МЕТОД ЗАХИСТУ МАТЕРІАЛЬНИХ НОСІЇВ ІНФОРМАЦІЇ ЛАТЕНТНИМИ ЕЛЕМЕНТАМИ

Розроблено метод захисту латентних елементів для друкованих документів на стадії додрукарської підготовки із подальшим виведенням друкарських форм та відбитків. Обгрунтовано вибір мінімальної товщини ліній для офсетного способу друку. Досліджено вимірювання відносного розміру растрової крапки, оптичного світлорозтиснення при друці на різних паперах за формулою Шеберстова–Мюррея–Девіса. Проведено дослідження властивостей п’ятнадцяти взірців паперів, які використовуються при друці та показано їх денситометричні показники, які впливають на якість друку. Проведено порівняння тонких ліній при друці офсетом та офісною технікою, яка використовує спосіб друку електрофотографії. Розроблено цифрові захисні латентні  елементи. Розроблено графічний спосіб захисту друкованих документів шляхом створення  прихованих зображень при виборі високої роздільної здатності ліній. Метод захисту полягає в тому, що для захисних елементів формують зміщення частини ліній растра на половину величини кроку ліній растра. Вдосконалено захист латентними елементами  шляхом накладання фрактальних сіток, що дає можливість створення графічних пасток. Досліджено друк розроблених захисних елементів  на   взірцях паперу.  Захисні елементи надруковано на машині офсетного друку Гейдельберг.  Із відбитків зроблено копії, які порівняно з оригіналами, використовуючи метод попіксельного порівняння співвідношення сигналу до шуму, результати порівняння оригіналів між собою, оригіналів та їх копій представлені в даній праці. Проведено експерементальні дослідження на основі методу повного попіксельного порівняння (PSNR)  оригіналу захисного елементу надрукованого на офсетній машині з оригіналом, та оригіналу з його копією. На основі досліджень встановлено достовірність документів. Також порівняно оригінали документів між собою

РОЗРОБЛЕННЯ МЕТОДУ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ПРИ БІОМЕТРИЧНОМУ ЗАХИСТІ ІЗ НОВИМИ МЕТОДАМИ ФІЛЬТРАЦІЇ

Biometric images were processed and filtered by a newly developed Ateb-Gabor wavelet filter. Identification of biometric images was performed by machine learning methods. The Gabor filter based on Ateb functions is effective for filtering because it contains generalizations of trigonometric functions. Developed wavelet transform of Ateb-Gabor function. It is shown that the function depends on seven parameters, each of which makes significant changes in the results of filtering biometric images. A study of the wavelet Ateb-Gabor function was performed. The graphical dependences of the Gabor filter wavelet and the Ateb-Gabor filter wavelet are constructed. The introduction of wavelet transforms reduces the complexity of Ateb-Gabor filter calculations by simplifying function calculations and reducing filtering time. The complexity of the algorithms for calculating the Gabor filter wavelet and the Ateb-Gabor filter wavelet is evaluated. Ateb-Gabor filtering allows you to change the intensity of the entire image, and to change certain ranges, and thus change certain areas of the image. It is this property that biometric images should have, in which the minions should be contrasting and clear. Ateb functions have the ability to change two rational parameters, which, in turn, will allow more flexible control of filtering. The properties of the Ateb function are investigated, as well as the possibility of changing the amplitude of the function, the oscillation frequency to the numerical values ​​of the Ateb-Gabor filter. By using the parameters of the Ateb function, you can get a much wider range of shapes and sizes, which expands the number of possible filtering options. You can also implement once filtering, taking into account the direction of the minutes and reliably determine the sharpness of the edges, rather than filtering batocrates. The reliability results were tested on the basis of NIST Special Database 302, and good filtration results were shown. This was confirmed by a comparison experiment between the Wavelet-Gabor filtering and the Ateb-Gabor wavelet function based on the measurement of the PSNR signal-to-noise ratio.Здійснено обробку біометричних зображень і проведено фільтрацію новим розробленим фільтром вейвлет Ateb-Габора. Ідентифікацію біометричних зображень проведено методами машинного навчання. Фільтр Габора на основі Ateb-функцій є ефективним для проведення фільтрації, оскільки містить узагальнення тригонометричних функцій. Розроблено вейвлет-перетворення Ateb-Gabor функції. Показано, що функція залежить від семи параметрів, кожен з яких вносить суттєві зміни у результати фільтрації біометричних зображень. Проведено дослідження вейвлет Ateb-Габор функції. Побудовано графічні залежності вейвлет Габор фільтра та вейвлет Ateb-Габор фільтра. Введення вейвлет перетворень дає змогу зменшити складність обчислень Ateb-Gabor фільтра, спростивши обчислення функції та зменшивши час фільтрації. Проведено оцінку складності алгоритмів обчислення  вейвлет Габор фільтра та вейвлет Ateb-Габор фільтра. Фільтрування Ateb-Габором дозволяє змінювати інтенсивність всього зображення, та забезпечити зміну певних діапазонів, і таким чином змінити певні ділянки зображення. Якраз цю властивість мають мати біометричні зображення, на яких мінуції бути контрасними і чіткими. Ateb-функції мають властивість зміни двох раціональних параметрів, а це, в свою чергу, дасть можливість гнучкіше керувати фільтрацією. Досліджено властивості Ateb-функції, а також можливості зміни амплітуди функції, частоти коливань на чисельні значення фільтра Ateb-Габора. Завдяки використанню  параметрів Ateb-функції можна отримати значно більший діапазон  форм і величин, що розширює кількість можливих варіантів фільтрації. Також можна реалізувати один раз фільтрацію, врахувавши напрям мінуцій і надійно визначити чіткість країв, а не проводити фільтрацію батократно.  Результати достовірності протестовано на базі NIST Special Database 302, та показано добрі результати фільтрації. Це підтверджено експериментом порівняння між фільтрацією вейвлет-Габором  та вейвлет Ateb-Габор функції на основі вимірювання співвідношення сигнал-шум PSNR

ВЕЙВЛЕТ ПЕРЕТВОРЕННЯ ATEB-ГАБОР ФІЛЬТРАЦІЇ У БІОМЕТРИЧНИХ ЗОБРАЖЕННЯХ

Biometric images were pre-processed and filtered in two ways, by wavelet- Gabor and wavelet  Ateb-gabor filtration. Ateb-based Gabor filter is effective for filtration because it contains generalizations of trigonometric functions. The wavelet transform of Ateb-Gabor function was developed. The function dependence on seven parameters was shown, each of them significantly changes the filtering results of biometric images. The Ateb-Gabor wavelet research was performed. Graphic dependencies of the wavelet Gabor filter and the wavelet Ateb-Gabor filter were constructed. The appliance of wavelet transform makes it possible to reduce the complexity of calculating an Ateb-Gabor filter by simplifying function calculations and reducing filtering time. The complexities of algorithms for calculating the wavelet Gabor filter and the wavelet Ateb-Gabor filter have been evaluated. Ateb-Gabor filtration allows you to adjust the intensity of the entire image, and to change certain ranges, thereby changing certain areas of the image. Biometric images should have this property, on which the minucius should be contrasting and clear. Ateb functions have the property of changing two rational parameters, which will allow to make more flexible control of filtration. The properties of the Ateb function, as well as the possibility of changing the amplitude of the function, the oscillation frequency by the numerical values of the Ateb-Gabor filter, were investigated. By using the parameters of the Ateb function, you can get a much larger range of shapes and sizes, which expands the number of possible filtration options. You can also perform filtration once, taking into account the direction of the minucius and reliably determine the sharpness of the edges, rather than perform filtration many times. The reliability of results were tested using NIST Special Database 302 and good filtration results were shown. This is confirmed by the comparison experiment between the wavelet-Gabor filter and the wavelet Ateb-Gabor function based on the PSNR signal-to-noise ratio measurement.Здійснено попередню обробку біометричних зображень і проведено фільтрацію двома способами: вейвлет-Габором та вейвлет Ateb-Габором. Фільтр Габора на основі Ateb-функцій є ефективним для проведення фільтрації, оскільки містить узагальнення тригонометричних функцій. Розроблено вейвлет-перетворення Ateb-Gabor функції. Показано, що функція залежить від семи параметрів, кожен з яких вносить суттєві зміни у результати фільтрації біометричних зображень. Проведено дослідження вейвлет Ateb-Габор функції. Побудовано графічні залежності вейвлет Габор фільтра та вейвлет Ateb-Габор фільтра. Введення вейвлет перетворень дає змогу зменшити складність обчислень Ateb-Gabor фільтра, спростивши обчислення функції та зменшивши час фільтрації. Проведено оцінку складності алгоритмів обчислення  вейвлет Габор фільтра та вейвлет Ateb-Габор фільтра. Фільтрування Ateb-Габором дозволяє змінювати інтенсивність всього зображення, та забезпечити зміну певних діапазонів, і таким чином змінити певні ділянки зображення. Якраз цю властивість мають мати біометричні зображення, на яких мінуції бути контрасними і чіткими. Ateb-функції мають властивість зміни двох раціональних параметрів, а це, в свою чергу, дасть можливість гнучкіше керувати фільтрацією. Досліджено властивості Ateb-функції, а також можливості зміни амплітуди функції, частоти коливань на чисельні значення фільтра Ateb-Габора. Завдяки використанню  параметрів Ateb-функції можна отримати значно більший діапазон  форм і величин, що розширює кількість можливих варіантів фільтрації. Також можна реалізувати один раз фільтрацію, врахувавши напрям мінуцій і надійно визначити чіткість країв, а не проводити фільтрацію батократно.  Результати достовірності протестовано на базі NIST Special Database 302, та показано добрі результати фільтрації. Це підтверджено експериментом порівняння між фільтрацією вейвлет-Габором  та вейвлет Ateb-Габор функції на основі вимірювання співвідношення сигнал-шум PSNR

УЗАГАЛЬНЕННЯ ФІЛЬТРІВ ГАБОРА НА ОСНОВІ ATEB-ФУНКЦІЙ

Image filtering attempts to achieve greater resolution. There is a large number of filters that allows you to bring images with clear borders. In addition, noise is present when digitizing images. One of the most common types of filtering is the Gabor filter. It allows you to restore the image with the contour allocation at a certain frequency. Its core looks like elements of the Fourier basis, which is multiplied by Gaussian. The widespread use of Gabor filters for filtration is due to the fact that it gives a strong response at those points of the image where there is a component with local features of frequency in space and orientation. It is proposed to use the Ateb-Gabor filter, which greatly expands the well-known Gabor filter. The Ateb-Gabor filter combines all the properties of a harmonic function, which is multiplied by Gaussian. As a harmonic function, it is proposed to use the Ateb-functions that greatly extend the trigonometric effect. The developed filter is applied to the images. The Ateb-Gabor filter depends on the frequency and directions of the quasiperiodic structure of the image. Usually, to simplify the task, the average image frequency is calculated. It is unchanged at every point. Filtration of images is based on the generalized Ateb-Gabor filter. Influence of filtering parameters on images is investigated. The properties of periodic Ateb-functions are investigated. The value of the period from which the filtering results depend on is calculated. Ateb-Gabor filtering allowed for wider results than the classic Gabor filter. The one-dimensional Gabor filter based on the Ateb-functions gives the possibility to obtain more lenient or more convex forms of function at the maximum described in this study. In this way, filtration with a large spectrum of curves can be realized. This provides quick identification, since a more versatile kind of filtering has been developed.При фільтрації зображень намагаються досягти збільшення чіткості. Існує велика кількість фільтрів, яка дозволяє наблизити зображення з чіткими границями. Окрім цього при оцифровуванні зображень присутні шуми. Одним з найрозповсюджених видів фільтрації є фільтр Габора. Він дозволяє відновити зображення із виділенням контурів в деякій частоті.  Його ядро виглядає як елементи базиса Фур’є, яка помножена на гауссіану. Широке застосування  фільтрів Габора для фільтрації обумовлено тим, що він дає сильну реакцію у тих точках зображення, де є компонент із локальними особливостями частоти в просторі та орієнтації. Запропоновано використовувати фільтр Ateb-Габора, який значно розширює загальновідомий фільтр Габора. Фільтр Ateb-Габора поєднує всі властивості гармонічної функції, яка множиться на  гауссіану. У якості гармонічних функції запропоновано вжити Ateb-функції, які значно розширюють дію тригонометрії. Розроблений  фільтр застосовано до зображень. Фільтр Ateb-габора залежить від частоти і напрямків квазіперіодичної структури зображення. Зазвичай, для спрощення завдання розраховується середня частота зображення. Вона є незмінною в кожній точці.  Приведено фільтрацію зображень на основі узагальненого фільтру Ateb-Габора. Досліджено вплив параметрів фільтрації на зображеннях. Досліджено властивості періодичних Ateb-функцій. Обчислено значення періоду, від яких залежать результати фільтрації. Фільтрація Ateb-Габором дала змогу  забезпечити ширші результати, аніж класичний фільтр Габора. Одномірний фільтр Габора на основі Ateb-функцій дає можливість отримати більш пологі чи більш опуклі  форми функції на максимумі, що викладено у даному дослідженні. Таким чином можна реалізувати фільтрацію із   більшим спектром кривих. Це дає можливості швидкої ідентифікації, оскільки розроблено універсальніший вид фільтрації

ПРОЕКТУВАННЯ СИСТЕМИ АВТЕНТИФІКАЦІЇ БІОМЕТРИЧНОГО ЗАХИСТУ НА ОСНОВІ МЕТОДУ K-СЕРЕДНІХ

The method of biometric identification, designed to ensure the protection of confidential information, is considered. The method of classification of biometric prints by means of machine learning is offered. One of the variants of the solution of the problem of identification of biometric images on the basis of the k-means algorithm is given. Marked data samples were created for learning and testing processes. Biometric fingerprint data were used to establish identity. A new fingerprint scan that belongs to a particular person is compared to the data stored for that person. If the measurements match, the statement that the person has been identified is true. Experimental results indicate that the k-means method is a promising approach to the classification of fingerprints. The development of biometrics leads to the creation of security systems with a better degree of recognition and with fewer errors than the security system on traditional media. Machine learning was performed using a number of samples from a known biometric database, and verification / testing was performed with samples from the same database that were not included in the training data set. Biometric fingerprint data based on the freely available NIST Special Database 302 were used to establish identity, and the learning outcomes were shown. A new fingerprint scan that belongs to a particular person is compared to the data stored for that person. If the measurements match, the statement that the person has been identified is true. The machine learning system is built on a modular basis, by forming combinations of individual modules scikit-learn library in a python environment.Розглянуто метод біометричної ідентифікації, призначений для забезпечення захисту конфіденційної інформації. Запропоновано метод класифікації біометричних відбитків за допомогою машинного навчання. Подано один із варіантів розв’язку задачі ідентифікації біометричних зображень на основі алгоритму к-середніх. Було створено позначені зразки даних для процесів навчання та тестування. Для встановлення особистості використовувались біометричні дані відбитків пальців. Нове сканування відбитків пальців, яке належить певній особі, порівнюється з даними, що зберігаються для цієї особи. Якщо вимірювання збігаються, твердження про те, що особа пройшла ідентифікацію, відповідає дійсності. Експериментальні результати вказують, що метод k-середніх є перспективним підходом до класифікації відбитків пальців. Розвиток біометрії призводить до створення систем безпеки з кращим ступенем розпізнавання і з меншою кількістю помилок, ніж система безпеки на традиційних носіях інформації. Машинне навчання проводили з використанням ряду зразків із відомої біометричної бази даних, а перевірку / тестування проводили із зразками з тієї самої бази даних, які не були включені до набору навчальних даних. Для встановлення особистості використовувались біометричні дані відбитків пальців на основі вільдоступної бази NIST Special Database 302, та показано результати навчання. Нове сканування відбитків пальців, яке належить певній особі, порівнюється з даними, що зберігаються для цієї особи. Якщо вимірювання збігаються, твердження про те, що особа пройшла ідентифікацію, відповідає дійсності. Система машинного навчання побудована на модульній основі, шляхом формування комбінацій окремих модулів бібліотека scikit-learn у середовищі python

Комплексний аналіз і оптимізація структурних, оптичних та електрофізичних властивостей плівок кестеритів групи I2-II-IV-VI4

Сонячні елементи на основі тонких плівок селеніду міді індію галію (CIGS) і телуриду кадмію (CdTe) свого часу стали більш дешевою альтернативою сонячним елементам на основі кремнію. Сучасні технології, що використовують в якості поглиначів CIGS та CdTe, досягли ефективності перетворювання сонячної енергії в лабораторних умовах 23,3% та 22,1% [1], відповідно, і вже перейшли в комерційне використання. Однак, незважаючи на значні успіхи, залучення токсичних металів Cd і рідкісних металів індію (In), галію (Ga) та телуру (Te) в композицію, є головною перешкодою для широкого використання цих технологій в майбутньому

Створення прототипів сонячних елементів на основі тонких плівок Cu2znsn(Ge)(S,Se)4 з різними віконними шарами

Об’єкт дослідження - вплив фізико-технологічних умов отримання на фазовий склад, структурні, оптичні та електрофізичні властивості плівок кестеритів типу I2-II-IV-VI4, зокрема Cu2ZnSn(Ge)(S,Se)4. Мета роботи - створення модельних зразків сонячних перетворювачів на основі плівок сполук групи I2-II-IV-VI4, зокрема Cu2ZnSn(Ge)(S,Se)4 з різними буферними та віконними шарами недорогим безвакуумним методом спрей-піролізу

Синтез та оптимізація властивостей сонячних елементів на основі гетеропереходу n-ZnO/p-Cu2ZnSn(S,Se)4, отриманих методом друку з використанням наночорнил

Метою даного проекту є створення матеріалознавчих основ керування структурно- чутливими характеристиками плівок сполук ZnO, CZTSSe та багатошарових структур на їх основі, отриманих за допомогою струменевого друку наночорнилами при різних фізико-технологічних умовах та їх оптимізація. У результаті будуть створені модельні прототипи сонячних перетворювачів на основі гетеропереходу n-ZnO/ p-Cu2ZnSn(S,Se)4 різної площі

Вдосконалення технології отримання та післяростової обробки плівок сульфідів(оксидів) олова та цинку (SnS2, SnS, ZnO(S), Zn(Mg))

Покращення технології отримання однофазних плівок SnS2 і SnS, шляхом удосконалення технологій термічного випаровування у КЗО (вакуумний метод). Розробка комплексних підходів до вивчення впливів умов одержання плівок на їх структурні властивості. В результаті це дасть можливість визначити оптимальні фізико-технологічні умови отримання високотекстурованих однофазних конденсатів з низьким рівнем мікродеформацій, малою концентрацією дефектів пакування та дислокацій в об’ємі зерен, придатних для приладового використання

Вдосконалення технології отримання та післяростової обробки плівок сульфідів(оксидів) олова та цинку (SnS2, SnS, ZnO(S), Zn(Mg))

Покращення технології отримання однофазних плівок SnS2 і SnS, шляхом удосконалення технологій термічного випаровування у КЗО (вакуумний метод). Розробка комплексних підходів до вивчення впливів умов одержання плівок на їх структурні властивості. В результаті це дасть можливість визначити оптимальні фізико-технологічні умови отримання високотекстурованих однофазних конденсатів з низьким рівнем мікродеформацій, малою концентрацією дефектів пакування та дислокацій в об’ємі зерен, придатних для приладового використання