DSpace Collection:https://dspace.nlu.edu.ua//jspui/handle/123456789/13202024-03-29T14:55:35Z2024-03-29T14:55:35ZПредставлення правових знань на основі онтологійКарасюк, В.В.https://dspace.nlu.edu.ua//jspui/handle/123456789/79372023-03-17T01:09:59Z2014-01-01T00:00:00ZTitle: Представлення правових знань на основі онтологій
Authors: Карасюк, В.В.
Abstract: В роботі розглядається методологія та програмний засіб для створення онтології правових знань. Особливості правової інформації наклали свої вимоги на структуру бази знань. Сучасна реалізація пакету програм на основі запропонованої методики передбачає web-інтерфейс і можливість наповнення бази багатьма користувачами.; В работе рассматривается методология и программное средство для создания онтологии правовых знаний. Особенности правовой информации наложили свои требования на структуру базы знаний. Современная реализация пакета программ на основе предложенной методики предусматривает web-інтерфейс и возможность наполнения базы многими пользователями.2014-01-01T00:00:00ZНечеткая классификация и сжатие изображения текстаИванов, В.Г.Ломоносов, Ю.В.Любарский, М.Г.https://dspace.nlu.edu.ua//jspui/handle/123456789/79362023-03-17T01:30:57Z2015-01-01T00:00:00ZTitle: Нечеткая классификация и сжатие изображения текста
Authors: Иванов, В.Г.; Ломоносов, Ю.В.; Любарский, М.Г.
Abstract: Современные методы сжатия, основанные на различных ортогональных преобразованиях, дают хороший результат при сжатии размытых зображений. Однако, такие методы не эффективны для битональных изображений, тем более изображений текста, которые состоят из множества мелких деталей – букв, цифр, знаков препинания. В данной работе представлены последние результаты исследований по обработке изображений текста.; Сучасні методи стиснення, засновані на різних ортогональних перетвореннях, дають добрий результат при стисненні розмитих зображень. Проте, такі методи не ефективні для бітональних зображень, тим більше зображень тексту, які складаються з безлічі дрібних деталей – букв, цифр, розділових знаків. У даній роботі представлені останні результати досліджень по обробці зображень тексту.2015-01-01T00:00:00ZВикористання методів текстової стеганографії для захисту авторських прав в мережі InternetІванов, В.Г.Кошева, Н.А.Мазниченко, Н.І.https://dspace.nlu.edu.ua//jspui/handle/123456789/79352023-03-19T01:33:17Z2015-01-01T00:00:00ZTitle: Використання методів текстової стеганографії для захисту авторських прав в мережі Internet
Authors: Іванов, В.Г.; Кошева, Н.А.; Мазниченко, Н.І.
Abstract: У роботі розглядаються завдання, які вирішуються в рамках систем захисту інформації, особливе місце серед яких займає задача спеціального кодування інформації у вигляді даних, призначених для прихованої передачі інформації, звана завданням стеганографії. Проведений огляд методів та алгоритмів текстової стеганографії, що застосовуються в сфері захисту авторських прав.; В работе рассматриваются задания, которые решаются в рамках систем защиты информации, особенное место среди которых занимает задача специальной кодировки информации в виде данных, предназначенных для скрытой передачи информации, называемая заданием стеганографии. Проведен обзор методов и алгоритмов текстовой стеганографии, которые применяются в сфере защиты авторских прав.2015-01-01T00:00:00ZІнформаційні аспекти захисту авторських правІванов, В.Г.Гвозденко, М.В.https://dspace.nlu.edu.ua//jspui/handle/123456789/76782023-03-17T02:10:40Z2015-01-01T00:00:00ZTitle: Інформаційні аспекти захисту авторських прав
Authors: Іванов, В.Г.; Гвозденко, М.В.
Abstract: В роботі розглядаються методи класифікації, вживані при стисненні файлу з бітональним зображенням тексту, отриманим скануванням або цифровим фотографуванням. Особлива увага звертається на використовувані при цьому заходи відмінності двох зображень символів, виділених із зображення тексту. Запропоновані заходи відмінності практично не залежать від контурних шумів порівнюваних символів. Для відомих на сьогоднішній день алгоритмів класифікації, включаючи добре відомий алгоритм JB2, приведені кількісні характеристики класифікації – число класів, що отримуються цими алгоритмами для зображення стандартної сторінки тексту. Чим менше це число, тим якість класифікації вважається вище, оскільки дає краще стиснення файлу із зображенням тексту.; В работе рассматриваются методы классификации, применяемые при сжатии файла с битональным изображением текста, полученным сканированием или цифровым фотографированием. Особое внимание обращается на используемые при этом меры различия двух изображений символов, выделенных из изображения текста. Предложенные меры отличия практически не зависят от контурных шумов сравниваемых символов. Для известных на сегодняшний день алгоритмов классификации, включая хорошо известный алгоритм JB2, приведены количественные характеристики классификации – число классов, получаемых этими алгоритмами для изображения стандартной страницы текста. Чем меньше это число, тем качество классификации считается выше, так как дает лучшее сжатие файла с изображением текста.
Description: This paper discusses methods of classification used in the compressed files with abitonal image of the text, obtained by scanning or digital photography. Particular attentions drawn to the measures used for this difference between the two character images extracted from the image text. The proposed measures differences are practically independent of the noise contour compared characters. For the currently known classification algorithms, including the well-known algorithm JB2, given the quantitative characteristics of classification-the number of classes obtained by the sealgorithms for the image of the standard page of text. The smaller the number, the higher the quality of the classifications considered, as it gives better compression image file text.2015-01-01T00:00:00Z