Microsoft Word O`ralov Javlonbek Bahodir o`g`li
Download 1.06 Mb. Pdf ko'rish
|
x
|
2. Axborot xavfsizlikni ta’minlashning zamonaviy muammolari va yechimlari. Vektor kvantizatsiya algoritmi va Voronov diagrammasi O’ralov Javlonbek Bahodir o’g’li, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Urganch filiali 2- bosqich magistranti. Vektor kvantizatsiyasi (VK) bu blokli kodlash prinsiplariga asoslangan yo’qotishlar orqali ma’lumotlarni siquvchi metoddir. Bu doimiy uzunlikdagi algoritm hisoblanadi. Ilgarigi vaqtlarda vektor kvantizatsiyasi dizayni ko’p o’lchovli kattaliklar integratsiyasi uchun zarur bo’lgan muammo yechimi hisoblanardi. 1980-yil Linda, Buzo va Grey (LBG) davomiylikka asoslangan vektor kvantizatsiyasi dizayni algoritmini taklif qildilar. Vektor kvantizatsiyasi dizayni bu algoritmdan foydalanadi va u adabiyotlarda LBG-VK sifatida kiritilgan. Vektor kvantizatsiyasini oddiy o’rganish algoritmi quyidagicha: - Ixtiyoriy sinov nuqtasini olamiz; - Yaqinroqda bo’lgan vektor kvantizatsiyasi sentroidini shu nuqta tomon masofaning kichik ulushlarida yaqinlashtirib boramiz; - Shu harakatlarni takrorlaymiz; Takomillashgan algoritm barcha qo’shimcha ta’sirchan parametrni o’z ichiga olgan holda foydalanilgan barcha nuqtalarni ta’minlaydi va zichlikni tenglashtirishning asosiy bahosini kamaytiradi: - Har bir sentroidning ta’sirchanligini kichkina miqdor orqali kamaytirish. - Ixtiyoriy nuqtani tanlash; - Eng kichik oraliq masofada joylashgan vektor kvantizatsiyasi sentroidini topish; - Tanlangan sentroidni shu nuqta tomon masofaning kichik ulushlarida siljitish; - Tanlangan sentroid sezgirligini nolga tenglashtirish. - Shu harakatlarni takrorlash; Ularning kesishish nuqtasini hosil qilayotganda, muzlash jadvalidan foydalanish maqsadga muvofiqdir. Vektor kvantizatsiyasi yaqinlashtiruvchidan boshqa narsa emas. Vektor kvantizatsiyasining 1-o’lchovli ko’rinishiga misol quyida keltirilgan: 1-rasm. Vektor kvantizatsiyasining 1-o’lchovli ko’rinishi Algoritm ixtiyoriy nuqtalarni tanlagach faol ma’lumotlar bilan yangilanishi mumkin, ammo bu ma’lumotlar boshqa ko’pgina ma’lumotlar bilan bog’langan bo’lsa bu boshqa yo’nalishni ham ochib beradi. Bu yerda -2 dan kichik raqamlar taqriban -3 ga va - 2 va 0 orasidagi raqamlar taqriban -1 ga tenglashtirilgan. 0 va 2 orasidagi barcha raqam +1 ga taqriban tenglashtiriladi. 2 dan katta har qanday raqam esa +3 ga taqriban tenglashtiriladi. E’tibor beradigan bo’lsak , taqriban tenglashtirilgan raqamlar orasidagi farq 2 bitga farq qiladi. Bu 1-o’lchovli 2-bitli vektor kvantizatsiyasi hisoblanadi. U 2 bit/o’lchov tezlikka ega. Vektor kvantizatsiyasining 2-o’lchovli ko’rinishi quyida keltirilgan: 2-rasm. Vektor kvantizatsiyasining 2-o’lchovli ko’rinishi Bu yerda ma’lum bir hududdagi raqamlar jufti o’sha hududlardagi qizil yulduzlarga taqriban tenglashtirilib qaysidir sohalarga tushib boradi. Bu yerda 16 ta soha va 16 ta qizil yulduz bor va ularning har biri takrorlanmagan holda 4 bit bilan ifodalanishi mumkin. B 2-o’lchovli, 4-bitli vektor kvantizatsiyasidir. U ham 2 bit/o’lchov tezlikka ega. Yuqoridagi 2 ta misollardagi qizil yulduzlar kodvektor (codevektor) lar , ko’k chiziqlar bilan chegaralangan hududlar kodlangan sohalar deb ataladi. Barcha kodvektorlarning jamlanmasi kodbuk (codebook) va barcha kodlangan sohalarning yig’indisi fazoning bir qismi deb ataladi. Vektor kvantizatsiyasini tuzish muammosi quyida keltirilgan. Kodvektorlar soni, xatolik miqdori, vektor manbasi o’zining ma’lum statistik kattaliklari bilan berilgan. VK eng kichik nisbiy xatolikda (ko’k rangli chiziqlar) taqsimlanishi va qizil yulduzlar joylashgan kodbuklar topilishi kerak. Biz davomiylik mashqini M deb belgilaymiz. (1) Bu davomiylik mashqi keng ma’lumotlar bazasidan to’planadi. Masalan , manba signali yozib olingan bo’lsa u holda davomiylik mashqi uzoq telefon signallaridan iborat bo’ladi. M yetarlicha kata bo’lib, davomiylik mashqining barcha statistik miqdorlarini o’zida jamlay oladi. Biz vektor tomonlarini k- kattalikda belgilaymiz. (2) N kodvektorlar soni deb belgilasak, (3) kodbuklar tasvirlangan. Har bir kodvektor k-kattalikda (4) S n - C n kodvektor bilan bog’langan kodlash chegarasi (5) Agar vektor manbasi X m bo’lsa kodlash maydoni S n taqriban (Q(X m ) tomonidan belgilanadi) C n ga yaqinlashadi. 𝑄(𝑋 ) = 𝐶 agar 𝑋 𝜖 𝑆 (6) Umuman olganda, o’rtacha xatolik quyidagicha keltirilgan: (7) . Muammoning tuzilishi quyidagicha bo’lib qoldi: T va N berilgan , C va P ni topish kerak, o’z navbatida D ave ni minimallashtirish kerak. Agar C va P yuqoridagi minimallashtirilgan muammoning yechimi bo’lsa, u quyidagi 2 mezonni qoniqtirishi kerak. - Eng yaqin qo’shni vaziyat (8) Bu vaziyatda ko’rsatilishicha Sn kodlash hududi boshqa barcha trayektoriyalardanam Cn ga yaqinroq bo’lishi kerak. - Markaziy vaziyat (9) Bu vaziyatda keltirilishicha c n Sn kodlash hududidagi barcha vektorlarning o’rta qiymatidir. Xulosa qilib aytganda, davomiylik vektorining kamida bittasi kodlash hududiga tegishli bo’lishi kerakligini ta’minlash zarur. Foydalangan adabiyotlar: 1. G‘aniev S. K.,Karimov M. M. “Hisoblash sistemalari va tarmoqlarida informat- siya himoyasi”: Oliy o‘quv yurtlari talabalari uchun o‘quv qo‘llanma. - Toshkent davlat texnika universiteti, 2003. 2. A.B.J.Teoh, A.Goh, and D.C.L. Ngo, "Random Multispace Quantizion as an Analytic Mechanism for BioHashing of Biometric and Random Identity Inputs”, Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, vol. 28, pp. 1892 —1901, 2006. 3. Magnuson, S (January 2009), "Defense department under pressure to share biometric data", National Defense Magazine.org. 4. Magnuson, S (January 2009), "Defense department under pressure to share biometric data", National Defense Magazine.org. 5. www.security.uz/node/277734. 6. www.google.co.uz/digest/9735.htm 7. www.itv.ru/products/intellect/additional_modules/face_recognition/ 9. http://www.secnews.ru/foreign/16309.htm. ISHTIROK ETIH UCHUN A`RIZA “Fan, taʼlim, innovatsiyalar: dolzarb muammolar va zamonaviy yoʼnalishlar” Respublika ilmiy amaliy anjumani Muallifning to`liq ism sharfi O'ralov Javlonbek Bahodir o`g`li Ish joyi(to`liq) Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Urganch filiali Lavozimi 2-bosqich ta`labasi Ilmiy darajasi va unvoni - Tezis nomi Vektor kvantizatsiya algoritmi va Voronov diagrammasi To`plam jo`natilinadigan manzili(e- mail) uralovjavlonbek0001@gmail.com uy va ish telefoni 999679809; 62 2246134 To`lov qilinganligi ma`lumot - Ishtirok etish shakli Ishtirok etaman Ishtirok etmayman Download 1.06 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|