ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА

УДК 004.35

БИОМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ ПО РИСУНКУ ВЕН ЛАДОНИ

THE BIOMETRIC SYSTEM FOR IDENTIFICATION

OF USERS BY PALM VEIN PATTERN

Д.Б. Абрамов, С.О. Баранов

Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет (СибАДИ), Россия, г. Омск

Аннотация. В статье рассмотрена система идентификации человека по такой биометрической характеристике, как рисунок вен ладони. Показан её состав, принцип работы, отличительные особенности преимущества перед другими системами. Описан процесс и этапы разработки биометрической системы.

Ключевые слова: биометрия, рисунок вен, raspberry pi, идентификация, бесконтактная

идентификация.

Введение

В течение последних лет интерес к биометрической идентификации значительно вырос. Это 780 связано со стремительным развитием технологий и возможностью относительно быстрого и точного определения биометрических данных человека. Из наиболее применяемых систем биометрической идентификации следует выделить следующие: по ДНК, по сетчатке и по радужной оболочке глаза, по отпечаткам пальцев, по голосу, по лицу, по рисунку вен ладони, пальцев и даже по форме ушной раковины. Такое большое разнообразие методов объясняется тем, что не существует универсальной системы, которая бы отвечала всем требованиям, предъявляемым к системам такого рода, и могла быть выбрана для повсеместного применения.

Постановка задачи

Целью данной работы является разработка функционирующей и качественной системы, которая бы отвечала абсолютному большинству требований, но в тоже время не была труднореализуемой и дорогостоящей. В результате сравнительного анализа методов биометрической идентификации, в качестве характеристики был выбран рисунок вен ладони.

К системе выдвигаются следующие требования

•Система должна иметь возможность бесконтактной идентификации, что решает проблему гигиены;

•Высокая точность системы: низкие показатели ошибок первого и второго рода (FAR и

FRR);

•Компактность: система должна иметь малые габариты, находиться в одном цельном корпусе;

•Быстродействие: система не должна задерживать пользователей;

•Система должна обладать высокой устойчивостью к <взлому> (обману);

•Сравнительно небольшая стоимость создания системы.

Аппаратная реализация

Для создания системы на уровне аппаратной части были использованы следующие компоненты:

1.Одноплатный компьютер RaspberryPi

2.Модульная камера RaspberryPiCameraModule с удаленным ИК-фильтром

Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных: материалы Международной научно- практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 8-9 февраля 2017 г.

ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА

3.Корпус для системы

4.Макетная плата (на этапе создания прототипа)

5.Ультразвуковой датчик расстояния

6.ИК-фильтр (850 нм)

7.Соединительные провода

8.Резисторы 470 и 330 Ом, 0.25 Вт

9.ИК-диоды (850 нм)

Стоить отметить, что в процессе сборки следует уделить особое внимание удалению ИК- фильтра из камеры: во-первых, необходимо убедиться, что ИК-фильтр находится на объективе, а не на матрице, во-вторых, после удаления фильтра следует проверить, что его осколки не

попали на линзу объектива.

Также необходимо учесть, что вполне допустимо использование излучающих инфракрасных диодов с длиной волны отличной от 850 нм.

Однако ИК-фильтр должен пропускать световые волны инфракрасного диапазона с той же

длиной волны, что и у излучающих диодов.

Программная реализация

В плане программной реализации следует выделить несколько основных этапов:

1.Получение снимка при нахождении ладони на определенном расстоянии от камеры;

2.Предварительная обработка изображения (масштабирование, поворот ладони);

3.Выделение рисунка вен на полученном изображении;

4.Получение хэш-значения, в результате работы перцептивного хэш-алгоритма над

рисунком вен;

5.Сравнение хэш-значений рисунков вен посредством метрики различия объектов

одинаковой размерности (Расстояние Хэмминга).

Перспективы улучшения системы

Создаваемая биометрическая система, выполняющая свои функции по предоставлению и ограничению доступа, достаточна защищена от подделок, так как создание макета ладони с трудным для воспроизведения расположением вен – это невероятно сложный процесс. Но, как

известно, в нашем мире нет ничего невозможного. Скорее всего, человек, который задастся 781 целью обмануть данную систему все же создаст качественную подделку. Именно поэтому авторами была проделана большая аналитическая работа по поиску решений, которые могли бы защитить систему от фальсификаций, например, такие как:

1.Подсистема, считывающая температуру ладони.

2.Подсистема, считывающая наличие и частоту пульса пользователя.

Витоге, такую систему уже не удастся обмануть шаблоном. Стоит отметить, что упомянутые подсистемы уже были реализованы авторами, но нуждаются в некоторой доработке и оптимизации перед тем, как будут добавлены в разработанную систему.

Заключение

Впоследние несколько лет системы идентификации личности по биометрическим характеристиками активно внедряются в различные сферы деятельности человека. Однако, одни из них слишком ненадежны, а другие – хоть и достаточно точны, но, в то же время,

чрезвычайно дорогостоящи и рассчитаны лишь на крупные организации, способные их приобрести. В ходе данной работы была создана система, заслуживающая пристального

внимания, так как показатели её надежности находятся на одном уровне с показателями биометрических систем идентификации по радужной оболочке и сетчатке глаза. Но стоимость и простота внедрения такой системы являются несомненными преимуществами перед конкурентами. В дальнейшем предполагается некоторая доработка разработанной системы и последующий вывод инновационной системы на рынок.

Библиографический список

1.Python library for GPIO accesson RaspberryPi // GoogleCode [Электронный ресурс]. – URL: https://code.google.com/p/raspberry-gpio-python/ (дата обращения: 08.08.2016).

2.FAQs // Официальный сайт RaspberryPi [Электронный ресурс]. – URL: http://www.raspberrypi.org/faqs

(дата обращения: 08.08.2016).

3.Елена, П. Эра биометрии или сумерки свободы [Электронный ресурс] / Елена П., Александр Т. –

URL: http://www.vokrugsveta.ru/vs/article/6508 (дата обращения: 26.07.2016).

Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных: материалы Международной научно- практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 8-9 февраля 2017 г.

ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА

4.Майк, Ф. Сильные и слабые стороны биометрических устройств [Электронный ресурс] / Майк, Ф. –

URL: http://www.ccc.ru/magazine/depot/03_08/read.html?0502.html (дата обращения: 26.08.2016).

5.Биометрические технологии [Электронный ресурс]: (с изм. и доп.) – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Биометрические_технологии (дата обращения 24.07.2016).

THE BIOMETRIC SYSTEM FOR IDENTIFICATION

OF USERS BY PALM VEIN PATTERN

D.B. Abramov, S.O. Baranov

Annotation. The person identification system is a biometric characteristic as palm vein pattern. Its composition, working principle, features advantages over other systems are showed. We describe the process and stages of development of a biometric system are described in the paper.

Keywords: biometrics, vein pattern, RaspberryPi, identification.

Абрамов Дмитрий Борисович, аспирант, ФГБОУ ВО «Сибирский государственный автомобильно- дорожный университет (СибАДИ)», Россия, г. Омск, (Россия, Омск, 644050, ул. Мира проспект, д. 5, e-

mail: abramov@kvarkstudio.ru).

Баранов Сергей Олегович, аспирант, ФГБОУ ВО «Сибирский государственный автомобильно- дорожный университет (СибАДИ)» (Россия, Омск, 644050, ул. Мира проспект, д. 5, e-mail: (Россия, Омск, 644050, ул. Мира проспект, д. 5, e-mail: baranov@kvarkstudio.ru).

Abramov Dmitry, graduate student, Siberian State Automobile and Highway University (SibADI) (644050, prospect Mira, 5, Russian Federation, e-mail: abramov@kvarkstudio.ru).

Baranov Sergey, graduate student, Siberian State Automobile and Highway University (SibADI) (644050, prospect Mira, 5, Russian Federation, e-mail: baranov@kvarkstudio.ru).

782

Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных: материалы Международной научно- практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 8-9 февраля 2017 г.

ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ ЭКОНОМИКИ ТРАНСПОРТА

УДК 004.413.4

ПРИМЕНЕНИЕ ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА «EVA АНАЛИЗ РИСКОВ» НА ПРИМЕРЕ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

APPLICATION SOFTWARE TOOLS «EVA RISK ANALYSIS»

THE EXAMPLE OF PRODUCTION COMPANIES

А.С. Данилова

Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет (СибАДИ), Россия, г. Омск

Аннотация. В статье рассматривается понятие риска, его виды в предпринимательской деятельности. Представлено краткое описание основных приемов оценки риска на основе математических методов моделирования и использования программных средств. Рассмотрен пример применения одного из программных продуктов, созданных на базе Microsoft Excel, для оценки рисковых ситуаций и выбора наиболее оптимальных решений в области

производства и реализации продукции.

Ключевые слова: риск; предпринимательство; оценка риска; управление риском; моделирование.

783

Введение

Любая предпринимательская деятельность связана со множеством рисков в самых разных сферах деятельности при решении текущих и долгосрочных задач. Классификация рисков достаточно сложна и многообразна, поэтому возникает необходимость их анализа, учета и управления, поскольку экономическое и политическое развитие современного мира порождает новые виды рисков, которые довольно трудно определить, оценить количественно.

Понятие рисков и анализ рисковых ситуаций

Самыми объемными по своему составу являются две группировки рисков по отношению к деятельности предприятия – внутренние и внешние.

Внутренние риски предприятие может регулировать самостоятельно и тем самым, при правильном ведении хозяйственной деятельности, может минимизировать их появление. Политика регулирования и так называемая максимизация производства по всем внутренним областям могут быть реализованы с помощью методов оценки фактических и возможных рисков, а также выбора оптимального способа управления ими. Результатом проведения такой политики является улучшение процесса производства, положительная динамика основных экономических результатов деятельности, и как следствие – рост масштабов производства и рыночной стоимости капитала [1].

Например, для разрешения рисковых ситуаций в клиентской сфере предприятием рекомендуется ведение активного маркетинга, разработка выгодных предложений для потребителей. При возникновении необходимости в получении заемных средств руководство должно разработать мероприятия для увеличения прибыли предприятия, размер которой позволит уменьшить сумму кредитных средств или отказаться от него.

Сложнее предприятиям воздействовать на внешние риски, поскольку они носят масштабный характер, слабо регулируемы и отрицательно влияют на процесс производства. Управление такими рисками складывается из более общих действий руководства предприятия, которые могут подразумевать:

-страхование;

-самострахование;

Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных: материалы Международной научно- практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 8-9 февраля 2017 г.

ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ ЭКОНОМИКИ ТРАНСПОРТА

-параллельные контракты;

-стресс-тестинг.

В процессе эволюции информационных систем стало возможным на практике управлять возникающими на предприятии рисками и моделировать ситуации возможного появления новых

тами данной матрицы являются: по вертикали – состояния природы (возможные группы внешних рисков), а по горизонтали – стратегии, применяемые к ним

2.При использовании критерия Сэвиджа используется также матрица сожаления. Так называемое сожаление показывает величину, теряемую при принятии неверного решения.

3.Метод когнитивного моделирования ориентирован на то, чтобы зафиксировать представление проблемной ситуации в виде формальной и, в значительной степени, субъективной модели. В качестве такой модели обычно используется когнитивная карта ситуации, которая

представляет известные субъекту основные законы и закономерности наблюдаемой ситуации в виде ориентированного знакового или взвешенного графа [2, 3, 4].

4. Программное средство «EVA Анализ рисков» создано и функционирует на базе MS

Excel. Данный программный продукт позволяет моделировать рисковые ситуации, применяя модель расчетов, построенную пользователем [5]. В модель могут входить такие характеристи-

ки, как: количество выпускаемой продукции, цена за единицу продукции, себестоимость, различные виды затрат, выручка и прибыль предприятия.

Стоит подробнее остановиться на характеристике данного метода, поскольку он позволяет автоматизировать и упрощать расчеты, а также обосновывать их с научной точки зрения.

Программное средство «EVA Анализ рисков» создано и функционирует на базе MS Excel. Данный программный продукт позволяет моделировать рисковые ситуации, применяя модель расчетов, построенную пользователем [5]. В модель могут входить такие характеристики, как:

количество выпускаемой продукции, цена за единицу продукции, себестоимость, различные

•Анализ чувствительности – это ранжирование рисков, в котором происходит построение торнадо – диаграмм;

•Сценарный подход – это экспертный анализ на основе сценариев, использующий вы-

числения VAR (Value at risk).

•Метод «Монте – Карло» – распределение итогового значения в зависимости от законов

распределения входных параметров, анализ доверительного интервала и возможность задания коэффициентов корреляции.

Использование «EVA Анализ рисков» позволяет определить параметры, в наибольшей степени влияющих на процесс производства и хозяйственной деятельности, а также определить численные плановые ориентиры выбранных ключевых показателей при их различных вариациях и тем самым установить зону риска, в частности верхнюю и нижнюю нормы прибыли. Полученные результаты научно обоснованы и подтверждаются значениями основных статистических параметров [3, 5].

Рассмотрим применение данного программного продукта на примере производственного предприятия ООО «Окна ПВХ». Для моделирования рисковых ситуаций предприятия в качестве основы предложена следующая модель расчетов (Табл. 1).

Таблица 1 – Начальная модель расчетов для ООО «Окна ПВХ»

Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных: материалы Международной научно- практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 8-9 февраля 2017 г.

ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ ЭКОНОМИКИ ТРАНСПОРТА

Под понятием «Риск 1» понимается благоприятный исход событий на предприятии, а под риском 2 – наименее благоприятный вариант. Окно входной информации имеет вид (Рис. 1).

-максимальное – 1100 штук изготовленных изделий, при средней стоимости окна 9900 руб-

лей и сумме прочих затрат 4400 рублей. В этом случае предприятие получит наибольшую прибыль, если сократит прочие затраты;

-минимальное – 900 штук изготовленных изделий, при средней стоимости окна 8100 рублей

исумме прочих затрат 3600 рублей. В этом случае предприятие получит наибольшую прибыль, если увеличит объем выпускаемой продукции.

Также выявлено, что наиболее чувствительным параметром является значение объема продукции и стоимость готового окна с учетом наценки.

Таблица 2 – Ранжирование рисков при благоприятном варианте

Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных: материалы Международной научно- практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 8-9 февраля 2017 г.

ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ ЭКОНОМИКИ ТРАНСПОРТА

Аналогичным образом производится анализ чувствительности параметров для менее благоприятного варианта развития производства. В этом случае выявлено, что наибольшей чувствительностью характеризуется такой параметр, как «стоимость окна», являющаяся средним значением на рынке города Омска, параметр «количество изготовленной продукции» обладает средней чувствительностью, а наименее чувствительным параметром выступает критерий «прочие расходы». Важно заметить, что при выборе минимального значения наибольшую прибыль предприятие получит, если, как и в первом варианте, сократит «прочие затраты», и при максимальном – если увеличит стоимость окна на рынке.

Применение «Сценарного подхода» в первом случае базируется на входных данных, показанных на рисунке 2. Перед началом моделирования были выставлена зона риска, которая представляет собой сумму, большую, чем сумма затрат, поскольку учитывается, что в производственном процессе может возникнуть потребность в дополнительных затратах на производство и управление.

786

Рисунок 2 – Входные параметры и значения сценарного подхода

Проведенный далее анализ позволил получить следующие результаты (Рис. 3).

Таблица сценариев наглядно позволяет определить результаты развития производственной ситуации с учетом рисков (Табл. 3).

Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных: материалы Международной научно- практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 8-9 февраля 2017 г.

ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ ЭКОНОМИКИ ТРАНСПОРТА

Таблица 3 – Результаты применения сценарного подхода

787

Рисунок 3 – Результат применения «Сценарного подхода» при благоприятном

варианте на примере диаграмм

По результатам видно, что применение третьего сценария, подразумевающего использование максимальных значений четырех параметров (прочие операционные расходы, количество

изготавливаемой продукции, средняя стоимость окон и себестоимость окна) является наиболее удачным. Результатом реализации третьего сценария является максимальная прибыль с приростом к базовому значению, равным 21,02%. Необходимо отметить, что в сценарном подходе был использован дополнительный параметр – себестоимость, поскольку учитывалось измене-

Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных: материалы Международной научно- практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 8-9 февраля 2017 г.

ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ ЭКОНОМИКИ ТРАНСПОРТА

ние цен на сырье и материалы, напрямую используемые в процессе изготовления указанной продукции.

Заключение

Применение данного программного продукта возможно для любой сферы деятельности. В частности, и для сферы услуг, к которой относятся транспортные фирмы. Регулируя количество и вид параметров, можно производить оценку конкурентоспособности предприятий, моделирование различных хозяйственных ситуаций при планировании и организации бизнес-процессов

на транспорте, а также внедрении различных инноваций, учитывая, что данный процесс является достаточно рискованным как по внешним, так и по внутренним причинам [6,7].

Понимание руководителями предприятий сущности рисков, их принадлежности к той или иной группе по степени управляемости, является важнейшей составляющей менеджмента любого уровня на сегодняшний момент времени с учетом нестабильной внешней среды. Грамотный подход с использованием современных средств оценки рисковых ситуаций позволит оптимизировать предпринимательские бизнес-процессы и добиться высоких экономических резуль-

татов.

Научный руководитель – канд. экон. наук, доц. Теслова С.А.

Библиографический список

1.Фирсова, О.А. Управление рисками организаций : учебно-методическое пособие / О.А. Фирсова. – Орел: МАБИВ, 2014. – 82 с.

2.Никитин, И.А. Процессы анализа и управления рисками в области ИТ / И.А. Никитин, М.Т. Цулая. – 2-е изд., испр. – М. : Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ», 2016. – 167 с.

3.Теслова, С.А. О методах оценки рисковых ситуаций в предпринимательской деятельности / С.А. Теслова, А.С. Данилова // Синергия Наук. – 2016. – №6. – С. 200–209.

4.Бережная, Е.В. Математические методы моделирования экономических систем : учебное пособие / Е.В. Бережная, В.И. Бережной. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 432 с.

5.«Eva Анализ рисков» [Электронный ресурс] // SOFTPORTAL. – Режим доступа:

ния к ресурсу: 10.01.2017).

6. Сухарева, С.В. Бизнес-процессы автотранспортных предприятий / С. В. Сухарева // NovaInfo. –

2016. – № 50. – С. 146–148.

7. Теслова, С.А. Методика оценки конкурентоспособности грузовых автотранспортных предприятий / С.А. Теслова // Вестник СибАДИ. – 2012. – № 1 (23). – С. 127–130.

APPLICATION SOFTWARE TOOLS «EVA RISK ANALYSIS»

THE EXAMPLE OF PRODUCTION COMPANIES

A.S. Danilova

Abstract. Authors analyze the nature of the term «risk» and its species in business activities. The description of the main methods of risk assessment based on mathematical modeling techniques and usage of software is presented. An example of application one of the software, based on Microsoft Excel, is considered for risk assessment and selection the most optimal solutions in the manufacturing and selling

Keywords: risk; entrepreneurship; risk assessment; risk management; modeling.

Данилова Анна Сергеевна (Россия, Омск) – студент гр ПИб-14И1, ФГБОУ ВО «СибАДИ» (644080,

г. Омск, пр. Мира, 5, e-mail: anutkadanilova@mail.ru).

Danilova Anna Sergeevna (Russian Federation, Omsk) – Student gr. PIb-14I1 of the Siberian State Automobile and Highway University (SibADI) (644080, г. Omsk, Mira, 5, e-mail: anutkadanilova@mail.ru).

Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных: материалы Международной научно- практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 8-9 февраля 2017 г.