Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Шниперов, А. Н.$<.>)

Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3

Шниперов, А. Н.
Метод текстовой стеганографии, основанный на применении цепей Маркова [Текст] = Method of text steganography based on Markov chains / А. Н. Шниперов, К. А. Никитина // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2016. - № 1. - С. 94-101 : схемы, табл. - Библиогр.: с. 101 (7 назв.) . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.41/42

ББК 32.973
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
Маркова цепи -- автоматическая генерация текстов -- встраиваемая скрытая информация -- марковские процессы -- программные комплексы -- стеганография -- стеганоконтейнеры -- текстовая информация -- текстовая стеганография -- цепи Маркова
Аннотация: Представлен новый метод текстовой стеганографии, основанный на марковских цепях различных порядков, позволяющий внедрять скрытую информацию в текст. Приведены результаты испытаний созданного программного комплекса, который позволяет генерировать тексты.

Доп.точки доступа:
Никитина, К. А.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Шниперов, А. Н. (кандидат технических наук).
Робастный метод маркирования изображений цифровым водяным знаком, основанный на ортогональных моментах Цернике [Текст] = The Robust Image Digital Watermark Labeling Method Based on Orthogonal Zernike Moments / А. Н. Шниперов, М. С. Сосновский, П. М. Шипулин // Информационные технологии. - 2019. - Т. 25, № 7. - С. 405-414. - Библиогр.: с. 414 (23 назв.) . - ISSN 1684-6400

УДК

^a004

ББК 32.97
Рубрики: Вычислительная техника
Вычислительная техника в целом
Кл.слова (ненормированные):
Цернике моменты -- защита авторских прав -- защита информации -- маркирование изображений -- моменты Цернике -- стеганография -- цифровые водяные знаки -- цифровые изображения
Аннотация: Рассмотрена проблема защиты авторских прав на цифровые изображения посредством их маркировки невидимым цифровым водяным знаком.

Доп.точки доступа:
Сосновский, М. С. (инженер-программист); Шипулин, П. М. (инженер-программист)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Шниперов, А. Н.
Метод идентификации человека по голосу с использованием машинного обучения [Текст] = Voice identification method based on machine learning / А. Н. Шниперов, Ю. В. Потылицина // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2022. - № 3. - С. 143-154 : схемы, табл., диагр., граф. - Библиогр.: с. 153 (13 назв.). - Список литературы представлен на русском и английском языках. . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.41/42

ББК 32.973
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
biometric identification -- identification methods -- identification of a person by voice -- information security -- machine learning -- neural networks -- биометрическая идентификация -- идентификация человека по голосу -- информационная безопасность -- машинное обучение -- методы идентификации -- нейронные сети
Аннотация: В данной статье рассмотрен метод идентификации человека по голосу с использованием машинного обучения. Рассмотрен общий алгоритм голосовой идентификации. Приведены результаты анализа известных решений в области голосовой идентификации. Предложено использование кепстральных преобразований и методов глубокого обучения сверточных нейронных сетей. Разработан программный прототип и приведены результаты его тестирования. Приведены результаты оценки эффективности разработанного метода.
This paper presents a voice identification method based on machine learning. The general algorithm of voice identification is considered. The results of the analysis of common solutions in the area of voice identification are presented. The use of cepstral transformations and deep learning methods for convolutional neural networks is proposed. A software prototype has been developed and the results of its testing have been presented. The results of evaluating the effectiveness of the developed method are presented.

Доп.точки доступа:
Потылицина, Ю. В.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)