Shaxsni biometrik identifikatsiya qilish texnologiyalarining qo'llanilishi va taxlili

1-Deadline

Shaxsni biometrik identifikatsiya qilish texnologiyalarining qo'llanilishi va taxlili
Axborotlashtirishning kuchayishi munosabati bilan Rossiya jamiyatining rivojlanishi, bulutlarga o'tish hisoblash va ushbu jarayonlarda ishtirok etish federal va munitsipal shtat organlar, korxonalar, tashkilotlar va fuqarolar kirish masalalari
to'g'ri identifikatsiya va autentifikatsiya (IA) elektron shovqin ishtirokchilari. Bitta
axborot tizimlarini rivojlantirish va modernizatsiya qilish (IP) ommaviy ma'lumotlarni o'z ichiga oladi va turli xil cheklangan kirish shakllari darajasi, shuningdek, ularni yaqinlashtirish zarurati o'zaro ta'sir birinchisini qo'yadi
ishonchli vakolatli tashkilotning vazifasi foydalanuvchilarning axborot resurslariga kirishlari o'zim, shu jumladan maxfiy ma'lumotlarni o'z ichiga olganman ma'lumotlar. Federal qonunga muvofiq [1] fuqaro salomatligi to'g'risidagi ma'lumot eng sezgirlaridan biridir maxfiy ma'lumotlarni oshkor qilish.
Kirish huquqini boshqarish mumkin emas IA muammolarini to'g'ri hal qilmasdan [2]. Rivojlanish davlat va munitsipal tizimlar o'tloq, elektron tijorat, uzoqdan turib taqiq Kovskoy xizmati va ta'lim, shuningdek Elektron sog'liqni saqlash (e-Health) talab qiladi ishonchli yaratish va amaliy qo'llash tomonlarini aniqlash usullari
taxtning o'zaro ta'siri (UEV), bunga imkon beradi gapirish uchun ma'lum bir ishonch shaxsni tasdiqlash, odatda, Lo, UEV tomonlaridan biri sifatida xizmat qiladi. Bittasi So'nggi yillarda eng jadal rivojlandi identifikatsiya IA usullari identifikatsiya qilishdir biometrik xususiyatlarga ko'ra. Biometriya foydalanuvchi ekanligi bilan ishlab chiquvchilarni jalb qiladi identifikatsiyani yodlash yoki yozib olishning hojati yo'q autentifikatsiya va autentifikatsiya ma'lumotlari. Uchun
oxirgi yigirma yil ichida bir nechta rivojlandi aniqlashning o'nlab usullari. Marketingda Ishlab chiqaruvchilar iqtibos keltiradilar jozibador identifikatsiya aniqligi ma'lumotlari Biroq, amalda, bu ma'lumotlar aylanadi
Ushbu hujjat ko'rib chiqadi eng ko'p ishlatiladigan ba'zi birlarning ishonchliligi
aniqlash usullari, qisqacha va qisqacha eng ko'p ishlatiladigan biometrikni tahlil qilish aniqlash usullari.
Shaxsni tasdiqlash muammosi zamonaviy sharoitda shaxsiyat
aniqlash ishonchliligi ( CI ), bu-identifikatsiyalashning to'liqligi va aniqligini tushunaman Foydalanuvchi haqida ma'lumot yo'q. CI teskari proporsionaldir
xatolar ehtimoli qachon IP identifikatsiya qilish va autentifikatsiyalashda yuzaga kelishi fantastika ma'lumotlari, shuningdek ularni saqlash paytida IPda aloqa, uzatish va ishlov berish. Boshqa so'z bilan, CI ishonchlilik [13-15] va xatosiz aniqlanadi shaxsni aniqlash jarayoni. Identifikatsiya ishonchliligi muammolari
O'zaro ta'sir doirasi hozircha berilmagan e'tibor, ehtimol hozir faqat shu sababli
ilgari ko'plab yopiq korporativ tizimlar Internetga kirish uchun talablar qo'yishni boshladi va boshqa IP-lar bilan almashish. Tashqi foydalanuvchilar soni ko'plab IPlar tez o'sib bormoqda, masalan, IPS FTS Rossiyada allaqachon 30 milliondan ortiq xorijiy mahsulotlar mavjud. qo'ng'iroqlar va o'sish potentsiali hali tugamagan.
yangi muammo - bu ta'rif identifikatsiya qilish texnologiyalari, mexanizmlari va vositalari (TMSI) ma'lum darajada ruxsat beradi aniqlash natijalariga ishonish
ham kichik IP uchun, ham ISOP uchun (IP keng tarqalgan foydalanish uchun - Federal qonun nuqtai nazaridan № 63 - Federal qonun). Vazifa uy sharoitida ekanligi bilan murakkablashadi Normativ bazada talablar mavjud emas xavfsizlik, ishonchlilik va sifat (BNK)Identifikatsiya va autentifikatsiya qilish jarayonlari [3]. Bu yoki boshqa TMSIni tanlash masalalari shu erda berilgan axborot tizimlari egalariga to'lash. Treb-Sizning ehtiyojlaringizga mos keladigan tanlov mezonlarini toping BNK va mavjud bo'lganlarning barchasini qamrab olgan

1. 
   Topshiriq 1: Ixtiyoriy rasmdan barcha ma’lumotlarni tanib rectangle bilan ajrating.
   

from pprint import pprint

import cv2,re
import pytesseract
from pytesseract import Output

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = """C:\Program Files\Tesseract-OCR\\tesseract.exe"""

img = cv2.imread('invoice-sample.jpg')
d = pytesseract.image_to_data(img, output_type=Output.DICT)
keys = list(d.keys())
# date_pattern = '([A-Za-z0-9]+[.-_])*[A-Za-z0-9]+@[A-Za-z0-9-]+(\.[A-Z|a-z]{2,})+'
# date_pattern = "[0-9][0-9][0-9]-[0-9][0-9][0-9]-[0-9][0-9][0-9]"
date_pattern = ""
pprint(d)
n_boxes = len(d['text'])
for i in range(n_boxes):
if int(d['conf'][i]) > 60:
if re.match(date_pattern, d['text'][i]):
(x, y, w, h) = (d['left'][i], d['top'][i], d['width'][i], d['height'][i])
img = cv2.rectangle(img, (x , y ), (x + w, y + h ), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('img', img)

cv2.waitKey(0)