2312, 2021

ШАХСНИ ИДЕНТИФИКАЦИЯЛАШ КЎП ПОҒОНАЛИ БИОМЕТРИК ТИЗИМИДА БЕЛГИЛАР ФАЗОСИНИ ШАКЛЛАНТИРИШ МУАММОЛАРИ

Рубрики: Актуальные вопросы развития инновационно-информационных технологий на транспорте|Метки: , , , , |

Автор(ы): Собиржон РАДЖАБОВ, Шукурулло КАХАРОВ

Ушбу мақолада шахсни юз тасвири асосида идентификациялаш масаласини кўп поғонали биометрик тизим орқали ҳал этишда юз тасвирларидан белгилар ажратиб олиш ва белгилар фазосини шакллантиришнинг баъзи усуллари тавсифи келтирилган.

 

Сўнгги йилларда биометрик параметрлар асосида рақамли тасвирларга автоматик ишлов беришда қўлланилувчи нисбатан қулай ва унча қиммат бўлмаган тизимларни яратиш масаласи замонавий технологиялар соҳаси мутахассислари орасида катта қизиқиш уйғотмоқда. Кўплаб биометрик усул ва ёндашувлар орасида шахсни юз тасвири асосида идентификациялаш масаласи, қўлёзма ёзуви, бармоқ изи ҳамда кўзнинг рангдор пардаси тасвирлари асосида идентификациялаш каби бошқа усуллардан кўра кўпроқ афзалликларга эга. Ушбу усул маълумотларни тўплаш давомида кузатилаётган шахс билан контактни(қўл билан тегиш ва ҳ.к.) талаб этмайди ва унинг саломатлигига хавф солмайди.

Юзни таниб олишдаги асосий муаммолар сифатида ёритилганлик, юз ифодалари, юзнинг турли жойлашуви, қисман окклюзия, юзнинг тузилиши ва халақит фон кабиларни кўрсатиш мумкин.

Тасвирлардан юзларни таниб олиш – бу тасвирлардаги бир ёки бир нечта шахсларни идентификациялаш усулидир. Юзни таниб олиш алгоритмлари, одатда, юзнинг алоҳида белгилари ҳисобланувчи  махсус нуқталари ва юз компоненталарининг қийматларини аниқлаб олади ҳамда мазкур қийматларни маълумотлар базасидаги мавжуд қийматлар билан ўзаро таққослаб энг мос келувчиларини топишга хизмат қилади.

Юзларни таниб олиш – бу тасвирлардаги бир ёки бир нечта одамларни идентифкациялаш усулидир. Юзни таниб олиш алгоритмлари ,одатда, юзнинг алоҳида белгилари ҳисобланувчи юз бурчак нуқталари ва юз компоненталарининг қийматларини аниқлаб олади ҳамда мазкур қийматларни маълумотлар базасидаги мавжуд қийматлар билан ўзаро таққослаб энг мос келувчиларини топишга хизмат қилади.

Юзни таниб олиш алгоритмлари қуйидаги категорияларга бўлинади ва мазкур алгоритмлар таниб олиш, локаллаштириш ҳамда юзларни текшириш алгоритмларига ҳам қўлланади: а) холистик (глобал) – ташқи кўринишга асосланган (appearance-based); б) белгиларга (локал компоненталарга) асосланган (feature-based); в) гибрид (fusion) усуллар ва уларнинг таксономиялари [1].

Биз томондан таклиф этилаётган ёндашувда шахсни юз тасвири асосида идентификациялашни кўп поғонали биометрик тизим қуриш орқали ҳал этиш кўзда тутилган. Бунда юз тасвири локал компоненталарга ажратиб олинади, ҳамда ҳар бир компонента тасвиридан бир нечта дескриптор ва детекторлар ёрдамида белгилар векторлари ҳосил қилинади. Шунингдек, яхлит юз таcвиридан ҳам мавжуд усуллар ёрдамида алоҳида белгилар вектори ҳосил қилинади.

Белгилар векторлари маълумотлар базасида сақланади, мазкур векторлар таниб олиш самарадорлигини ошириш учун ҳосил қилинувчи юз компоненталари комбинациялари (ўнг кўз+чап кўз; ўнг кўз + чап кўз + бурун; бурун+оғиз ва ҳ.к.) бўйича мос равишда конкатинация қилишда фойдаланилади ва таниб олиш алгоритмларига кирувчи қийматлар вазифасини бажаради.

Бунда компоненталар комбинацияси кўп поғонали тизимнинг поғоналари сифатида қаралади. Поғонадан поғонага ўтишда комбинацияланувчи компоненталар биттага ошириб борилади ва якуний поғонада барча компоненталар иштирок этади.  Белгилар векторлари ва уларнинг конкатинацияси асосида классификациялаш амалга оширилади ва олинган натижалар якуний қарор қабул қилиш интеграторларига узатилади.

Интеграторлар мустақил классификаторлардан олинган қийматлар асосида якуний қарор қабул қилади. Тизимда эҳтимолий Байес, нейротармоқли, лог-чизиқли интеграторлардан фойдаланилади.

Таклиф этилаётган биометрик тизим функционаллигини таъминлашда юз таcвири ва унинг локал компоненталаридан белгилар ажратиш орқали белгилар фазосини шакллантириш муҳим босқичлардан ҳисобланади. Рақамли тасвирдаги объектларни бирламчи геометрик белгиларидан бири бу махсус нуқталардир. Одатда, махсус нуқталар сифатида тасвирнинг яхши фарқланадиган локал ҳудудлари, яъни чегаралар, бурчаклар олинади ва улардан тимсолларни таниб олишнинг кейинги босқичларида фойдаланилади. Қуйидаги хоссаларни қаноатлантирувчи тасвирдаги нуқта махсус нуқта деб аталади:

  • барқарорлик – бунда берилган тасвирнинг масштаби, ёрқинлиги, ракурси ўзгарганда ва халақитлар қўшилганда ҳам махсус нуқта юзнинг айнан бир жойида бўлиши;
  • аҳамиятлилик – бунда ҳар бир махсус нуқта ягона тавсифга эга бўлиши;
  • компактлик ва самарадорлик – бунда махсус нуқталар сони юз тасвиридаги нуқталар сонидан анча кам бўлиши;
  • локаллик – “ўзига хослик” тасвирнинг бирор-бир қисми бўлиб, у, одатда, тасвирнинг кичик қисмини эгаллайди. Шунинг учун у тўсиқларга нисбатан сезгир эмас.

Тасвир махсус нуқталарини ажратиб олиш алгоритми детектор деб аталади. Дескриптор махсус нуқта атрофини ўзига ҳослигини аниқловчи тавсиф бўлиб, у аниқланган параметрларни сонли ёки бинар векторларини ифодалайди. Вектор узунлиги ва параметрлар тури қўлланиладиган алгоритм асосида аниқланади. Дескриптор тасвир махсус нуқталари тўпламидан маълум бир махсус нуқтани ажратиб олиш имконини беради. Бу турли тасвирларни солиштиришда бир объектга тегишли ўзига хосликлар калит жуфтликларини яратиш учун зарур ҳисобланади.

Шахсни идентификациялаш тизимини ишлаб чиқишда параллел ҳисоблаш технологияларини қўллашни инобатга олган ҳолда юз тасвирлари
махсус нуқталарини тезкорлик жиҳатдан самарадор бўлган детектор ва дескрипторларни ушбу тасвирларнинг белгилар фазосини шакллантириш учун асосли танлаш мақсадга мувофиқ бўлади [2].

Юз тасвирлари белгилар фазосини шакллантириш имконини берувчи энг кенг тарқалган махсус нуқталар детектор ва дескрипторларни қисқача кўриб чиқамиз.

SIFT дескриптори [3]. Бунда дастлаб ўзгарувчан масштабли фазо қурилади ва ушбу фазода турли силлиқлаш параметрига эга бўлган Гауссиан Лапласианинг (LoG – Laplacian of Gaussian) функцияси ҳисобланади. Нуқта калит нуқта , дейилади ,агарда у Гауссианлар фарқларининг локал экстремуми бўлса. Калит нуқталар деб олинган тахминий нуқталар қайта текширилади. Бунда кичик контрастли ва объектлар чегараларидаги нуқталар олиб ташланади. Сўнгра калит нуқталарни йўналишлари ҳисобланади. Бунинг учун нуқта атрофида градиент вазнли гистограмма қурилади ва гистограмманинг максимал компонентасига мос йўналиш танланади. Гистограмма компонентаси қиймати берилган бўсағадан катта бўлган барча йўналишлар нуқтага бириктирилади. Ушбу нуқта локал экстремумларни силжитмайдиган айлантириш, масштаблаш ва кўчишга нисбатан инвариантдир.

SURF дескриптори [4]. Тасвирдаги махсус нуқталарни аниқлаш Гессе матрицаси орқали амалга оширилади ва у Гессианали “буриш” типидаги шакл алмаштиришга нисбатан инвариант, бироқ масштаб ўзгаришига нисбатан инвариант эмас. Шунинг учун ҳам SURF Гессианни ҳисоблашда турли масштабдаги фильтрлардан фойдаланади. SURF Гаусс ядроли фильтрни қўллаб, бутун тасвир бўйлаб ҳаракатланиб чиқади ва шу орқали Гессе матрицаси детерминантининг максимал қийматини таъминловчи нуқталар аниқланади. Махсус нуқталар аниқлангандан сўнг SURF дескрипторларини шакллантиради. Дескриптор ҳар бир махсус нуқта учун 64 (ёки 128) та сондан иборат тўпламни ўзида акс эттиради ва улар махсус нуқта атрофидаги градиент фликтуациясини акс эттиради.

FAST детектори [5]. Бунда дастлаб берилган С нуқтани махсус нуқта деб олиш тўғрисидаги қарор қабул қилиш учун маркази С нуқтада ва радиуси 3 га тенг бўлган доирадаги 16 та пикселнинг ёрқинлиги кўриб чиқилади.

Доира пикселлари ёрқинликларини С марказ ёрқинлиги билан солиштириш ҳар бири учун бўлиши мумкин бўлган учта натижа (ёрқинроқ, қорароқ, ўхшаш) орқали амалга оширилади. Агар доирада унинг марказига нисбатан қорароқ бўлган кетма-кет n=12 та пиксел ёки марказга нисбатан ёрқинроқ бўлган
12 та пиксел мавжуд бўлса, у ҳолда бу нуқта махсус сифатида белгиланади.Тажрибавий ва амалий натижалар қарор қабул қилиш учун ўртача 9 та нуқтани текшириш етарли эканлигини кўрсатди. Жараённи тезлаштириш мақсадида ушбу иш муаллифлари текширишни 1, 5, 9, 13 рақамли тўртта пикселдан бошлашни таклиф қилдилар. Агар улар орасида ёрқинроқ ёки қорароқ бўлган 3 та пиксел мавжуд бўлса, у ҳолда 16 та пиксел бўйича тўлиқ текшириш бажарилади, акс ҳолда   бу нуқта “махсус бўлмаган” нуқта сифатида белгиланади. Бу детекторнинг ишлаш вақтини сезиларли даражада қисқартириб, қарор қабул қилишда доиранинг 4 та яқин нуқтасини кўриб чиқишнинг етарли эканлигини билдиради.

ORB дескриптори [6]. Бунда махсус нуқталарни аниқлаш FAST детектори орқали амалга оширилади. FAST бўсаға қиймат параметри сифатида марказий пиксел билан унинг атрофида чизилган айлана орасидаги интенсивлик қийматини олади. Кўплаб ишларда FAST-9 (айлана радиуси 9 га тенг деб олинади) модификацияси маҳсулдорлик нуқтаи назаридан нисбатан самарадор бўлганлиги учун ORBда ундан фойдаланилган. Потенциал махсус нуқталар аниқлангандан сўнг уларни яхшилаш учун Харрис бурчак детектори қўлланилади. N та махсус нуқтани олиш учун аввал қуйи бўсағадан фойдаланиб,  N тадан кўп бўлган нуқталар олинади, шундан сўнг улар Харрис метрикаси ёрдамида тартибланади ва дастлабки N та нуқта танлаб олинади. Танлаб олинган нуқталар дескрипторларини қуришда  кўпинча BRIEF модификациясидан фойдаланилади. Чунки ушбу модификация қўшимча алмаштиришлар ҳисобига бурилишга инвариантдир.

KAZE дескриптори [7]. Бу дескрипторни яратиш яхшироқ локализация аниқлиги ва ажратувчанликка эришиш учун чизиқли бўлмаган масштабли соҳада 2D ҳусусиятларни аниқлаш ва баён қилиш ғоясига асосланади. SIFT каби бошқа объектларни таниб олиш алгоритмларида  фойдаланиладиган Гаусс хиралаштириши объектлар табиий чегараларини англатмайди, чунки тасвир тафсилотлари ва халақитлар бутун масштаб даражаларида бир хил силлиқланади.

KAZE ҳар бир пикселга кўп масштабли ҳосилалар (градиентлар) ҳисоблангани учун уни ҳисоблаш SURFга қараганда кўпроқ ресурсларни талаб қилади, бироқ у муҳим нуқта баён этишда ҳисоблаш ресурсларини тежаб қолади, чунки муҳим нуқтани баён этишда олдин олинган ҳосилалар тўпламидан фойдаланади.

AKAZE дескриптори [8]. Ушбу дескриптордан ночизиқ масштабли фазодаги махсус нуқталарни аниқлаш ва тавсифлашда фойдаланилади. Унинг асосида ётувчи ғоя турли масштаблардаги оралиқ тасвирлар сериясини яратишдан иборат бўлиб, бунда берилган тасвирга турли хил фильтрлаш амаллари қўлланилади.

Юқорида келтирилган детектор ва дескрипторлардан шахсни идентификациялаш кўп поғонали тизимларни қуришда, белгилар фазосини шакллантиришда, фойдаланилиши юз тасвири белгилар фазосини шакллантириш муаммосини ҳал этиш ва юқори аниқликдаги натижалар олиш имконини беради.

2212, 2021

БИОМЕТРИК АУТЕНТИФИКАЦИЯ УСУЛЛАРИ ВА УЛАРНИ СОЛИШТИРИШ

Рубрики: Актуальные вопросы развития инновационно-информационных технологий на транспорте|Метки: , , , , , , , , , , , , , |

Автор(ы): Мухаммад НИГМАТОВ

Мақолада киришни бошқариш ва назорат қилиш тизимларида биометрик аутентификация технологияларини яратиш ва қўллаш усуллари ҳамда мақсадлари муҳокама қилинган. Шахснинг статик ва динамик, физиологик хусусиятларига асосланган замонавий биометрик аутентификация воситаларининг таснифи, шунингдек, уларни амалга оширишнинг физик тамойиллари ва уларни қўллаш самарадорлигини статистик баҳолаш келтирилган.

 

КИРИШ

Замонавий дунёда маълумотлар хавфсизлиги, шахсни аниқлашнинг ишончли усулларини яратиш тобора муҳим аҳамият касб этмоқда. Асосий идентификация карталари ёки ўзига хос маълумотлар (масалан, карта рақамлари ёки пароллар) йиғиндисидан иборат таниб олишнинг мавжуд усуллари тўлиқ ишончли бўла олмайди. Ҳар қандай саноат корхонаси, ижтимоий объект ёки электрон ресурсни муҳофаза қилиш объект режимининг даражасига мувофиқ бир неча босқичдан иборат.

Замонавий техник воситалар асосида яратилган киришни бошқариш ва назорат тизимлари бир қатор вазифаларни ҳал қилиш имконини беради, улар:

  • саноат жосуслигига қарши кураш;
  • ўғирликка қарши курашиш;
  • саботажга қарши кураш;
  • моддий бойликларга қасддан етказилган зарарга қарши ҳаракат;
  • ахборот махфийлигини ҳимоя қилиш;
  • ташриф буюрувчилар оқимини тартибга солиш;
  • транспорт воситаларининг кириши ва чиқишини назорат қилиш;
  • иш вақтини ҳисобга олиш;
  • ходимларнинг келиш ва кетиш вақтини назорат қилиш.

Киришни бошқариш ва назорат тизимлари электрон, механик, электротехник, аппарат-дастурий таъминот ва бошқа воситалар бирлаштирилган комплекс бўлиб, улар маълум бир шахсларнинг маълум ҳудудлар ёки маълум ускуналар, техник воситалар ёки ресурсларга киришини таъминлайди ҳамда бундай ҳуқуққа эга бўлмаган шахсларнинг киришини чеклайди. Бундай тизимлар қўриқланадиган объект ҳудудида одамлар ва транспорт воситаларининг ҳаракатини назорат қилади, ходимлар ва ташриф буюрувчилар хавфсизлигини, шунингдек, корхонанинг моддий ва ахборот ресурслари хавфсизлигини таъминлайди.

Кириш ҳуқуқига эга бўлиш учун маълумотлар ёки маблағларни бегона шахслардан ҳимояловчи учта жараёндан ўтиш керак. Булар идентификация, аутентификация ва авторизация.

Идентификация – субъектни унинг идентификатори орқали таниб олиш жараёни.

Аутентификация – бу субъектнинг ҳақиқийлигини текширувчи жараён бўлиб, бунда идентификаторни тақдим этган субъект аслида ҳам шу идентификатордан фойдаланаётган субъект эканлигига аниқ ишонч ҳосил қилиш имконини беради. Бунинг учун у фақат ўзигагина маълум бўлган баъзи маълумотларга эга эканлигини тасдиқлаши керак.

Авторизация – субъект аутентификация жараёнидан ўтгандан сўнг унга объект ёки тизим ресурсларига кириш ҳуқуқини бериш.

Биометрик аутентификация усуллари

Замонавий аутентификация усулларига биометрик кўрсаткичлар асосида ҳақиқийлигини текшириш киради. Олимлар биометрик кўрсаткичларга ДНК коди, кўзнинг шох пардаси, кўзнинг тўр пардасидаги капилляр расмнинг шакли, юз ва қулоқлар тузилишининг хусусиятлари, клавиатурада матн териш усули, шунингдек, одам билагидаги томирлар шакли ва бошқаларни киритишлари мумкин. Бугунги кунда биометрик тизимлар барчага таниш ва ҳаётимизда фаол иштирок этмоқда. Смартфонлардаги бармоқ излари сканерлари, юзни аниқлаш технологиялари ва бошқа воситалар аста-секин анъанавий идентификация усуллари ўрнини эгалламоқда ва банк ва чакана савдо каби йирик бизнесга кириб бормоқда. Биометрик тизимлар анъанавий усулларга қараганда бир қатор афзалликларга эга, чунки улар калитни узатмасдан туриб шахсий идентификациялаш учун мосланган ва фойдаланувчи нуқтаи назаридан кўп жиҳатдан қулайроқдир. Бироқ бу турдаги тизим қанчалик фаол жорий этилса, ахборот хавфсизлигини таъминлаш масаласи шунчалик кескинлашади. Биометрик идентификация усулларининг барчаси ҳам 100% ишончли ёки аниқ эмас.

Замонавий биометрик аутентификация икки усулга асосланган:

Статик аутентификация усули – инсоннинг туғилганидан то ўлимигача бутун ҳаёти давомидаги жисмоний параметрларини (бармоқ излари, кўз шох пардасининг ўзига хос хусусиятлари, кўз тўр пардасининг чизиқлари, термограмма, юз геометрияси, қўл панжаси геометрияси ва ҳатто генетик коднинг бир бўлаги) танийди;

Динамик аутентификация усули – фойдаланувчининг кундалик оддий ҳаракатларидаги (ёзуви, клавиатурада ишлаши, овози ва ҳ.к.) хулқ-атворининг характерли хусусиятларини таҳлил қилади.

Бармоқ излари. Бармоқ изларини аниқлаш дастлабки биометрик усуллардан биридир. Бу бармоқлар ёстиғидаги чизиқлар, яъни папилляр нақшлар тузилишини аниқлашга асосланган. Сканер ўқиганидан сўнг ўзига хос папилляр нақш рақамли биометрик шаблонга ўтказилади ва унинг ёрдамида тизим унинг олдида ким турганини аниқлайди. Бундай сканерлар иккита асосий турга бўлинади: оптик ва силикон (термал ва сиғимли). Ҳар бир турнинг ўзига хос афзалликлари ва камчиликлари бор. Масалан, оптик сканерлар нақшни аниқлаш нуқтаи назаридан энг аниқ ҳисобланади, лекин уларни силикон ёки латекс ёстиқчалар ва шу каби айёрона усуллар билан алдаш мумкин. Шунингдек, улар  чизиқли термаллардан фарқли ўлароқ, тезда ифлосланади ва хатоларни бартараф қилиш учун уларни ҳар фойдаланишдан кейин тозалаш керак. Фойдаланувчи учун ягона фарқ эса сканер билан қандай ишлаш (босиш ёки унинг устидан силаш)дир.

Бармоқлар, қўллардаги томирлар шакли. Бу тур аввалгисининг такомиллаштирилган вариантидир. Бошқа биометрик текширувларга нисбатан бунинг иш алгоритмини бузиш анча қийин, чунки томирлар терининг остида жойлашган. Инфрақизил нурлар теридан ўтиб, веноз қонга ютилади. Махсус камера тасвирни суратга олади, маълумотларни рақамлаштиради, кейин уни сақлайди ёки кимлигини тасдиқлаш учун фойдаланади.

Кафт геометрияси. Қўл геометриясини аниқлаш бармоқларнинг узунлиги ва кенглиги, эгрилиги ва нисбий жойлашуви каби хусусиятларни ўлчашни англатади. Ҳозирги вақтда бу усул эскирган ва деярли ишлатилмаяпти, гарчи у бир пайтлар биометрик идентификациянинг устувор варианти бўлган. Бармоқ излари ва юзни аниқлаш дастурлари соҳасидаги замонавий ютуқлар унинг долзарблигига соя солган. Шунингдек, “дактилоскопия” деб аталадиган кафт нақшини аниқловчи биометрик усул ҳам мавжуд. У биринчи марта   1902-йил 18-апрелда Лондонда жиноятчининг шахсини аниқлаш учун ишлатилган ва XX аср давомида кўплаб мамлакатларда суд экспертизаси соҳасида ишлатилган. Бироқ  ҳозирги вақтда бу усул жуда камдан-кам ҳолларда қўлланилади, чунки унинг ноаниқлиги мавжуд ва замонавийроқ биометрик технологиялар ҳам яратилган.

Кўзнинг шох пардаси. Кўзнинг шох пардаси, яъни рангли қисми қалин ипсимон мушаклардан иборат. Бу мушаклар кўзга тушадиган ёруғлик миқдорини бошқариш учун қорачиқнинг шаклланишига ёрдам беради. Биометрик текшириш асбоблари бу мушакларнинг ўзига хос бурмалари ва хусусиятларини ўлчаб, шахснинг ҳақиқийлигини ақл бовар қилмас даражада аниқлик билан тасдиқлаши мумкин. Динамик сканерлаш технологиялари (масалан, одамнинг кўз қоқишини сканерлаш) аниқлик ва хавфсизликнинг қўшимча босқичини таъминлайди.

Кўзнинг тўр пардаси. Кўзнинг тўр пардасини текшириш яқин инфрақизил диапазондаги камералар ёрдамида кўзнинг тубидаги капиллярларни сканерлашга имкон беради. Олинган тасвир сифатини яхшилаш учун дастлаб қайта ишланади, сўнгра янги фойдаланувчини рўйхатга олиш ва уни кейинчалик таниб олиш пайтида шаблон билан солиштириш учун биометрик шаблонга айлантирилади. Сканернинг юқори нархи ва кўзни камерага яқин жойлаштириш зарурати бундай сканерлардан кенг фойдаланишга тўсқинлик қилмоқда.

Юз. Юзни аниқлаш технологияси, шубҳасиз, биометрик идентификациялаш тизимининг дастлабки шаклларидан биридир. Бу турдаги дастурлар юзнинг геометриясини, жумладан, кўзлар орасидаги ва иякдан пешонагача бўлган масофани ўлчайди. Маълумотлар йиғилгандан сўнг такомиллаштирилган алгоритм уни шифрланган кодга, яъни юзнинг имзоси (сигнатураси)га айлантиради. Компьютер фанлари корпорацияси (Computer Sciences Corporation – CSC) ҳисоботига кўра, кўплаб дўконларда маълум мижозлар гуруҳларини кузатиш учун юзни аниқлаш тизимлари аллақачон қўлланилмоқда. Бу турдаги тизимнинг ишлаш тамойилини мақсадли реклама билан таққослаш мумкин, унинг мақсади имтиёзларни ўрганиш ва энг мос маҳсулотларни таклиф қилишдир. Ҳозирда бу технология смартфон фойдаланувчилари орасида турли хил иловалар (масалан, ёшни аниқлаш) ёки қурилманинг қулфини очишга имкон берувчи юз сканерлари туфайли жуда машҳур бўлиб кетди. Фойдаланувчилар орасида кенг ёйилганлиги ва усулнинг нисбатан соддалиги туфайли бу технология қўлланган иловалар тобора кўпроқ пайдо бўла бошлади.

Қулоқ супрасининг шакли. Махсус камераларни талаб қиладиган айрим биометрик усуллардан фарқли ўлароқ, бу биометрик тизим қулоқ акустикасини махсус қулоқчин (наушник)лар ва эшитилмайдиган товуш тўлқинлари ёрдамида ўлчайди. Ҳар бир қулоқчин ичидаги микрофон товуш тўлқинларининг қай тарзда қулоқ супрасидан акс этиши ва қулоқ каналининг бурмаларига қараб турли йўналишларда ҳаракатланишини ўлчайди. Қулоқ шаклининг рақамли нусхаси кейинчалик фойдаланиш учун биометрик шаблонга айлантирилади.

Овоз. Овозни аниқлаш технологияси ҳам жисмоний, ҳам хулқ-атворли биометрик маълумотлар соҳасига киради. Жисмоний нуқтаи назардан  бундай тизимлар одамнинг овоз йўллари, жумладан, бурун, оғиз ва ҳалқумнинг шаклини танийди ва ҳосил бўлган товушни аниқлайди. Хулқ-атвор нуқтаи назаридан улар одам ниманидир қай тарзда айтишини – ҳаракат, оҳанг, тезлик, урғу ва бошқаларнинг ўзгаришини текширади, булар эса ҳар бир кишининг ўзига хосдир. Жисмоний ва хулқ-атвор биометрик маълумотларини бирлаштириш аниқ овозли имзони яратади, баъзан бирор-бир номувофиқликлар (масалан, касаллик ёки бошқа омиллар туфайли) пайдо бўлиши мумкин.

Термограмма. Термограмма бу инфрақизил энергиянинг ҳарорат тақсимоти тасвирида ифодаланиши ҳисобланади. Юзнинг биометрик термографияси тери остидаги қоннинг ҳаракатланиши натижасида ҳосил бўладиган термал нақшларни акс эттиради. Ҳар бир инсоннинг қон томирлари ўзига хос бўлганлиги сабабли  термограммалар ҳатто эгизак эгалари орасида ҳам ўзига хосдир, бу эса биометрик текшириш усулини анъанавий юзни аниқлаш усулидан кўра аниқроқ қилади

Имзо. Имзони аниқлаш – қаламнинг фазовий координаталарини, босимини, эгилиши ва юришини ҳам мустақил, ҳам интерактив дастурларда ўлчайдиган хулқ-атворли биометрик тизим. Рақамли планшет ўлчовларни ёзиб олади ва кейинчалик бу маълумотдан текшириш учун автоматик тарзда биометрик профил яратишда фойдаланади.

Тугмаларни босиш. Тугмалар босиш динамикаси стандарт паролларни кейинги босқичга олиб чиқади ва уларни киритиш ритмини кузатади. Бундай сенсорлар ҳар бир тугмани босиш вақти, тугмалар орасидаги кечикишлар, бир дақиқага киритилган белгилар сони ва ҳоказолардан таъсирланиши мумкин. Хавфсизликни кучайтириш учун тугмаларни босиш шакллари парол ва ПИН-кодлар билан биргаликда ишлайди.

Қуйидаги расмда статик ва динамик усуллардан фойдаланиш фоизи акс эттирилган:

 

 

1-расм. Статик ва динамик усулларнинг фоиз ҳисобида қўлланилиши.

 

Идентификациялашнинг қайси усули танланган бўлса ҳам уларнинг камчиликлари ҳам, афзалликлари ҳам мавжуд. Идентификация учун ишлатиладиган биометрик белгилар қуйидаги хусусиятларга эга бўлиши керак:

  1. Универсаллик: ҳар бир одам бу хусусиятга эга бўлиши керак.
  2. Ўзига хослик: бир хил хусусиятга эга бўлган икки киши бўлмаслиги керак.
  3. Афзаллик: характеристика ўзгармаслиги керак.
  4. Ўлчовлилик: характеристика миқдорий бўлиши ва осон ўлчаниши керак.
  5. Самарадорлик: аниқланиш имконияти, тезлик, мослашувчанлик, зарурий аниқлик ва идентификация тезлиги таъминланиши учун ресурсларга бўлган эҳтиёж, шунингдек, идентификация жараёнида юзага келадиган омиллар ва идентификация аниқлиги ва тезлигига таъсир этувчи ташқи омиллар.
  6. Қулайлик: кундалик ҳаётда одамларнинг биометрик усулни қўллашга тайёрлиги.
  7. Сохталаштиришдан ҳимояланганлик: тизимнинг фирибгарликка қарши хавфсизлигини акс эттиради.

Кўриб чиқилган биометрик усулларнинг ҳар бири афзаллик ва камчиликларга эга. 1-жадвалда биометрик усуллар юқорида санаб ўтилган еттита талаб бўйича таққосланган.

П – паст, Ў – ўрта, Ю – юқори.

1-жадвал.

 

Умумий талаблар бўйича биометрик усулларни таққослаш.

 

Биометрия Универсаллик Ўзига хослик Афзаллик Ўлчовлилик Самарадорлик Қулайлик Хавфсизлик
Бармоқ иизлари Ў Ю Ю Ў Ю Ў Ю
Юз тузилиши Ю П Ў Ю П Ю П
Қўл геометрияси Ў Ў Ў Ю Ў Ў Ў
Кўзниинг шох пардаси Ю Ю Ю Ў Ю П Ю
Кўзниинг тўр пардаси Ю Ю Ў П Ю П Ю
Имзони аниқлаш П П П Ю П Ю П
Овозни аниқлаш Ў П П Ў П Ю П
Тугмаларни босиш П П П Ў П Ў Ў
Томирлар шакли Ў Ў Ў Ў Ў Ў Ю
Юз термогра-фияси Ю Ю П Ю Ў Ю Ю

 

Бундан ташқари, биометрик усулларни ишлаб чиқиш учун бир нечта хусусий талаблар мавжуд:

  1. Нарх: ускуна (сенсор) ва дастурий таъминот ҳар бир фойдаланувчи учун талаб қилиниши.
  2. Фойдаланиш қулайлиги: идентификация воситаларидан (дастурий ва техник) фойдаланиш қулайлиги.
  3. Фойдаланувчини ўчириш имконияти.
  4. Истеъмол характеристикаси: сенсор узоқ вақт давомида ишлаши керак.

2-жадвалда биометрик усуллар электрон имзо тизимларига қўйиладиган хусусий талаблар нуқтаи назаридан таққосланган.

 

2-жадвал.

 

Электрон имзо тизимларига қўйиладиган хусусий талаблар бўйича биометрик усулларни таққослаш

 

Биометрик усул Нарх Фойдаланиш қулайлиги Истеъмол
Бармоқ излари Ў Ю Ў/Ю
Юз тузилиши Ў П Ў
Қўл геометрияси Ю Ў Ў
Кўзниинг шох пардаси Ю Ю Ў
Кўзниинг тўр пардаси Ю П Ў
Имзони аниқлаш Ў Ю Ў
Овозни аниқлаш П Ю П
Тугмаларни босиш П Ў П
Томирлар шакли Ў Ю Ў
Юз термографияси Ў П Ў

Махсус ускуна талаб қилмайдиган барча усуллар учун нарх паст; қўл, кўзнинг тўр пардаси ва шох пардасининг шаклини таниб олиш тизимлари учун юқори, чунки махсус қиммат оптик ускуналар талаб қилади. Фойдаланувчидан интерактив бошқарувни, масалан, юзи ёки кўзини, одатда ,компьютер экранида акс этадиган рамкага қўйишни талаб қилувчи қурилмалардан фойдаланиш ноқулай. Ҳеч қандай акстаъсир талаб қилмайдиган (масалан, бармоқни сенсорга босиш, сўзни териш, иборани талаффуз қилиш) усуллардан фойдаланиш қулай.

Планшетлар, электрон қалам (имзо динамикасини аниқлаш) ёки оптик ускуналардан фойдаланадиган бошқа биометрик усуллар ўртача харажатларни талаб қилади.

Яқиндан талабларнинг ўзгариши муносабати билан юз ва кўз шох пардасидан идентификация қилиш кенг ўрганилмоқда. Шох пардани аниқлаш тизимларининг жалб қилинишига тизим нархини пасайтириш орқали эришиш мумкин.

Идентификация тизимларини ишлаб чиқишда ҳисобга олинадиган яна бир муҳим омил бу – фойдаланиш муҳити (3-жадвал). Уй ёки офиснинг назорат қилинадиган муҳитига барча усуллар мос келади. Катта ёки мўрт сенсор талаб қиладиган усуллар мобиль иловалар учун ноқулай. Банк терминаллари каби оммабоп идентификациялаш қурилмалари кўпроқ чидамлилик ва мустаҳкамлик жиҳатидан ишлаб чиқилган бўлиши керак; бундай муҳитда нофаол биометрикани (фойдаланувчи билан бевосита алоқа қилмайдиган) ёки адаптив сенсорлардан фойдаланадиган биометрик усулларни қўллаш афзал. Ниҳоят, идентификацияни амалга ошириш частотаси тегишли усулни танлашга таъсир қилади. Идентификация тез-тез ўтказиладиган муҳит (масалан, банклар)даги талаблар идентификация кам ўтказиладиган муҳитдаги талаблардан фарқ қилади. Тез-тез идентификацияланадиган муҳит учун фақат биометрик усуллар мос келади, улар етарлича тез ва фойдаланувчилар билан ўзаро таъсирни энг кам талаб қилади (4-жадвал).

3-жадвал.

 

Турли иловаларда қулайлик бўйича биометрик усулларни таққослаш.

 

Биометрик мухит Уй/офис Мобил Жамоат жойи
Бармоқ излари Ҳа Ҳа Ҳа
Юз тузилиши Ҳа Ҳа Ҳа
Қўл геометрияси Ҳа Йўқ Ноқулай
Шох парда Ҳа Йўқ Ҳа
Тур парда Ноқулай Йўқ Йўқ
Имзони аниқлаш Ҳа Ноқулай Ноқулай
Овозни аниқлаш Ҳа Ҳа Йўқ
Тугмаларни босиш Ҳа Йўқ Йўқ
Томирлар шакли Ҳа Йўқ Ноқулай

 

 

 

4-жадвал.

 

Кўп маротаба идентификациялашда қўллаш бўйича биометрик усулларни таққослаш.

 

Биометрик усул Кўп маротаба идентификациялаш учун мослик
Бармоқ излари Яхши
Юз тузилиши Яхши
Қўл геометрияси Ўрта
Кўзниинг шох пардаси Ўрта
Кўзниинг тўр пардаси Ноқулай
Имзони аниқлаш Яхши
Овозни аниқлаш Ўрта
Тугмаларни босиш Ноқулай
Томирлар шакли Ўрта
Юз термографияси Яхши

 

 

Мазкур таҳлил идентификация мосламаси қўлланилаётган муҳит томонидан қўйиладиган ўзига хос талаблар нуқтаи назаридан биометрик идентификациялаш усулини ишлаб чиқишни акс эттиради. Юқоридагилардан хулоса қилиш мумкинки, мукаммал биометрик усул йўқ. Барча биометрик усулларнинг афзалликлари ва камчиликлари мавжуд. Бироқ  айрим биометрик усуллар баъзи иловалар учун бошқаларига нисбатан қулайроқдир. Муаллиф нуқтаи назаридан, идентификация усулининг энг муҳим хусусиятлари қуйидагилардир: биометрик усулнинг хавфсизлиги (универсаллик, ўзига хослик, самарадорлик, ўлчовлилик, алдаш уринишларига қаршилик, механик мустаҳкамлик); фойдаланувчи учун қулайлиги; нарх; фойдаланиш соддалиги.

2012, 2021

ПРИМЕНЕНИЕ ШТРИХ-КОДИРОВАНИЯ НА СКЛАДАХ ВАГОННОГО ДЕПО ДЛЯ УЧЕТА ТОВАРНО-МАТЕРИАЛЬНЫХ ЦЕННОСТЕЙ

Рубрики: Актуальные вопросы развития инновационно-информационных технологий на транспорте, Без категории|Метки: , , , , , , , |

Автор(ы): Тимур ТАШМЕТОВ, Тулкин ОРЗИЕВ, Фозил МАШАРИПОВ

Рассмотрен автоматизированный процесс учета товарно-материальных ценностей склада вагонного депо. Отмечены положительные стороны автоматизации складских процессов использующий методы штрих-кодирования. Показана возможность штрих кодирования товара на складе в случаях не полной идентификации, отмечена процедура нанесения штрих-кода. Раскрыты операции, выполняемые маркировщиками, или кладовщиками, работающих на приемке.

 

ВВЕДЕНИЕ

Новые экономические отношения на железной дороге Узбекистана способствовали строительству и вводу в эксплатацию новых железнодорожных линий. Новые железнодорожные линии обеспечили движение грузовых и пассажирских поездов по территории республики в обход сопредельных государств. Построены новые линии соединившие юг с севером, восток с западом, которые соединили следующие города: Навои-Учкудук-Султанувайс-Нукус; Тошгузар-Бойсун-Кумкурган; Ангрен-Пап.

Эти линии с одной стороны обеспечили независимость компании от условий и требований железнодорожных компаний соседних государств, а с другой стороны возрос вагонопоток грузовых и пассажирских поездов [1-3].

Пассажирские перевозки на вновь организованных железнодорожных участках привело к возрастанию нагрузки на вагонное депо, в которых проводятся соответствующие ремонтно-экипировочные работы (РЭР). Склады вагонного депо обеспечивают хранение товарно-материальных ценностей, запасных и комплектующих частей (далее ТМЦ) используемых при проведении РЭР пассажирских вагонов [3, 4].

Современный склад железнодорожного депо – это сложное техническое сооружение, состоящее из многих взаимосвязанных элементов, имеющее определенную структуру и выполняющее ряд важных функций. Автоматизация процессов учета товарно-материальных ценностей (ТМЦ), запасных частей их движения позволит существенно сократить затраты времени, количество персонала, участвующего в процессе учета, комплектации, выдаче работникам вагонного депо, а также сортировки материалов и изделий. Склады относятся к сложным системам и должны строго соответствовать тем функциям, которые на них возлагаются. В то же время складское помещение само по себе часто является всего лишь частью огромной системы более высокого уровня – того или иного предприятия, организации, бизнеса. Отсюда, основное назначение склада – концентрация ТМЦ, их безопасное хранение, накапливание, выдача. Автоматизация технологических процессов железнодорожных складов вагонного депо ВЧД-2 и используемые для этого системы управления являются актуальным.

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

Основная цель склада своевременно собрать, разместить, принять и отпустить ТМЦ сотрудникам депо участвующих в РЭР. Достичь этой цели в вагонном депо ВЧД-2 можно используя систему штрих кодирования, который позволит ускорить и повысить точность работы склада [5].

Штрих кодирование товара – на этикетку наносится штрих-код, эта этикетка наклеивается на товар, продукцию и тогда уже процесс приемки, отпуска, перемещения ТМЦ выполняются, считывая информацию с этикетки товара [5, 6].

Автоматизированная информационная система учета ТМЦ на складе вагонного депо разрабатывается на принципах использования штрих кодирования товаров, что позволит, автоматически распознавать товары и получать адекватную информацию об их запасе [7].

Определение товаров на основе штрих кодирования является автоматической идентификацией, в последнее время становится все более распространенным. Применение штрих кодирования снижает вероятность ошибки, ускоряет выполнение складских операций и положительно отличается от бумажной технологии. Технология штрих кодирования, предполагает сбор и анализ базы штрих кодов ТМЦ, хранящихся на складе, организация процессов, обеспечивающих функции штрих кодировая, в целом систему автоматизации. Часто ТМЦ маркируются поставщиком или производителем, информация о товарах при этом поступает от них. В случаях если ТМЦ не маркирован поставщиком или производителем, то необходимо самостоятельно формировать базу данных штрих кодов: сканированием товара либо в процессе хранения, либо в процессе приемки. Упрощенного сбора существующих данных может оказаться недостаточно, потребуется их анализ и выверка. При отсутствии штрих кода, или не в полной мере идентифицируется товар, маркировка ТМЦ организуется на складе. Процедура нанесения штрих кода требует подготовки этикеток с учетом тех единиц товара, в которых он поступил (единицы, короба, палеты и пр.). Эти операции выполняются либо маркировщиками, или дополнительным контингентом кладовщиков, работающих на приемке.

Поступающие на склад ТМЦ, последующая обработка, запись информации о них (новых товарах) может быть выполнена следующими вариантами использования штрих кода:

  • применение сканера для ввода штрих кода товара при их поступлении на склад, предприятиями, имеющими свой штрих код;
  • штрих код в учетной системе формируется автоматически, который используется предприятиями, получающими ТМЦ без штриха кода.

Автоматизация учетных операций на складе, нанесение штрих кода, считывание информации с товаров (штрих кода) поступающих на склад выполняется на специальном оборудовании:

  • Принтеры этикеток, которые применяются при печати штрих кодов и выпускаются в виде термо- и термотрансферных принтеров. Термопринтер характеризуется переносом штрих кода на поверхность бумаги, картона, и пр., а при термотрансферного принтера перенос изображения осуществляется с красящей ленты (риббона) на этикетку.
  • Этикет-пистолеты, используемые при ручной автоматизированной маркировке (нанесение штрих кодов, изображений, текста) на товар.
  • Сканнеры штрих кода, считывающие штрих код с упаковки товара. Различают стационарные и ручные. Ручные используют для мобильного считывания информации путем поднесения к товару.
  • Терминалы сбора данных (ТСД) – считывают штрих код, фиксируют информацию в памяти и переносят её в базу данных.

Также необходимо и сопутствующее оборудование: зарядные устройства, средства связи, этикет-ленты и пр.

Операции по приему товаров от поставщика состоят из: формирование заказа поставщику, в котором указывается нужный товар; отгрузка товара поставщиком (при самовывозе) или сам привозит товар; считывание один за другим штрих кодов товаров сканером, и ввод их в базу данных в документ Поступление товаров.

Поступление ТМЦ без штриха кода требует заблаговременной подготовки этикеток или распечаткой необходимого их количества во время приема товара, наклейкой на товар и последующего оприходования товара на склад путем сканирования; оприходование товара по количеству, без проведения через сканер, когда сотрудники склада сами считают товар и вводят вручную данные в учетную систему.

После проведения документа поступления товара, сотрудники склада сами штрих кодируют товар: распечатывают этикетки со штрих кодом и клеют их на товар.

Приняв ТМЦ необходимо правильно осуществить хранение, контроль, вести его учет, выполнять инвентаризацию и при необходимости оформлять перемещения товаров.

При хранении и учете ТМЦ логистические операции склада предполагают инвентаризацию и перемещение товаров между складами вагонного депо. Перемещение товаров между складами депо происходит путем считывания штрих кодов с помощью документа «Перемещение», который представляет собой одновременную выдачу товара с одного склада-источника и поступление на склад-получатель, который осуществляется путем его открытия и сканирования в него необходимого товара.

Инвентаризация – это проверка наличия товаров на определённую дату путём сличения фактических данных с данными системы учёта. При проведении инвентаризации сотрудник или несколько сотрудников (если несколько сотрудников – склад разбивается на секции) считывают товар на стеллажах один за другим, используя терминал сбора данных. Каждый сотрудник идет и сканирует товар, который ему попадается в своей секции и в последствии эти данные загружаются в учетную систему.

Информация из ТСД поступает в виде документа Инвентаризация товара или Пересчет товара с информацией, какой товар был просканирован во время этой работы. Затем необходимо удалить данные из терминала, после чего можно сканировать следующую порцию данных, пока не будет просканирован весь товар.

На следующем этапе система сравнивает результаты документа Инвентаризации с учетными данными и выдает информацию об излишках и недостачах. С целью получения точной информации об остатках товаров на складах, по результатам инвентаризации выполняется: списание недостачи; оприходование излишков.

На основе данных инвентаризации, если выявлены недостатки, то разницу между списанием и оприходованием лицо материально ответственное за склад несет ответственность и может быть оштрафовано.

Инвентаризация характеризуется следующими действиями: сканирование товаров; запись сканированной информации в документ Инвентаризация; сравнивание учетных данных с фактическими, и выдачи информации о необходимости создания документов Списания и/или Оприходования товаров.

Отпуск товаров со склада вагонного депо выполняется согласно следующей процедуры: сотрудник бухгалтерии по отпуску товаров оформляет заказ сотрудника вагонного депо; работники склада собирают и отпускают товар согласно требования на него (товар).

Документ сборки товара состоит из информации, что необходимо собрать и сколько уже собрано. Работник склада собирает товар, сканирует его, если товар просканирован, данные в колонке собранного товара увеличиваются. При сканировании товара больше необходимого количества, то в этом случае система выдает список лишних позиций. В случае сканировании меньшего количества товара невозможно закрытия работы по заказу, пока весь товар не будет собран. Количество собранного товара соответствующее заказываемому, то на основании этой сборки создается реализация товаров и услуг.

Оформление сборки товара можно выполнять не только при помощи сканера, но и при помощи терминала сбора данных. При этом весь собранный товар единовременно сканируется, и данные загружаются в документ Сборка товара.

ВЫВОДЫ

Разрабатываемая автоматизированная информационная система учета ТМЦ, запасных частей и других, комплектующих размещенных на сладе вагонного депо ВЧД-2 позволит:

  • использовать штрих-кодирование для учета поступающих, выдаваемых ТМЦ на склад вагонного депо;
  • считывание данных о поступающих ТМЦ на склад вагонного депо будет осуществляться автоматически с последующим формированием массивов в базе данных.

Нужно индивидуальное решение?

Если у вас есть вопросы вы можете связаться с нами через форму обратной связи.

Чем мы можем помочь?

Заголовок