DSpace Collection:https://dspace.nlu.edu.ua//jspui/handle/123456789/13182024-03-28T19:54:05Z2024-03-28T19:54:05ZКомпрессия изображения текста на основе нечеткой классификации вертикальных элементов строкиЛомоносов, Ю.В.Любарский, М.Г.https://dspace.nlu.edu.ua//jspui/handle/123456789/76772022-11-15T02:01:21Z2015-01-01T00:00:00ZTitle: Компрессия изображения текста на основе нечеткой классификации вертикальных элементов строки
Authors: Ломоносов, Ю.В.; Любарский, М.Г.
Abstract: Предложен новый метод сжатия битонального изображения текста, при котором в качестве основных элементов обработки рассматриваются не связные части символов, входящих в изображения текста, а вертикальные элементы строк этого изображения. Представлены вероятностная модель шумов сканирования и печати, искажающих изображение текста, и основанные на этой модели алгоритмы статистического анализа и нечеткой классификации вертикальных элементов строки. Предлагаемый алгоритм позволяет получить степень сжатия на 30–40% выше, чем алгоритм JB2 (формат DjVu) для наиболее часто используемых разрешений сканирования.; Запропонований новий метод стиснення бітонального зображення тексту, при якому як основні елементи обробки розглядаються не зв'язні частини символів, що входять в зображення тексту, а вертикальні елементи рядків цього зображення. Представлені імовірнісна модель шумів сканування і друку, що спотворюють зображення тексту, і засновані на цій моделі алгоритми статистичного аналізу і нечіткої класифікації вертикальних елементів рядка. Пропонований алгоритм дозволяє отримати ступінь стиснення на 30–40% вище, ніж алгоритм JB2 (формат DjVu) для найчастіше використовуваних дозволів сканування.
Description: A new method of compression bitonal image text in which as basic processing elements are considered not connected parts of characters included in the text image, and the vertical lines of the elements of the image. Presents a probabilistic model of noise scanning and printing, distorting the image of the text, and based on this model algorithms for statistical analysis and fuzzy classification vertical line items. The proposed algorithm provides a compression ratio of 30-40% higher than the algorithm JB2 (format DjVu) for the most frequently used scanning resolution.2015-01-01T00:00:00ZАнализ методов сжатия изображений оцифрованного текстаИванов, В.Г.Гвозденко, М.В.https://dspace.nlu.edu.ua//jspui/handle/123456789/76762023-03-17T02:27:59Z2015-01-01T00:00:00ZTitle: Анализ методов сжатия изображений оцифрованного текста
Authors: Иванов, В.Г.; Гвозденко, М.В.
Abstract: 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.; 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.
Description: This paper discusses methods of classification used in the compressed files with a bitonal image of the text, obtained by scanning or digital photography. Particular attentionis 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 these algorithms for the image of the standard page of text. The smaller the number, the higher the quality of the classification is considered, as it gives better compression image file text.2015-01-01T00:00:00ZОбразовательное пространство знаний в системе обучения правоведениюКарасюк, В.В.Иванов, С.Н.Іванов, С.М.https://dspace.nlu.edu.ua//jspui/handle/123456789/76752023-03-17T02:22:24Z2015-01-01T00:00:00ZTitle: Образовательное пространство знаний в системе обучения правоведению
Authors: Карасюк, В.В.; Иванов, С.Н.; Іванов, С.М.
Abstract: Рассмотрены модели организации информационного пространства студента юриста в современных условиях. Изложено исследование особенностей формирования индивидуального образовательного пространства. Проанализированы компоненты образовательного пространства. Сформулирован вывод, что средством интеграции различных ресурсов в единую структуру могут быть онтологии. Приведены характеристики программного пакета, реализующего онтологию в предметной области права. Определены направления совершенствования онтологии правовых знаний.; Розглянуті моделі організації інформаційного простору студента юриста в сучасних умовах. Викладено дослідження особливостей формування індивідуального освітнього простору. Проаналізовані компоненти освітнього простору. Сформульований висновок, що засобом інтеграції різних ресурсів в єдину структуру можуть бути онтології. Приведені характеристики програмного пакету, що реалізовує онтологію в наочній галузі права. Визначені напрями вдосконалення онтології правових знань.
Description: The models of organizing information space of law students today are presented. Describes a study of features of formation Personal Knowledge Space. There was analyzed the components of the Knowledge Space. A conclusion is made that tool for integrate various resources into a single structure can be ontology. The characteristics of the software package that implements the ontology in the domain of law are presented. The guidelines for improving legal knowledge ontology are formulated.2015-01-01T00:00:00ZИспользование стеганографических методов для защиты текстовой информацииКошевая, Н.А.Мазниченко, Н.И.https://dspace.nlu.edu.ua//jspui/handle/123456789/76742022-11-15T01:46:03Z2015-01-01T00:00:00ZTitle: Использование стеганографических методов для защиты текстовой информации
Authors: Кошевая, Н.А.; Мазниченко, Н.И.
Abstract: В работе рассматриваются задачи, решаемые в рамках систем защиты информации, особое место среди которых занимает задача специального кодирования информации в виде данных, предназначенных для скрытой передачи информации, называемая задачей стеганографии. Проведен обзор методов и алгоритмов текстовой стеганографии, применяющихся в сфере защиты авторских прав.; У роботі розглядаються завдання, що вирішуються в рамках систем захисту інформації, особливе місце серед яких займає завдання спеціального кодування інформації у вигляді даних, призначених для прихованої передачі інформації, звана завданням стеганографії. Проведений огляд методів і алгоритмів текстової стеганографії, авторських прав, що застосовуються у сфері захисту.
Description: This article contains problems, which are solved in boundaries of information protection systems, where special coding of information in form of data for concealed delivery, plays an essential role. It is called steganography. A review shows some methods and algorithms of text steganography that are used in the field of copyright protection.2015-01-01T00:00:00Z