reliability of the electrocardiogram as a biometric marker and confirmed the possibility of its real-world application in biometric identification systems. Neural network equalizer was designed for dynamical error correction of bioimpedance sensors, which resulted in expanding the operating frequency band up to 100 times. Functionality was expanded, metrological characteristics were improved and the speed of the digital rheograph was doubled by improving the Howland current pump by compensating the basic bioimpedance with a coded potentiometer (trimmer) and using a direct digital synthesis of orthogonal probing signals. Intelligent processing of vibroarthrography signals based on a combination of machine learning algorithms and wavelet decomposition was developed, which allowed to achieve better accuracy in terms of knee joint disorders analysis. The results of the work can be used in various applications, such as cybersecurity and access systems (biometric identification), robotics (bio-machine control interfaces), and affective informatics (psycho-emotional state analysis), as well as a medical domain (diagnostics, clinical trials).

В дипломній роботі магістра виконано дослідження алгоритмічного та програмного забезпечення біометричної ідентифікації особи за голосом в комп’ютерних системах. В роботі розглянуто системи біометричної ідентифікації особи, основні переваги і недоліки біометрії, зокрема ідентифікації за голосом. Розглянуто сфери застосування, компанії світового рівня що вже розглядають цю технологію. Під час виконання дипломної роботи магістра було досліджено математичні моделі та методи класифікації. Серед розглянутих методів: метод Евкліда, метод опорних векторів та метод багатошарового перцептрона Румельхарта. Ці методи були протестовані завданням бінарної класифікації, на основі дослідів була вибрана система, алгоритм якої був найкращим для виконання завдання бінарної класифікації особи за голосом. У роботі наведені дані що-до помилок першого і другого роду, на основі проведених тестів. Досліджено алгоритми: фільтрації, фіксування голосової активності, видобування ознак голосу з аудіопотоку.

Проект виконано на кафедрі біотехнічних систем Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя
Роботу присвячено питанням підвищення ефективності методу біометричної аутентифікації людини за відбитками пальців. Проаналізовано відомі методи аутентифікації особи, зокрема статичні та динамічні і встановлено, що методи біометричної аутентифікації є більш точними в порівнянні з іншими методами. Метод аутентифікації за відбитками пальців відрізняється відносною простотою та підвищеною надійністю. Проаналізовано основні недоліки методу та шляхи їх усунення для підвищення ефективності методу.
The work is devoted to the questions of increasing the efficiency of the method of biometric authentication of a person by fingerprints. Known methods of identity authentication, in particular static and dynamic, are analyzed and biometric authentication methods are found to be more accurate than other methods. The fingerprint authentication method is relatively simple and has increased reliability. The main disadvantages of the method and the ways of their elimination to increase the efficiency of the method are analyzed.
ЗМІСТ ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1 ЗАДАЧА АУТЕНТИФІКАЦІЇ 1.1 Задача аутентифікації користувача 12 1.2 Сучасні методи біометричної ідентифікації 15 1.3 Задача ідентифікації особи за відпечатками пальців 22 1.4 Висновки до розділу 1 23 РОЗДІЛ 2. МЕТОД АУТЕНТИФІКАЦІЇ ОСОБИ ЗА РИСУНКОМ ВІДБИТКІВ ПАЛЬЦІВ 25 2.1 Основи методу аутентифікації особи за рисункави відбитків пальців 25 2.2 Аналіз стандартів аутентифікації осіб за відбитками пальців 28 2.3 Особливості проведення порівняння рисунків відбитків пальців за локальними ознаками 28 2.4 Методи опрацювання рисунків відбитків пальців 30 2.5 Методи цифрової обробки зображень при опрацюванні рисунків відбитків пальців 30 2.6 Висновки до розділу 2 36 РОЗДІЛ 3. МЕТОД ОПТИМІЗАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ РИСУНКІВ ВІДБИТКІВ ПАЛЬЦІВ 38 3.1 Перетворення Габора 38 3.2 Застосування фільтра Габора до опрацювання зображень 39 3.3 Обробка двовимірного зображення фільтром Габора 44 3.4 Висновки до розділу 3 45 РОЗДІЛ 4. РЕЗУЛЬТАТИ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ МЕТОДУ БІОМЕТРИЧНОЇ АУТЕНТИФІКАЦІЇ ЗА ВІДБИТКАМИ ПАЛЬЦІВ 46 4.1 Алгоритм опрацювання рисунків відбитків пальців 46 4.2 Нормалізація зображення 48 4.3 Просторова орієнтація зображення 49 4.4 Бінаризація зображення 51 4.5 Застосування фільтра Габора 52 4.6 Висновки до розділу 4 53 РОЗДІЛ 5. СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 54 5.1 Методика проведення медико-біологічних досліджень 54 5.2 Обґрунтування вибору УДК напряму наукового дослідження 56 РОЗДІЛ 6. ОБҐРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ 59 6.1 Науково-технічна актуальність науково-дослідної роботи 59 6.2 Розрахунок витрат на проведення науково-дослідної роботи 60 6.3 Науково-технічна ефективність науково-дослідної роботи 66 6.4 Висновки до розділу 6 70 РОЗДІЛ 7. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 71 7.1 Охорона праці 71 7.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 72 РОЗДІЛ 8. ЕКОЛОГІЯ 83 8.1. Актуальність охорони навколишнього середовища та екології 83 8.2. Характеристика промислових хімічних речовин 84 8.3 Методи очистки повітря 86 ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ 90 Бібліографія 92 ДОДАТКИ 95

Дипломна робота присвячена дослідженню сучасних технологій біометричної ідентифікації користувачів у комп’ютерних мережах. Виконано огляд біометричних способів ідентифікації та автентифікації людини за рисами обличчя, а також наведено відомості про існуючі системи ідентифікації та програми для автентифікації по обличчю. На основі дослідження зразків у вигляді цифрових фото людини розроблено спосіб виділення біометричних ознак за контрольними точками, як теоретичну основу для створення блоку розрахунку біометричних параметрів людини в системах контролю доступу. Досліджено роботу системи контролю доступу на основі розробленого способу виділення біометричних параметрів, методики розрахунку похибки вимірювань при формуванні біометричних еталону та міри Хеммінга в ролі вирішального правила. Встановлено, що застосування п’яти контрольних точок дає змогу виділити 15 біометричних параметрів. Такої кількості цілком достатньо для перевірки працездатності розробленого підходу. В реальних системах цю кількість пропонується збільшувати для отримання більш точних індивідуальних ознак. Об’єктом дослідження є ідентифікація користувачів в комп’ютерних мережах. Предметом дослідження є методи і засоби біометричної ідентифікації.

Дипломна робота присв’ячена розробці інформаційної системи для збору та аналізу сигналів біометричної ідентифікації на прикладі відбитків пальців. В першому розділі дипломної роботи описані біометричні засоби. Висвітлено інформаціні системи для біометричної аутентифікації користувачів на основі відбитків пальців. Розглянуто методи опрацювання відбитків пальців. Проаналазовано публікацій в предметній області. В другому розділі дипломної роботи методи автоматизації процесів ідентифікації відбитків пальців. Досліджено методи індексування відбитків пальців. Подано порівняльний опис системи ідентифікації відбитків пальців. В третьому розділі дипломної роботи описано програмне забезпечення інформаційної системи. наведена архітектура розробленої інформаційної системи. Проаналізовано методи індексування з широкоширеним розподілом цінності. Проведено обчислювальний експеримент. Об’єкт дослідження: процеси збирання та опрацювання біометричних сутностей на прикладі відбитків пальців. Предмет дослідження: методи збирання та аналітичного опрацювання быометричних сутностей на прикладі відбитків пальців.
Thesis is devoted to the development of an information system for the collection and analysis of biometric identification signals on the example of fingerprints. The first section of the thesis describes biometric tools. Information systems for biometric authentication of users based on fingerprints are highlighted. Methods of fingerprint processing are considered. Publications in the subject area are analyzed. In the second section of the thesis methods of automation of fingerprint identification processes. Methods of indexing fingerprints are investigated. A comparative description of the fingerprint identification system is given. The third section of the thesis describes the software of the information system. the architecture of the developed information system is given. Indexing methods with a wide distribution of value are analyzed. A computational experiment was performed. Object of research: processes of collecting and processing biometric entities on the example of fingerprints. Subject of research: methods of collection and analytical processing of biometric entities on the example of fingerprints.
ВСТУП ...8 1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ ...10 1.1 Біометричні засоби ...10 1.2 Інформаціні системи для біометричної аутентифікації користувачів на основі відбитків пальців ...11 1.3 Методи опрацювання відбитків пальців ...13 1.3.1 Методи отримання відбитків пальців з пористих поверхонь ...14 1.3.2 Методи отримання відбитків пальців з пористих поверхонь ...14 1.4 Аналіз публікацій в предметній області ...15 1.5 Висновок до першого розділу ...17 2 АНАЛІЗ МЕТОДІВ, СИСТЕМ ТА ПРОЄКТУВАННЯ СИСТЕМИ БІОМЕТРИЧНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ВІДБИТКІВ ПАЛЬЦІВ ...18 2.1 Методи автоматизації процесів ідентифікації відбитків пальців ...18 2.1.1 Сегментація відбитків пальців ...18 2.1.2 Оцінка та покращення якості відбитків пальців ...21 2.1.3 Структурні елементи відбитків пальців ...24 2.1.4 Збіг відбитків пальців ...28 2.2 Методи індексування відбитків пальців ...30 2.3 Системи ідентифікації відбитків пальців ...32 2.3.1 Ручний аналіз відбитків пальців ...32 2.3.2 Напівавтоматизований аналіз відбитків пальців ...33 2.3.3 Автоматизована система ідентифікації відбитків пальців ...34 2.4 Висновок до другого розділу ...35 3 ОБЧИСЛЮВАЛЬНИЙ ЕКСПЕРИМЕНТ ...36 3.1 Програмне забезпечення інформаційної системи ...36 3.2 Архітектура розробленої інформаційної системи ...36 3.3 Методи індексування з широкоширеним розподілом цінності ...37 3.3.1 Тріангуляція Делауні ...37 3.3.2 Розширена триангуляція Делауні ...40 3.3.3 Покоління індексної цілісності ...40 3.4 Обчислювальний експеримент ..44 3.4.1 Підготовка експерименту ...44 3.4.2 Бази даних відбитків пальців ...45 3.4.3 Метрики виконання ...46 3.4.4 Аналіз виконання експерименту ...47 3.4.5 Обчислювальна складність ...50 3.5 Висновок до третього розділу ...50 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ ...51 4.1 Небезпечні й шкідливі фактори при виконанні робіт за комп’ютером ...51 4.2 Створення і функціонування системи моніторингу довкілля з метою інтеграції екологічних інформаційних систем, що охоплюють певні території ...54 ВИСНОВКИ ...57 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ ...58 ДОДАТКИ

Роботу присвячено обґрунтуванню методу ідентифікації особи у телекомунікаційній мережі.Розглянуто існуючі методи ідентифікації особи за характеристиками біометричних даних та встановлено, що такі методи вирізняються вищою точністю. Обґрунтовано метод ідентифікаціїособи за голосовим сигналом, який є надійним та дешевим у реалізації.Застосовуючи у такому методі оптимальні способи обробки аудіо сигналів ідентифікація здійснюється з високою достовірністю. В якості інформативних параметрів голосових сигналів запропоновано використати формантні частоти амплітудного спектру голосових сигналів та значення частоти основного тону.
The master's thesis is devoted to solving the actual scientific and practical problem of developing methods of providing information and functional security of wireless infrastructure on the basis of hardware separation of subscribers to increase the level of its protection against security threats of various nature, which consist in the developed theoretical bases, methods, models and tools wireless systems and networks.
ВСТУП 10 РОЗДІЛ 1 ВИБІР НАПРЯМКУ ТА ТЕМИ НАУКОВОГО ДОСЛІДЖЕННЯ 14 1.1 Завдання ідентифікації та аутентифікації користувача 14 1.2 Актуальні способи ідентифікації особи 23 1.3 Основні засади роботи систем біометричної ідентифікації 37 1.4 Описовий аналіз проблематики голосової ідентифікації 43 1.5 Висновки до розділу 1 46 РОЗДІЛ 2 МЕТОДОЛОГІЇ ОБРОБКИ ГОЛОСОВИХ СИГНАЛІВ ДЛЯ ЗАДАЧІ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ОСОБИ 47 2.1 Завдання ідентифікації особи 47 2.2. Аналіз процедури утворення голосового сигналу та моделей процесу породження голосу 48 2.3 Основні вимоги до методології обробки аудіо сигналів для задачі голосової ідентифікації особи 56 2.4 Метод дослідження голосового сигналу з метою ідентифікації користувача 58 2.5 Висновки до розділу 2 62 РОЗДІЛ 3 ЕКСПЕРИМЕНТ З ВІДБОРУ ГОЛОСОВИХ СИГНАЛІВ 63 3.1 Обгрунтування структури експерименту з відбору голосових сигналів 63 3.2 Обгрунтування відбору параметрів мікрофона 64 3.3 Обгрунтування відбору параметрів АЦП у звуковій карті 65 3.4 Висновки розділу 3 67 РОЗДІЛ 4 ОБРОБКА ГОЛОСОВИХ СИГНАЛІВ З МЕТОЮ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ОСОБИ 68 4.1 Визначення частотних параметрів формант голосових сигналів 68 4.2 Обчислення значень періоду основного тону голосових сигналів 70 4.3 Висновки до розділу 4 75 РОЗДІЛ 5 СПЕЦАЛЬНА ЧАСТИНА 77 5.1 Метрологічне забезпечення наукового дослідженя 77 5.2 Побудова прикладного програмного забезпечення для розв’язування наукової задачі 78 РОЗДІЛ 6 ОБҐРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ 85 6.1. Визначення стадій технологічного процесу та загальної тривалості проведення науково-дослідних робіт 85 6.2. Визначення витрат на оплату праці та відрахувань на соціальні заходи 88 6.3. Розрахунок витрат на електроенергію 92 6.4 Розрахунок витрат на матеріали 92 6.5 Розрахунок суми амортизаційних відрахувань 93 6.6 Обчислення накладних витрат 94 6.7 Складання кошторису витрат та визначення собівартості науково-дослідних робіт 95 6.8 Розрахунок ціни науково-дослідних робіт 96 6.9 Визначення економічної ефективності і терміну окупності капітальних вкладень 96 6.10 Висновок до розділу 6 98 РОЗДІЛ 7 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 99 7.1 Охорона праці 99 7.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 110 РОЗДІЛ 8 ЕКОЛОГІЯ 114 8.1 Електромагнітне забруднення довкілля, його вплив на людину, шляхи його зменшення 114 8.2 Джерела шуму і вібрацій, методи їх знешкодження 116 ВИСНОВКИ 120 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 122