Academic literature on the topic 'Біометричний метод'

ПРАВОВЕ РЕГУЛЮВАННЯ ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧЧЯ У статті досліджуються проблемні питання правового регулювання систем розпізнавання обличчя, які сьогодні широко використовуються у світі та в Україні. Проаналізовано досвід регулювання захисту персональних даних у законодавстві ЄС, де розроблені чіткі правила використання систем біометричної ідентифікації осіб у режимі реального часу. Відповідно до Загального регламенту захисту даних (GDPR) біометричні дані є особливим видом персональ­них даних, отриманих внаслідок спеціального технічного опрацювання, що стосується фізичних, фізіологічних чи поведінкових ознак фізичної особи, таких як зображення обличчя чи дактилоскопічні дані, що дозволяють одно­значно ідентифікувати або підтверджують однозначну ідентифікацію фізичної особи. GDPR, за загальним прин- ципом, забороняє обробку біометричних даних у режимі реального часу. GDPR класифікує зображення обличчя та іншу біометричну інформацію як особливу категорію даних із додатковими обмеженнями на їх використання. Важливою гарантією реалізації права на захист персональних даних є встановлене у ст. 17 GDPR право на стирання (забуття). Зокрема, видалення контролером персональних даних працівника після звільнення є обов'яз­ковим на вимогу суб'єкта даних, якщо немає іншої законної підстави для опрацювання. На жаль, цивільне зако­нодавство України щодо захисту персональних даних не передбачає такого імперативного правила. У Євросоюзі випадки притягнення до відповідальності за порушення вимог GDPR вже є дуже розповсюдже­ними. В Україні контроль за додержанням законодавства про захист персональних даних покладено на Уповнова­женого Верховної Ради України з прав людини, однак за відсутності в Україні законодавства, котре регулює вико­ристання систем відеоспостереження, здійснення належного контролю за використанням біометричних даних, одержаних за їх допомогою, сьогодні є неможливим. Відповідно до Білої книги зі штучного інтелекту системи відеоспостереження з метою обробки біометричних даних можуть використовуватися тільки у виняткових, належним чином обґрунтованих і адекватних випадках на підставі законодавства ЄС або національного законодавства. Згідно з регуляторними правилами Європейської Комісії всі системи штучного інтелекту, призначені для вико­ристання для віддаленої біометричної ідентифікації осіб, вважаються ризикованими та підлягають попередній оцінці відповідності регулятором. Використання віддаленої біометричної ідентифікації у режимі реального часу в загальнодоступних приміщеннях для цілей правопорядку забороняється у принципі, за кількома вузькими винят­ками, які суворо визначені, обмежені та регламентовані. Вони включають використання для правоохоронних цілей цілеспрямованого пошуку конкретних потенційних жертв злочинів, включаючи зниклих дітей; відповідь на безпосередню загрозу теракту; виявлення та встановлення осіб, котрі вчинили тяжкі злочини. Зроблено висновок про необхідність приведення законодавства України про захист персональних даних до високих стандартів Євросоюзу.

У роботі запропоновано метод очищення від шуму візуальної біометричної інформації за рахунок визначення структури моделі згладжуючої фільтрації візуальної інформації про ідентифіковану особистість на основі статистичного оцінювання якості очищення від шуму двовимірного сигналу. В результаті проведеного системного аналізу сучасних методів очищення зображення від шуму встановлено, що розглянуті методи мають один або більше з таких недоліків: не автоматизовано вибір структури та параметрів моделі фільтра та/або невисока точність очищення від адитивного та мультиплікативного шуму. Тому актуальною є розробка методу очищення від шуму візуальної біометричної інформації для проведення попередньої обробки зображення обличчя людини, що забезпечить необхідну якість зображень і не вимагатиме трудомісткої процедури визначення значень параметрів оператором на основі емпіричного досвіду. Визначено структуру моделі згладжуючої фільтрації. Запропоновано характеристики та критерій якості очищення від шуму візуального сигналу. Для визначення параметра порядку фільтра проведено чисельні дослідження за допомогою бази даних Siblings, що дозволило встановити найефективніший метод: у випадку адитивного гаусового шуму та у випадку мультиплікативного гаусового шуму, найменшу середньоквадратичну помилку, тобто таку, що відповідаєкритерію якості очищення від шуму візуального сигналу, забезпечує середньо a -усічений фільтр. Запропонований метод дозволяє ставити і вирішувати завдання попередньої обробки візуального сигналу, що використовуються для аналізу і зберігання візуальної інформації в інтелектуальних комп’ютерних системах біометричної ідентифікації особистості по зображенню обличчя.

Стаття присвячена проблемі вдосконалення засобів прихованого моніторингу особи та емоцій операторів інформаційно-управляючих систем на основі біометричних параметрів, що співвідносяться з двовимірними зображеннями та характеризуються за допомогою геометричних показників. З’ясовано, що труднощі розробки таких засобів багато в чому пов’язані з очищенням підконтрольних зображень від типових нестаціонарних завад, викликаних нерівномірністю освітлення та сторонніми предметами, що заважають відеореєстрації. Запропоновано нівелювати означені труднощі за рахунок застосування технології вейвлет-перетворень, котра використовується для фільтрації зображень шляхом об’єднання декількох однакових, але різним чином зашумлених бінарних, півтонових та кольорових зображень. Розроблено метод фільтрації, який за рахунок застосування запропонованого підходу до застосування вейвлет-перетворень відеоряду послідовно зареєстрованих біометричних параметрів, дозволяє з задовільною якістю реалізовувати їх очищення від типових нестаціонарних завад. Проведені експериментальні дослідження показали доцільність застосування розробленого методу для фільтрації зображень обличчя та радужної оболонки ока операторів інформаційно-управляючих систем.

Здійснено порівняння ефективності різних методів коригування промахів у біометричних системах ідентифікації. Основна ідея – виявити сегменти ЕКГ-сигналу із промахами, і замість їх вилучення з процесу ідентифікації, застосувати процедуру їх коригування. Це дасть змогу отримати більший обсяг даних і кращу статистичну базу для навчання та калібрування системи. У роботі порівнювали три різні методи усунення промахів. Перший метод базується на оцінюванні статистичного відхилення вибірок від певного номінального значення на деякий поріг. При цьому аналізується не весь сигнал одразу, а тільки його частина в межах ковзного вікна. В основі двох інших методів знаходиться ідея застосування штучних нейронних мереж, зокрема одного із їх різновидів – автоенкодерів. Відмінність між методами із використанням автоенкодерів полягає у такому: в одному випадку теж використовується ковзне вікно, що дає змогу безпосередньо задавати критерії, за якими відбувається коригування, водночас як за іншим методом виконується коригування за критеріями, які система підбирає автоматично на етапі навчання. Окрім цього, в роботі описано структуру системи біометричної ідентифікації на підставі сигналу електрокардіограми. До ключових структурних компонентів системи належать: аналоговий вимірювальний блок, АЦП та низка цифрових функціональних блоків для перетворення та аналізу сигналів. Ці блоки можуть бути імплементовані на різних обчислювальних платформах, таких як мікроконтролери, ПК, хмарні сервіси). Ці цифрові блоки виконують такі перетворення, як: низькочастотна та високочастотна фільтрація, виявлення R–піків у сигналі електрокардіограми, сегментація серцевих циклів, нормалізація за амплітудою, усунення аномалій, зменшення розмірності та класифікація. Експерименти проводили на самостійно зібраному наборі даних LBDS (Lviv Biometric Dataset). Ця база даних на момент написання статті містила понад 1400 записів для 95 різних осіб. Базова похибка ідентифікації без коригування промахів становить близько 14 %. Після застосування процедури коригування промахів похибка ідентифікації зменшилась до 2,0 % для алгоритмів на підставі автоенкодерів та до 2,9 % для алгоритмів на підставі статистичних методів. При цьому найкращі результати було досягнуто за використання LDA класифікатора у поєднанні з PCA–компресією (1,7 %), а також для KNN класифікатора без PCA–компресії (2,3 %). Проте додавання процедури коригування промахів у процес біометричної ідентифікації призводить до певного збільшення часу на опрацювання сигналу (до 20 %), що однак не критично для більшості прикладних застосувань.

У роботі наведено результати дослідження існуючих методів поведінкової біометрії, а саме біометрії за особливостями користувача при наборі тексту. Також у роботі описано та проаналізовано власний метод автентифікації користувача за його динамікою натискання клавіш. Запропоновано розроблений авторами метод, описаний у статті, як програмний додаток для проведення різноманітних досліджень розпізнавання особистості за її поведінковими особливостями.

У дослідженні наведено результати вивчення впливу сортименту досліджуваних гібридів томатів індетермінантного типу на продуктивність та якісні роки врожайності. Адже одним з основних напрямів інтенсифікації галузі овочівництва, зважаючи на постійне збільшення доступного в Україні сортименту помідора, є дослідження, оцінка та підбір за біологічним потенціалом гібридів помідорів індетермінантного типу для вирощування в плівкових теплицях. Враховуючи постійне збільшення асортименту томатів, наявних в Україні, окремі аспекти обґрунтування особливостей формування врожаю індетермінантних гібридів томатів з точки зору формування ефективної технології вирощування томатів у весняних плівкових теплицях залишаються недостатньо вивченими. Метою досліджень була оцінка та підбір за врожайністю продукції гібридів помідорів для вирощування у плівкових теплицях. Експериментальні дослідження проводили протягом п’яти років у польовій сівозміні. Дослідження проводилося впродовж п’яти років на території Харківського району Харківської області. Проведені дослідження показали, що біометричні характеристики рослин томатів істотно залежать від досліджуваного гібрида. Встановлено вплив генотипу гібриду на динаміку формування біометричних показників та визначено, що за комплексом біометричних показників виділились гібриди помідора F1 Сігнора, Белфорт і Матіас які, за вирощування у весняній плівковій теплиці, розвивалися найкраще. Досліджено вплив генотипу гібриду на рівень урожайності сучасних гібридів помідорів, за вирощування їх у плівкових теплицях. Максимально високу урожайність зафіксували у гібрида Сігнора F1 – 16,9 кг/м2, що більше від контролю на 1,4 кг/м2. Також гарно себе показав гібрид Матіас F1, урожайність якого становила 16,4 кг/м2, і була більше від контролю на 0,9 кг/м2. Кращими для вирощування у плівкових теплицях у весняно-літній культурозміні виявилися гібриди F1 Матіас і Сігнора, які характеризуються найкращим ростом і розвитком рослин та показують найвищу серед досліджуваних урожайність.

Залучення до вирощування малопоширених енергетичних культур має важливе значення через отримання додаткового енергетичного ресурсу – біомаси цих рослин. Із рослинної сировини енергетичних культур виготовляють: тверді, рідкі та газоподібні біопалива, а їх застосування дасть змогу знизити енергозалежність територіальних громад. Не менш важливим питанням є вивчення їхніх морфологічних та біологічних особливостей, що дасть можливість виявити важливі чинники, що впливають на формування врожайності та знайти ефективні шляхи управління посівами енергокультур. Тому метою наших досліджень було надати морфологічну та біологічну характеристики рослин, розкрити особливості формування біомаси малопоширених енергетичних культур. Для цього використано: спостереження та аналізування на основі монографічного методу, дані словників і довідників, власні напрацювання авторів та наукові публікації інших учених як України, так і зарубіжжя. Під час проведення лабораторних і польових досліджень застосовували затверджені методики, ДСТУ й методику дослідної справи в агрономії. Результати багаторічних досліджень дали можливість встановити мінливість біометричних показників рослин енергокультур: індіанграсу (сорговника поникаючого), бігблуестему (Бородача Жерарді) та сорго багаторічного (трави Колумба). З-поміж них найбільшу висоту та густоту стеблостою формують сорговник поникаючий та сорго багаторічне. Визначено взаємозалежність між кількісними показниками рослин малопоширених енергетичних культур: зі збільшенням висоти рослин буде зростати їх кількість та врожайність біомаси. Найбільшу врожайність за сухою біомасою формує сорго багаторічне й сорговник поникаючий, відповідно 8,0 і 5,0 т/га. Суттєво менший цей показник виявився у Бородача Жерарді – на рівні 2,3 т/га. Визначено, що біометричні показники рослин за висотою і густотою стеблостою здійснюють суттєвий вплив на рівень врожайності біомаси досліджуваних енергетичних культур. Що підтверджується сильним прямолінійним кореляційним (r>0,71) та багатомірним зв’язком та описується рівнянням z = – 2,7247 + 0,0664 × x – 0,0103 × y. Перспективи подальших досліджень полягатимуть у вивченні насіннєвої продуктивності малопоширених енергетичних культур залежно від умов вирощування.

В роботі розглядаються принципи розробки та організація програмного комплексу для вивчення механізму біометричної аутентифікації за відбитками пальців методом порівняння за особливими точками. Комплекс може бути використаний в навчальному процесі. Метою роботи є розробка комплексу. Вирішувані задачі: аналіз методів та засобів біометрії, зокрема за відбитками пальців, та вибір методу порівняння відбитків на основі порівняльного аналізу; розробка структури та програмного забезпечення комплексу. Представлено порівняльний аналіз методів порівняння відбитків пальців за локальними ознаками. Пропонується організація комплексу, формати даних, описані режими його роботи. Програмне забезпечення комплексу розроблено на мові Python, наведено основні приклади та етапи його роботи.

В сучасних умовах проблема інформаційної безпеки системи управління набуває особливого значення в умовах широкого застосування автоматизованих інформаційних систем. Забезпечення інформаційної безпеки повинно носити системний характер. В результаті проведеного дослідження встановлено, що існує велика кількість інструментів забезпечення інформаційної безпеки, які мають недоліки, пов’язані із захистом та дискримінацією, можливістю підробки паролю, невиконанням інструкцій по створенню безпечного пароля користувачем, існуванням і наявністю у вільному доступі спеціалізованих додатків для підбору і злому паролів. Людський фактор являється основним недоліком даних систем. Єдиного підходу щодо підвищення інформаційної безпеки інформаційно-телекомунікаційної системи Повітряних Сил не існує. Проведено аналіз застосування біотехнологій ідентифікації доступу з застосуванням стеганографічного методу захисту інформації. Метод підвищення інформаційної безпеки інформаційно-телекомунікаційної системи, в основі якого запропоновано використання процедури розпізнавання особи за райдужною оболонкою та реакцією очного яблука людини на подразники. Запропонований підхід щодо захисту інформації з використанням біометричних методів ідентифікації користувачів зменшить вплив “людського” фактору, що підвищить ефективність процедури ідентифікації та автентифікації.

У статті проведений аналіз передбачених в нормах національного і міжнародного права вимог до правомірної обробки біометричних даних. Досліджено види біометричних даних, що обробляються Національною поліцією при виконанні покладених на неї функцій і завдань. Мета статті – дослідження національних та міжнародних стандартів обробки біометричних даних в діяльності Національної поліції, визначення критеріїв оцінки правомірності такої обробки, а також формулювання окремих пропозицій щодо удосконалення законодавства України з відповідних питань. У роботі обґрунтований зв’язок між завданнями діяльності Національної поліції та метою, підставами, процедурами обробки біометричних даних, доступ до яких отримують посадові особи вказаного державного органу шляхом накопичення цієї інформації, або внаслідок її отримання від інших суб’єктів владних повноважень. Автором досліджені умови правомірного обмеження прав суб’єктів персональних даних, вироблені практикою Європейського Суду з прав людини, окреслений їхній вплив на правоохоронну діяльність у сфері обробки персональних даних. На цій основі у статті розроблено систему критеріїв оцінки правомірності обробки біометричних даних в діяльності Національної поліції,визначений перелік заходів, щодо подальшої імплементації цих критеріїв у практику діяльності вказаного правоохоронного органу У висновках визначені основні напрями і засоби удосконалення процедур обробки біометричних даних у діяльності Національної поліції, окреслені перспективні напрями наукових досліджень з відповідних питань.

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.

птимізація навколишнього середовища в індустріально розвинутих регіонах України з врахуванням кліматичних змін степової зони можлива за умов створення лісових культурфітоценозів (ЛКФЦ). Розв’язання цієї актуальної проблеми пов’язано з дослідженням функціонування біометричних показників ЛКФЦ. Метою даної роботи було з позицій екосистемного підходу проаналізувати гетерогенність біометричних показників (густоту насаджень, висоту і діаметр стовбура дерев, суму площ поперечних перерізів, запас стовбурної деревини) ЛКФЦ Криворіжжя, які розташовані в контрастних екологічних умовах і репрезентують основні різновиди штучних деревно-чагарникових насаджень, зокрема об’єкти садово-паркового господарства, санітарні, водоохоронні та міські лісозахисні урочища. Природні ЛКФЦ Гурівського лісу (Долинський р-н, Кіровоградської обл.) у заплаві р. Бокова, які віддалені на 30 км від промислових підприємств, використані як умовно контрольні. Біометричні показники ЛКФЦ Криворіжжя є типовими для інших регіонів України. У ЛКФЦ деструктуризацію деревостану, зокрема зменшення питомої маси дерев ІІІ ярусу і одночасне збільшення ІІ за окремими біометричними показниками.

Основною метою цієї роботи було розглянути штучні деревні насадження з точки зору екосиссемного підходу, як значний фактор поліпшення екологічного середовища для впровадження парадигми сталого розвитку в умовах техногенного навантаження промислових об’єктів Криворіжжя. Протягом 2015–2020 років класичними методами вивчалися природні лісові екосистеми та штучні лісові насадження, які розташовані в контрастних екологічних умовах. Актуальність нашого дослідження визначається необхідністю пошуку практичних заходів, спрямованих на формування та утримання деревних насаджень для підвищення стійкості на ділянках в умовах техногенного навантаження шляхом оцінки їх життєвого стану та біометричних показників.

Основною метою цієї роботи було розглянути штучні деревні насадження з точки зору екосиссемного підходу, як значний фактор поліпшення екологічного середовища для впровадження парадигми сталого розвитку в умовах техногенного навантаження промислових об’єктів Криворіжжя. Протягом 2015–2020 років класичними методами вивчалися природні лісові екосистеми та штучні лісові насадження, які розташовані в контрастних екологічних умовах. Актуальність нашого дослідження визначається необхідністю пошуку практичних заходів, спрямованих на формування та утримання деревних насаджень для підвищення стійкості на ділянках в умовах техногенного навантаження шляхом оцінки їх життєвого стану та біометричних показників.