|
|
ДедусенкоЛаб2. Тестирование ис
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ КАЛУЖСКОЙ ОБЛАСТИ
_____________________________________________________
Государственное автономное профессиональное образовательное учреждение
Калужской области
«Калужский технический колледж»
специальность 09.02.07 Информационные системы и программирование
(разработчик веб и мультимедийных приложений)
ОТЧЕТ
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №__2__
Тема «________________________»
МДК.05.03 «Тестирование ИС»
Выполнил: студент гр.3 ИСиП1 Дедусенко А. В._________
Проверил: преподаватель Метаки Л.Г._________
Дата защиты лабораторной работы:
Оценка:_________
г. Калуга, 2022
Цель работы: Изучение устройств автоматизированного сбора информации.
Задание №1:
Штриховой код – это код, представляющий знаки с помощью наборов параллельных штрихов различной толщины и шага, которые оптически считываются путем поперечного сканирования.
Штриховое кодирование – технология автоматической идентификации и сбора данных, основанная на представлении информации по определенным правилам в виде формализованных комбинаций элементов установленной формы, размера, цвета, отражающей способности и ориентации для последующего оптического считывания и преобразования в форму, необходимую для автоматического ввода в вычислительную систему. Штриховые коды работают наподобие азбуки Морзе. Вместо серии точек и тире для кодирования информации используются узкие и широкие штрихи и пробелы.
Где используется штриховой код? Штриховой код может использоваться практически везде, где происходит ручной ввод данных в компьютер. В качестве примеров можно привести следующие области применения штрихового кода. Система отслеживания посланного груза. Обработка багажа авиапассажиров, авиабилетов. Контроль за оплатой проезда на транспорте и по платным дорогам. Это лишь малая часть применения штрихового кодирования в различных отраслях. Этот список можно продолжать весьма долго.
В чем преимущества штриховых кодов? Скорость и точность при автоматическом сборе данных. По крайней мере, в 100 раз быстрее и точнее традиционного ручного ввода.
Из каких элементов состоит штриховой код? Все штриховые коды имеют похожие элементы, из которых строится символ. Это штрихи и пробелы, человекочитаемая маркировка (знаки над или под символом), светлые зоны (области свободные от каких-либо знаков вокруг символа). Символы могут быть дискретными и непрерывными. Штрих минимальной ширины (размера) называется модулем.
Задание №2:
Радиочастотная идентификация (Radio Frequency Identification) — это современная технология идентификации объектов, основанная на применении радиочастотного электромагнитного излучения для автоматизированного считывания и записывания данных учета и контроля на устройство.
Cистема радиочастотной идентификации RFID включает в свой состав оборудование и программное обеспечение:
RFID-метка (радиотег, транспондер) состоит из микрочипа, который хранит информацию для идентификации, и антенны, с помощью которой прибор передает и получает данные.
RFID-считыватели (ридеры, сканеры) распознают радиометки, получают сведения и отправляют их в базу данных.
RFID-антенны излучают электромагнитные сигналы, которые активизируют метки для свободного чтения/записи информации.
Программное обеспечение (ПО, софт) состоит из серверной части и клиентских приложений. Обеспечивает взаимодействие автоматизированных информационных систем (АИС) с РЧИД системой, а также удаленное администрирование оборудованием.
Преимущества технологии радиочастотной идентификации RFID:
Высокая скорость считывания и передачи данных. Ридер автоматически считывает десятки устройств в секунду, что значительно упрощает процесс сбора информации. Технология РФИД позволяет перезаписывать и вносить дополнительную информацию.
Быстрый поиск меток без прямой видимости. Диапазон чтения радиотега составляет 10 метров и более, что исключает необходимость в прямой видимости транспондера. Возможно скрытое размещение устройства и ее чтение через упаковку.
Безопасность и конфиденциальность сведений. Отсутствие подделок, т.к. чип имеет уникальный ID и записываемые сведения могут быть засекречены.
Снижение влияния человеческого фактора. Автоматическое сканирование и запись данных без вмешательства человека.
Устойчивость к агрессивным средам. RFID метки используются даже в агрессивных средах: распознаются через пар, воду, слой грязи, краски, масла. Информация перекачивается при любых условиях: в жару, холод, дождь, а также при коррозии и загрязнении химическими веществами. Устойчивость к высоким давлениям и температурам
Альтернатива другим видам маркировок. Главные недостатки гравировки — запись информации один раз и физическая деформация поверхности объекта. Недостатки штрих-кода — запись информации не более 50 знаков, незащищенность данных, подверженность воздействию окружающей среды и работа только в пределах прямой видимости.
Задание №3:
Карточные технологии (Card Technologies) делятся на три класса:
технологии на основе магнитной полосы;
смарт-карты;
оптические карты.
Технология основанная на магнитной полосе:
Первая карточка с магнитной полосой появилась в 1960-х гг. на проездных билетах, а в 1970-х гг. - на банковских карточках. С того времени области применения карточек с магнитной полосой продолжает расти. Однако магнитная полоса ограничена по объему информации, которая может быть записана на нее, также остро стоит вопрос надежности считывания и безопасности данных.
С появлением новых технологий обсуждается вопрос о целесообразности развития карт с магнитной полосой. В ближайшее время эта технология будет существовать, так как она глубоко внедрилась в жизнь общества, и обеспечивает недорогие массовые технические решения.
Смарт-карта (другие распространенные названия - чип-карта, интегрированная карта) представляет собой предмет размером с пластиковую кредитную карту, в котором размещена интегральная микросхема для хранения информации.
Принято различать пассивные смарт-карты, другое название - «молчаливые» и активные смарт-карта, другое название - «умные», интеллектуальные. Смарт-карты первого типа содержат только микросхему памяти и используются только для хранения информации. Второй тип смарт-карт содержит наряду с микросхемой памяти - микропроцессор. В этом случае карта имеет возможность принимать решения о хранящейся информации и обеспечивать различные методы для защиты доступа к информации. Именно безопасность в свое время рассматривалась как основная причина замены других технологий смарт-картой.
Смарт-карта, содержащая микропроцессор, также делится на два вида: контактная и бесконтактная. Оба вида имеют встроенный микропроцессор, однако последняя не имеет контактов, покрытых золотом. Она использует технологии обмена информацией между картой и считывающим устройством без какого-либо физического контакта, ее преимуществом является больший срок службы, для нее исключена возможность уничтожение информации в процессе считывания. Хотя в последнее время цены на смарт-карты значительно упали, но все равно они достаточно высоки по сравнению с картами с магнитной полосой.
Самым большим преимуществом смарт-карт является большой объем информации, который может быть записан на ней и безопасность информации, которую также обеспечивает карта. Первое упоминание о смарт-картах появилось во Франции в 1974 г., в практику они были также внедрены во Франции в 1982 г. Эта технология очень быстро распространялась и принималась в Европе.
Карты с оптической памятью. Карты с оптической памятью основаны на том же принципе, что и музыкальные диски, и СЭ-ЯОМ. На карту прикрепляется лазерная панель, покрытая золотом, и она используется для хранения информации. Материал, используемый для этой панели, состоит из нескольких слоев и активизируется, когда на них попадает лазерный луч. Лазер выжигает крошечное отверстие в этом материале, которое потом будет различаться в процессе считывания. Наличие или отсутствие таких выжженных точек означает «единица» или «ноль». Оптическая карта может хранить информацию объемом от 4 до 6,6 Мб.
Задание №4:
Сбор данных предполагает получение максимально выверенной исходной информации и является одним из самых ответственных этапов в работе с информацией, поскольку от цели сбора и методов последующей обработки полностью зависит конечный результат работы всей информационной системы.
Технология сбора данных подразумевает использование определенных методов сбора информации и технических средств, выбираемых в зависимости от вида информации и применяемых методов ее сбора. На заключительном этапе сбора, когда информация преобразуется в данные, т. е. в информацию, представленную в формализованном виде, пригодном для компьютерной обработки, осуществляется ее ввод в систему.
Для сбора данных необходимо сначала определить технические средства, позволяющие осуществлять сбор быстро и высококачественно и поддерживающие операции ввода информации и представления данных в электронной форме. В качестве средств сбора в информационных системах обычно выступают агрегаты, представляющие собой совокупность устройств и программного обеспечения к ним, которые служат для преобразования информации, представленной в неэлектронной форме, в электронную для ее последующего использования в системе.
Задание №5:
Распознавание речи или Speech-to-Text (STT) — технология преобразования речи в текст. Это многоуровневый процесс анализа акустических сигналов, их структурирования в слова, фразы, предложения и преобразования в текстовый формат. Технологию распознавания речи можно также называть технологией распознавания голоса.
Speech-to-Text используется, когда необходимо создавать много письменного контента, но при этом не использовать ручной набор текста. Также распознавание речи помогает людям с ограниченными возможностями, которым сложно печатать текст вручную.
Оптическое и магнитное распознавание текста. Оптическое распознавание символов (англ. optical character recognition, OCR) — это механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов, использующихся для представления в текстовом редакторе. Распознавание широко используется для конвертации книг и документов в электронный вид, для автоматизации систем учета в бизнесе или для публикации текста на веб-странице. Оптическое распознавание текста позволяет редактировать текст, осуществлять поиск слова или фразы, хранить его в более компактной форме, демонстрировать или распечатывать материал, не теряя качества, анализировать информацию, а также применять к тесту электронный перевод, форматирование или преобразование в речь. Оптическое распознавание текста является исследуемой проблемой в областях распознавания образов, искусственного интеллекта и компьютерного зрения.
Биометрические технологии сбора данных
В современном мире биометрическая защита информации является одним из наиболее действенных методов ее сохранения. Благодаря процессу аутентификации человека, то есть сравнения его характеристик с характеристиками, заранее внесенными в систему, удается с максимальной точностью определить, имеет данный человек доступ к запрашиваемой информации или же все-таки нет.
В целом, все средства информационной защиты, основанные на биометрии, можно разделить по средству идентификации на два вида: статические и динамические.
Статические:
К статическим относятся методы аутентификации по неповторимым чертам физиологии конкретного человека, которые сохраняются в организме в течение всей его жизни. Наиболее популярными примерами являются:
Дактилоскопия – способ, когда для распознавания личности используются отпечатки уникального рисунка линий на подушке пальца руки. Этот метод до удивления удобен в использовании, потому крайне часто используется в различных бытовых биометрических системах, таких как мобильные телефоны с функцией распознавания отпечатков пальцев и биометрические дверные замки.
Сканирование радужной оболочки глаза – один из наиболее точных способов аутентификации. Рисунок “радужки” формируется задолго до рождения человека и имеет крайне сложный и очень четкий рисунок. На качество распознавания оболочки глаза не влияют очки и контактные линзы, что делает такой способ еще и одним из самых удобных.
В 2015 году этот метод также был внедрен в мобильные технологии, что несомненно дало большой толчок его популяризации и массовому распространению.
Распознавание по геометрии руки – ширина и длина пальцев, изгиб их фаланг, расстояние между их суставами – все это, и еще многое другое, позволяет вполне надежно и достоверно выяснить, принадлежит исследуемая рука владельцу данных, или же кто-то пытается получить несанкционированный доступ. Хотя по отдельности эти показатели у разных людей могут сходиться, в совокупности шансы на подобное ничтожно малы.
Достоинства данного метода заключаются в относительной простоте требуемого оборудования, что способствует его сравнительной дешевизне и доступности.
Однако, у него имеется также и один существенный недостаток: любые травмы и повреждения руки, в том числе порезы, шишки и ушибы, а именно на этой части тела их появление очень даже вероятно, способны сильно снизить эффективность работы распознающего оборудования.
Считывание геометрии лица – способ, в последние годы получивший все большее и большее распространение. Он основывается на выделении основных контуров человеческого лица (глаза, нос, губы брови и т.д.) и выстраивании на их основе объемного изображения. Данный метод получил широкое внедрение в многокамерных системах идентификации человека по чертам лица и используется в работе полиции и спецслужб по всему миру.
Динамические:
К динамическим методам биометрической идентификации относятся те, которые основаны на анализе подсознательных поведенческих процессов, выражаемых в постоянно повторяющихся действиях, привычках и т.д. Среди них можно выделить:
Распознавание голоса – довольно простой, но не самый надежный метод. Несмотря на то, что для повышения точности аутентификации комбинируют показатели интонации речи, звуковой высоты и модуляции голоса, для получения доступа преступник может, например, использовать запись с диктофона, что значительно снижает степень защищенности.
Другой недостаток заключается в том, что голос имеет свойство изменяться в течение жизни человека, а также в связи с состоянием его здоровья. Таким образом, вариативность идентификации резко снижается.
Графологическое распознавание основано на считывании уникального графического почерка человека, появляющегося за счет рефлекторно совершаемых кистью руки движений при письме. Для считывания данных используют специальные приборы-стилусы, фиксирующие информацию о силе давления на поверхность.
Что такое распознавание объектов?
Распознавание объектов — это метод компьютерного зрения для идентификации объектов на изображениях или видео. Распознавание объектов является основным результатом алгоритмов глубокого и машинного обучения. При просмотре фотографий или видео, человек может легко распознать людей, предметы, сцены и визуальные детали. Цель состоит в обучении компьютера делать то, что естественно для людей: достичь уровня понимания того, что содержит изображение.
Возможно использование различных подходов для распознавания объектов. В последнее время методы машинного и глубокого обучения стали популярными подходами к проблемам распознавания объектов. Обе технологии учатся распознавать объекты на изображениях, но они различаются по своему исполнению.
Методы распознавания объектов
Распознавание объектов с использованием глубокого обучения
Методы глубокого обучения стали популярным методом распознавания объектов. Модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (или CNN), используются для автоматического изучения присущих объекту свойств, чтобы идентифицировать этот объект.
Распознавание объектов с помощью машинного обучения
Методы машинного обучения также популярны для распознавания объектов и предлагают отличные от глубокого обучения подходы. Распространенные примеры методов машинного обучения являются:
- извлечение функций HOG с помощью модели машинного обучения SVM;
- модели «мешков слов» (bag-of-words) с такими функциями, как SURF и MSER;
- алгоритм Виолы-Джонса, который можно использовать для распознавания различных объектов, включая лица и верхнюю часть тела.
Задание №6: Распознавание речи или Speech-to-Text (STT), Метод распознавания объектов. Метод распознавания объектов Штриховое кодирование, Радиочастотная идентификация
Задание №7:
Предметной областью является гостиница.
Данная организация занимается обеспечением проживания, предоставлением социально-бытовых услуг и созданием условий жизнедеятельности клиентов на небольшой временной срок.
Устройства сбора информации: Сканеры отпечатков пальцев, сканеры для магнитных карт, сканеры штрих-кодов.
Методы сбора информации: Сбор биометрических данных, карточные технологии, технологии штрихового кодирования.
Отчет: Благодаря данным мне заданиям, я изучила многие способы и технологии сбора данных в современном мире. В задании №6 и №7 я составила ответы на основании опыта и понимания, полученных в ходе выполнения лабораторной работы №2. |
|
|
Скачать 33.88 Kb.